Memmy从历史记录还原AI找选题项目，找回5类产物和下一步

每天在Codex、Grok、Claude Code之间切换的人应该都有这个痛点：刚跟一个工具聊完的项目背景，换个工具就全忘了。每次都要重新粘贴一大段上下文，效率低得离谱。 我之前试过各种方法——手动贴摘要、各家原生记忆、知识库RAG、MCP、向量图谱，效果都很一般。直到在GitHub上找到Memmy这个开源项目，才发现AI记忆真正该解决的问题不是"记住我喜欢什么语气"，而是"我忘了一个项目时，它能把目标、判断、产物和下一步一起找回来"。 举个实际例子。我之前隐约记得做过一个AI找选题的方法论项目，好像抓过抖音视频，整理过飞书表格，还生成过一套方法论。但当时为什么做、筛选标准怎么变、最后产出了什么，已经完全想不起来了。 于是我直接问Memmy：帮我把这个项目找回来。 它真的从历史记录里把整条项目链路还原出来了。而且能直接查看本轮记忆依据，把已经确认的历史和根据前后记录还原的过程分开写，这点很关键——你得知道哪些是事实、哪些是推测。 更让我意外的是，它找回的不只是文件名，还包括中间判断标准的变化。一开始看的是视频火不火、值不值得研究，后来变成看它面向谁、解决什么需求，最后又变成看它能不能调用我的经历、形成我的判断。 从研究别人的爆款，到生成自己的内容，这套方法论真正完成的升级，Memmy都帮我记住了。 它还找回了当时留下的5类产物：约20条抖音视频和逐字稿、管理样本的飞书多维表格、一套AI找选题的方法论文档、可以重复调用的内容生产Skill、一篇对外分享整个过程的文章。 甚至连下一步该怎么做，它也接上了。不是让我继续漫无目的地抓视频，而是先盘点那20条旧样本，补齐统一的选题卡，再按注意力、人群匹配、个人匹配、判断空间和商业承接重新评分，然后把高分选题接进现在的内容工作台。 说句实在的，这才是AI记忆该有的样子。工具可以换，但你过去的对话、项目背景、规则、偏好和决策，不应该跟着清零。 如果你也同时在用Cursor、Claude Code、Codex这些工具，可以去GitHub看看Memmy：github.com/nicobailon/mem… 顺手给它点个Star，这种解决真实痛点的开源项目值得被更多人看到。