🧠 Claude Code 写一半想换 Codex？ai-memory 把项目记忆存成 Git 仓库，换工具不用从头讲，开源免费-噗呲先生

ai-memory 是一款开源的 AI 编程工具共享记忆服务：它通过生命周期 Hooks 自动记录提示词、工具调用和会话进度，再整理成 Git 管理的 Markdown Wiki。Claude Code 写到一半想换 Codex、换电脑甚至换团队成员接手，新工具都能读到"之前做到哪、哪些办法试过没用、接下来还有什么"，不用重新讲一遍项目背景。

痛点：每个 AI 工具都在失忆

Claude Code 有自己的记忆，Cursor 有项目规则，但这些笔记都困在一台机器、一个工具里。用 Claude Code 调到一半遇到限额，打开 Codex 继续——新会话对之前的架构决策、报错排查过程一无所知，上下文全靠人重新灌。ai-memory 就是要打破这堵墙：记忆跟着项目走，而不是跟着工具走。

它是怎么工作的

采集 → 整理 → 检索 → 交接

静默采集：各 AI 编程工具的生命周期 Hooks 在你工作时记录提示词、工具调用、会话边界，存之前经过隐私边界脱敏；
整理成 Wiki：会话结束时，观察记录被整理成可读的 Markdown 页面，存进该项目的 Wiki，Git 做版本管理；
跨工具检索：下一个会话（任何工具、任何机器）获得一份简短摘要，并能全文检索所有记忆：全文、实体、关联关系，可选向量；
显式交接：跨 Agent 的 Handoff 是类型化协议，一份交接记录有归属、只被认领一次。

ai-memory GitHub 仓库页面：AI 编程工具共享项目记忆，开源 MIT

▲ GitHub 仓库：Rust 编写，MIT 协议，已获 9000+ Star

三个关键设计

记忆是纯 Markdown：事实来源是 Git 仓库里的普通 .md 文件，可以 grep、可以进 Obsidian、可以手工改；数据库只是可重建的派生索引，不绑架你的数据；
默认零 LLM 调用：采集、检索、交接都不需要 API Key；记忆按访问热度自动衰减、合并重复、标记矛盾，也都是无 LLM 的规则流程；
本地优先，可自托管：跑在本机、Homelab 或 VPS 上都行。远程访问记得配认证和 HTTPS——官方文档把这点写得很直白：Bearer 只管验身份，HTTPS 只管防窃听，两者不能互相代替。

支持哪些工具

Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、OpenCode、Copilot CLI 等 20 多款 AI 编程工具都有第一方集成（MCP、Hooks 或两者），Linux/macOS/WSL2 均支持，Arch（AUR）、Fedora（RPM）、Docker、NixOS 都有安装方式。注意两点：Codex 目前没有真正的自动会话结束钩子，需要手动执行 ai-memory finalize-session 生成交接；它只同步记忆，不同步代码文件和依赖，换机器还得自己拉代码、配环境。

上手方式

Docker 一条命令起服务（默认只绑 127.0.0.1），再按文档给 Claude Code 装 MCP 和 Hooks：

docker run -d --name ai-memory --restart unless-stopped \
  -p 127.0.0.1:49374:49374 -v ai-memory-data:/data \
  akitaonrails/ai-memory:latest

ai-memory install-mcp --client claude-code --apply
ai-memory install-hooks --agent claude-code --apply

仓库：github.com/akitaonrails/ai-memory

适合谁用

经常在 Claude Code / Codex / Cursor 之间切换，不想反复解释项目的人；
台式机 + 笔记本多设备写代码，希望项目决策集中沉淀的人；
团队想共享一份"项目踩坑史"，且有人能维护服务器、认证和备份的人。

只用一款工具、项目周期短、不想多维护一套服务的话，原生记忆其实够用，没必要上。

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