本地、可审查的仓库记忆——面向编程智能体

Aictx 是一个创新的本地优先项目记忆工具，专为 AI 编程智能体设计，灵感来源于 Andrej Karpathy 的 LLM Wiki 模式。其核心目标是解决智能体在每次新会话中重复理解项目上下文的问题。通过将持久知识保存在本地的可审查文件中，Aictx 确保智能体在开始工作前能够快速获取所需信息，从而减少重复的背景解释工作。

该工具的最大亮点在于其完全本地化的存储方案。与依赖云服务、嵌入向量或大型向量数据库的方案不同，Aictx 将所有记忆数据存储在仓库的 .aictx/ 目录下，并通过 Git 进行版本管理。这不仅保证了数据的安全性和可审查性，还避免了网络依赖和额外基础设施的开销。Aictx 不要求云账户、嵌入、托管同步或外部模型 API，核心记忆命令完全在本地运行。

Aictx 的工作流程遵循“设置一次、智能体加载相关提醒、保存持久发现”的简洁循环。设置之后，智能体在每次非平凡任务前自动加载相关记忆，完成工作后仅保存那些需要跨会话、分支或审查保留的持久知识。这种“加载-工作-保存”的循环大大减少了重复的背景教育工作。

工具提供了四种核心交互界面：一次性设置（aictx setup）创建本地记忆和仓库指南；任务聚焦加载（aictx load）根据任务描述智能拉取相关上下文；可视化记忆查看器（aictx view）在本地浏览器中打开，供人类审查记忆模式、对象、关系、来源和图谱上下文；保存纪律（aictx remember --stdin）确保只保存持久的决策、工作流、陷阱、源记录和综合摘要。

记忆类型多样，包括决策/约束、工作流/陷阱、来源、综合摘要以及问题/事实/概念。所有记忆都带有来源和关系追溯，确保信息可靠。Aictx 已与 Codex、Claude Code、OpenCode、Cursor、Cline 等主流编程智能体兼容，并提供相应集成指南。例如，Codex 用户可以通过添加市场来安装 Aictx 插件，Claude Code 用户可以通过 /plugin 命令安装。对于 MCP 兼容客户端，可以先使用 CLI，后续再配置 aictx-mcp。

项目采用 MIT 许可证开源，托管在 GitHub 上，欢迎社区通过问题、文档修复、示例和拉取请求贡献。