换个终端就得把项目架构重讲一遍的日子，是不是该到头了？在 Claude Code 干到一半转去 Codex，这次真不用从头交代踩坑记录了。 同时开多个 AI… · @wangxiaoxin88 · TwKit

@wangxiaoxin88

换个终端就得把项目架构重讲一遍的日子，是不是该到头了？在 Claude Code 干到一半转去 Codex，这次真不用从头交代踩坑记录了。 同时开多个 AI 编程工具的开发者不少，麻烦在于各家记忆不通，换台电脑、换个终端，上下文全得重来。 akitaonrails/ai-memory 这个开源项目换了个思路：长期记忆不再绑在工具里，而是抽成独立底层服务，Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、OpenCode 等 20 多种 Agent CLI 之间可以无缝接力。 机制上有这几样： 跨工具接力是带状态的——Claude Code 退出后，在同一目录执行 ai-memory run codex，没做完的问题、失败过的尝试一并交过去；本地会生成一份临时的原对话历史投影供新 Agent 查阅，完整本地记录无需上传远端。 默认不烧 LLM——生命周期 Hooks 自动静默捕获提示词与工具调用；检索（SQLite FTS5、实体与图关系融合）和记忆衰减压缩，默认一个 API Key 都不用。 唯一事实源是纯 Markdown + Git——所有记忆最后沉淀成可读可改的 .md 知识库，Obsidian 直接打开，grep 也能检索；数据库只是派生索引，随时能重建。 部署就一个二进制文件——Rust 编写（GitHub 约 9.9k Stars，最新 v3.1.1），官方测试写入上限约 700 次/秒，单机、局域网、团队共享均可，多用户鉴权与审计日志自带。 🔗https://github.com/akitaonrails/ai-memory

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