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这是一个本地优先的 AI 编程记忆项目。它把 Codex 和 Claude Code 的本机会话整理成可查询、可审计的 Obsidian 风格 Markdown Wiki，让 Agent 在后续任务中找回历史决策、调试过程和防踩坑经验。 项目不依赖向量数据库或云端记忆服务，采用 Capture → Daily → Reconcile → Retrieve 的分层流程：先保留原始证据，再生成每日整理，周期复核后才晋升为长期经验，从而减少 …
这是一个本地优先的 AI 编程记忆项目。它把 Codex 和 Claude Code 的本机会话整理成可查询、可审计的 Obsidian 风格 Markdown Wiki，让 Agent 在后续任务中找回历史决策、调试过程和防踩坑经验。 项目不依赖向量数据库或云端记忆服务，采用 Capture → Daily → Reconcile → Retrieve 的分层流程：先保留原始证据，再生成每日整理，周期复核后才晋升为长期经验，从而减少 AI 对自身历史回答的重复强化和记忆污染。 主要特点： 同时支持 Codex 与 Claude Code 本地 session 数据保留在本机，记忆是可以直接阅读、编辑和 Git 管理的 Markdown 提供本地 Web 配置页，引导完成数据源和 Codex App Automations 配置 可从其他工程通过只读 skill 查询旧决策和调试上下文 无需向量数据库、账号或托管服务 快速体验： bash git clone cd llm-wiki-agent-memory bash scripts/config-ui.sh --open 如何使用 配置完成后，在任意业务 repo 里直接对 Codex 说： text 使用 $engineering-memory-loader 查询： 上次 config-ui 的 8765 端口冲突是怎么解决的？ Codex 会从本地 Markdown Wiki 返回相关日期、结论和关键证据；没有记录时明确返回 NOMATCH。 v0.1.0 Release：
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