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FAQ：真实用户问过的问题#

按问题类型分组。Ctrl-F 找你关心的。

隐私与安全#

我会不会泄露隐私？#

memoryd 全程本地：

  • 默认无网络出站
  • 数据落本机 ~/.local/share/memoryd/
  • LLM 调用是可选的（不配 API key 就完全离线）
  • 走 LLM 的请求也是你自己的 API key，到你自己的 Anthropic / OpenAI / Ollama 账号

如果你担心 LLM provider 看见内容：用 Ollama 跑本地模型，或者完全不配 LLM。

数据存在哪里？#

内容 位置
markdown 记忆原文 ~/.local/share/memoryd/scopes/<hash>/
SQLite 索引 ~/.local/share/memoryd/index.db
向量库 ~/.local/share/memoryd/vector.db
用户画像 ~/.local/share/memoryd/profile/identity.md
历次画像快照 ~/.local/share/memoryd/profile/snapshots/
日志 ~/.local/share/memoryd/logs/
加密 scope 的 .md.enc 同样在 scopes 下，文件后缀 .enc
密钥 OS keyring（macOS Keychain / Linux Secret Service / Windows DPAPI），不在文件系统里
配置 ~/.config/memoryd/config.yaml

Linux XDG 标准；macOS 不严格走 XDG 但路径一致。

可以用 MEMORYD_DATA_ROOT 环境变量整体改根。

占多大磁盘？#

经验数字（个人重度使用一年）：

  • markdown：约 100–500 MB
  • SQLite：约 30–100 MB
  • 向量库：约 200 MB–1 GB（取决于 embedding 维度 / 条数）
  • 总计：通常 < 2 GB

bge-m3 ONNX 模型本身首次下载 600 MB 左右，在 ~/.cache/huggingface/。

卸载会删数据吗？#

不会。卸载流程：

memoryd setup uninstall-cron --all      # 卸 cron / launchd / Task Scheduler
memoryd setup uninstall-launchd-mirror  # macOS 额外
# 数据原封不动留在 ~/.local/share/memoryd/

# 要删数据自己来（建议先备份）
memoryd sync export                      # 备份
rm -rf ~/.local/share/memoryd

完整流程见 卸载。

AI 自己写的记忆我能审批吗？#

可以。整个治理就为这个设计：

  • 每条 session 都被 LLM DURA 评分
  • 均分 ≥ 0.6 进 promotions 表 pending 状态
  • 用户跑 memoryd digest 看待审清单
  • memoryd promote <id> 批准 → 真生成长期记忆 .md
  • 不批准就一直 pending，30 天后归到归档

不想要 LLM 评分就别配 API key —— 一切自动评分都跳过，只有手工 capture 的 manual 记忆。

标 sensitive 后是不是绝对安全？#

不是绝对，是抬高门槛：

  • 加密：AES-256-GCM，已经是工业标准
  • 密钥：OS keyring（不在你硬盘明文）
  • 授权：默认 deny，需要 grant 才能解密
  • 审计：每次访问都进不可篡改链

但如果攻击者拿到了你的 OS 账号 + active 的 grant 窗口，他能解密。这不是 memoryd 的失败，是 OS-level 防护已经被攻破的前提。

详见 加密。

兼容性与生态#

能跟 mcp-memory-service 一起用吗？#

可以。memoryd 是叠加的：

  • mcp-memory-service 跑自己的，你 CC 里两个 MCP server 都注册
  • 工具名不重叠（memoryd 是 mem_*，前者是 memory_*）
  • 数据互不打架

只是会比较两套记忆系统都自己存一份，磁盘占用翻倍。

接管 CC 的 CLAUDE.md / Codex 的 AGENTS.md 吗？#

不接管。这两个文件 CC / Codex 自己读，memoryd 不动它们。memoryd 是独立一层，跟原生记忆并存。

如果你想把现有 CLAUDE.md 内容导进 memoryd：

memoryd import claude-md ~/.claude/CLAUDE.md

会把每段拆成对应 type 的长期记忆，但不删源文件。

停掉 LLM API 还能用吗？#

能。capture / list / search / show / digest / web / kg / profile show 全部继续工作。

跳过的只是：

  • DURA 评分（自动入 promotions 这一步跳过）
  • 实体抽取（降级到 jieba 中文分词）
  • supersedes 检测（confidence 算不出来）
  • weekly identity 重写

中文场景 jieba 兜底还行；英文场景不配 LLM 实体抽取效果会差。

memories.json 兼容什么？#

向后兼容 v5 schema（mcp-memory-service 的导出格式）：

memoryd import memories-json ~/Downloads/memories.json

会把 v5 条目映射到 memoryd 的六类型。详见 memories.json 格式。

Windows 支持怎么样？#

二级支持。具体限制：

  • milvus-lite 在 Windows 上不支持 → 向量搜索路自动跳过，只走全文 + 知识图谱
  • launchd / cron 自动切到 Task Scheduler
  • 路径用 %LOCALAPPDATA%\memoryd\ 而不是 ~/.local/share/memoryd/
  • 推荐用 WSL2 + Ubuntu 跑，体验跟 Linux 完全一致

我能在服务器上跑吗（headless）？#

可以。memoryd 不需要 GUI；只是：

  • keyring 在无头 Linux 上需要 gnome-keyring-daemon + dbus，或者走 passphrase 模式
  • web dashboard 绑 127.0.0.1，远程访问需要 SSH 端口转发：ssh -L 18765:127.0.0.1:18765 user@server

工作机制#

数据怎么从一台机器搬到另一台？#

走 跨设备同步。

不愿意配同步：

# 备份
rsync -av ~/.local/share/memoryd/ /tmp/memoryd-backup/

# 新机器
rsync -av /tmp/memoryd-backup/ ~/.local/share/memoryd/
memoryd rebuild-index    # 索引重建

但敏感 scope 密钥不在备份里，要单独 export-key / import-key。

诺基亚式恢复：硬盘炸了换新机怎么走#

前提是你早就开了同步：

  1. 新机器装 Python / uv / ripgrep
  2. clone 仓库 + uv pip install
  3. 配同步盘指向云盘
  4. memoryd sync import → 拿回所有 markdown 并自动 rebuild-index

如果是敏感 scope，你还要事先把密钥导出到（你能恢复的）安全位置。否则 .md.enc 永久解不开。

weekly identity 重写到底改了我的什么#

只改 ~/.local/share/memoryd/profile/identity.md（以及落一个新 version 到 SQLite 表）。不改你的记忆数据。

你随时可以：

  • memoryd profile diff 看变化
  • memoryd profile history 列历次
  • 不喜欢这次：手工编辑 identity.md，下次 weekly 又会重新覆盖（除非你也改 last_modified 的判定）

或干脆关 weekly：

memoryd setup uninstall-cron --weekly-identity

vendor/ 目录里那些仓我能删吗？#

仓库不带 vendor/。早期设计阶段一度用过 git submodule fork 几个老仓，现在全砍了 —— 所有模块都在 memoryd/src/memoryd/ 下直接维护。

如果你从老版本升上来还留着 vendor/：直接 rm -rf vendor/ 不影响。

为什么会自动加密一些 scope？#

memoryd 不会自动加密。除非：

  • 你显式跑了 memoryd mark-sensitive <path>
  • 或父目录有 .memoryd-sensitive 标记，新建 scope 会继承

没有这两条触发，所有记忆都是明文 markdown。

三端可以同时用吗？#

可以，这是 memoryd 的核心场景。

  • 三端各自的 capture 入口写到同一份 ~/.local/share/memoryd/
  • 三端通过 MCP server 读同一份记忆
  • frontmatter 里的 source 字段标明来源（claude-code / codex / openclaw / manual / ...）

详见三个集成页： - Claude Code - Codex - OpenClaw

性能与可靠性#

第一次 capture 很慢，正常吗？#

正常。首次会下载 bge-m3 ONNX 模型（约 600 MB）和 jieba 词典。一次性。

后续 capture 在毫秒级；DURA 评分异步 fork，不阻塞写入；LLM 调用 200ms–几秒，看 provider。

进程会一直跑后台吗？#

默认不会。memoryd 是事件驱动：

  • 来个 capture / search → 起进程 → 干完退出
  • cron 触发 decay-sweep / digest / weekly identity
  • launchd / systemd 的 watch 守护（如果你装了 mirror）会常驻

memoryd web 启 dashboard 时是 uvicorn 常驻；不打开就不在。

memoryd 崩溃会丢数据吗？#

写入流程是 markdown 先落地 + fsync → SQLite 后写。markdown 是 SoT；即使 SQLite 写一半挂了，再起来跑 memoryd rebuild-index 一句话回来。

对你来说：可见症状最多是"几条记忆暂时搜不到"，重建索引后即恢复。

一次 capture 失败会重试吗？#

会 best-effort。session-end.py 脚本即使 memoryd 退出码非 0 也不阻塞 CC（hook 是 fire-and-forget）。

要补救：拿到 transcript_path 手动跑：

memoryd analyze-session <slug>

还没回答到？#