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让 AI 帮你装 memoryd#

memoryd 推荐的安装方式：把下面这段 prompt 复制给你手头任意一个 AI（Claude Code / Codex / OpenClaw / 其他 MCP 兼容 agent），让 AI 替你执行安装步骤。你不用记命令，也不用排查环境差异 —— AI 跑命令看输出，遇到错误它会自己读错误信息并往下推进。

为什么用这个方式

memoryd 的核心功能（capture / search / list 等）完全本地、零依赖云端，但安装时要建 venv、装包、配三端 hook、启动守护进程。把这些重复劳动交给 AI，它会比你手工敲更不容易出错。

一键 prompt（复制给你的 AI）#

请帮我安装 memoryd（本地优先的个人记忆系统）。完整流程：

1. git clone https://github.com/EthanQC/memory-system 到我的 ~/memory-system
2. cd ~/memory-system/memoryd
3. 用 uv 创建虚拟环境并安装：
   uv venv && source .venv/bin/activate && uv pip install -e .
4. 跑 memoryd setup auto-install 一键挂三端 hook + cron + 后台守护
5. 验证：
   - memoryd --help 应该列出所有子命令
   - memoryd-mcp --help 应该看到 MCP server 入口
6. 跑一条测试记忆：
   echo '{"session_id":"install-test","transcript_path":"","cwd":"'"$(pwd)"'"}' | memoryd capture --source=manual
7. 列回看：memoryd list --limit=3

如果哪一步报错，把完整错误贴出来，我们一起诊断。

注意：**不需要配 LLM API key**。capture / search / list / show / sync 这些核心功能完全本地工作。
只有以下可选功能才需要 LLM：会话 DURA 评分、知识图谱实体抽取、weekly identity 重写、月度画像变化报告。
想要这些功能 + 不想给云端付费时，可以装 Ollama 本地跑（memoryd 内置 ollama provider）。

把上面整段（包括代码块）丢给你的 AI 即可。AI 会按步骤跑命令、贴输出、遇到错误自己排查。

它会装哪些东西#

装到哪 内容 之后能干嘛
~/memory-system/ 仓库源码（含 memoryd + plugins + docs） 升级时 git pull 即可
~/memory-system/memoryd/.venv/ Python 虚拟环境 不污染系统 Python
~/.local/share/memoryd/ 数据目录（真正的记忆库） Markdown SoT + SQLite 索引
~/.config/memoryd/config.toml 配置文件 LLM provider / 同步盘 / SMTP 等
~/.claude/settings.json（SessionStart/End hook） Claude Code 集成 CC 会话自动 capture
~/.codex/config.toml（notify wrapper） Codex 集成 Codex 会话自动 capture
OpenClaw plugins 目录 OpenClaw 集成 OpenClaw 会话自动 capture
平台守护进程 macOS launchd / Linux systemd / Windows Task Scheduler decay 03:00 / weekly digest 周一 09:00

数据全部留在本机。卸载时一条命令清干净，见 卸载。

怎么让 AI 用 memoryd#

装完后，你正常用 CC / Codex / OpenClaw 即可。需要查回历史时，直接对 AI 说自然语言：

  • "我之前怎么决定 X 的？"
  • "上次跑 Y 时遇到的错误是什么？"
  • "把这次结果记成一条决策："

AI 会自动调 mem_search / mem_save 等 MCP 工具。整套工具列表见 MCP 工具参考。

LLM key 是可选的#

memoryd 把功能分成两层：

完全本地、不需要 LLM 的核心层（90% 日常用得到的）：

  • memoryd capture —— 写一条记忆
  • memoryd search —— 关键词 + 向量混合搜索（向量用本地 bge-m3 ONNX）
  • memoryd list / show / delete
  • memoryd sync export / import
  • memoryd sensitive 全套（加密、grant、audit）
  • MCP server 大部分工具（mem_save / mem_search / mem_get / mem_timeline / mem_context / ...）

可选 LLM 增强层（想要更智能的画像 / 知识图谱时再开）：

  • memoryd analyze-session —— DURA 4 准则评分 + KG 实体抽取
  • memoryd profile rewrite —— weekly identity 重写
  • memoryd profile report --month=... —— 月度变化报告
  • memoryd kg extract —— 实体抽取
  • MCP mem_judge / mem_compare

LLM 可以选 4 条路径（推荐 claude-code —— 复用你已有的 CC 订阅，零额外成本）：

provider 适用场景 配置
claude-code ⭐ 已经在用 Claude Code 订阅，想免费跑 weekly 学习 memoryd config set llm.provider claude-code —— 内部 spawn claude -p，用你 CC 已经登陆的账号，零 API key 需要
anthropic 想用 API key 直连 Anthropic export ANTHROPIC_API_KEY=... + memoryd config set llm.provider anthropic
openai 想用 OpenAI export OPENAI_API_KEY=... + memoryd config set llm.provider openai
ollama 完全本地 / 离线 ollama serve + memoryd config set llm.provider ollama

不配也行；以上"增强层"功能会自动跳过，core 不受影响。

claude-code provider 工作方式#

适合已经付费 CC 订阅的用户 —— weekly identity rewrite / 月度报告就用你的订阅 quota 跑，零额外开销。

memoryd 内部 spawn claude -p --model <m>，把 prompt 通过 stdin 喂进去、读 stdout 当 LLM 输出。每次冷启动 ~1-3 秒（对周/月级 cron 任务可忽略）。

# 切到 claude-code provider（推荐）
memoryd config set llm.provider claude-code
memoryd config set llm.model claude-haiku-4-5   # 也可换 sonnet / opus

# 手动触发 weekly 学习（不用等到周一）
memoryd profile rewrite

# 看刚写出来的画像
memoryd profile show

也可以让 CC 自己在会话里跑学习#

不用 cron / 不用 provider 配置，直接在 Claude Code 会话里说：

"帮我跑一次 weekly identity rewrite，用你自己当 LLM 不要调外部 API"

CC 会调 mem_search / mem_timeline 等 MCP 工具拿本周数据，自己生成 markdown，再写盘。这是最显式的复用方式 —— 你能看到 CC 一边读数据一边写画像。

备选：手工安装#

如果你不想用 AI 跑、想自己一步步来，见 详细安装。每一步都有"应该看到什么输出"。

装完之后#