Hysen Labsakitaonrails/ai-memory：README 来源编辑指南
基于 README、仓库元数据和许可证整理 akitaonrails/ai-memory 的安装与核验路径。
项目定位
akitaonrails/ai-memory 的 README 将项目描述为"Solution for long term memory for agent coding CLIs and to facilitate handoff between different agent vendors"。本文只整理仓库能直接核验的内容，不把星标、Fork 或宣传语当成质量证明。README 在"README"下的说明是：> Long-term memory for AI coding agents. Quit Claude Code mid-task, > start OpenAI Codex in the same directory, continue without > re-explaining the architecture, the failed approaches, or the open > questions.。这给出的首先是项目边界，而不是已经完成的生产验证。
适用场景
从 README 的"Key features"和相关条目看，读者可以先判断它是否解决自己的具体问题：Opt-in managed workstreams. ai-memory run claude, then ai-memory run。如果你的目标与这段说明不一致，就不应仅凭项目热度采用它。这里保留原项目名、命令和组件名，方便回到一手来源核对。 README 还列出了另一条可核对的信息：Zero-friction lifecycle capture. Hooks fire-and-forget bounded,。这类原文条目可以帮助读者设计试运行步骤，但不能代替自己的环境测试。
工作方式
README 把工作方式分散写在"What it is"等段落中。可确认的线索包括：LLM coding agents lose context when a session ends. ai-memory gives them a shared, persistent wiki compiled from sanitized lifecycle observations. When a session ends, relevant observations become a coherent summary;。这篇整理没有把未写出的架构、性能或安全边界补成结论；真正的运行链仍应结合仓库目录、配置文件和版本标签检查。
安装与第一次运行
第一次安装应从 README 给出的入口开始。当前可复核的命令是： # 1. Install the ai-memory CLI wrapper (a small shell script that # runs the binary inside docker with your $HOME mounted). This is # the only thing that needs to live on the host filesystem. mkdir -p ~/.local/bin wrapper_tmp="$(mktemp -d)" trap 'rm -rf "$wrapper_tmp"' EXIT wrapper_base=https://github.com/akitaonrails/ai-memory/releases/latest/download/ai-memory-wrapper curl -fsSL "$wrapper_base" -o "$wrapper_tmp/ai-memory-wrapper" curl -fsSL "$wrapper_base.sha256" -o "$wrapper_tmp/ai-memo 如果仓库没有提供命令，本文不会替它编造安装步骤，而是建议先打开 README 的"What it is"部分，确认系统依赖、默认端口和首次初始化动作。
配置与日常使用
日常使用的细节取决于项目实际文档。README 的"What it is"段落提到：The wiki is plain markdown in a git repo - grep-able, openable in Obsidian, backed up with rsync. No vector database to babysit, no writenote ceremony, no manual context-loading. The full design is in docs/ARCHITECTURE.md.。对于配置文件、环境变量、权限和数据目录，当前稿只记录来源明确的部分；未写明的默认值必须在测试环境中验证，并保留可回滚的配置副本。 同一部分还提到：Per-repository capture exclusions. A nearest-marker [capture]。