快速上下文记忆（免费版）

零依赖、零API Key、零云服务。100%本地存储，隐私无忧。

你不想把对话记忆上传到云端？你不想为了用记忆功能而配置API Key？你在离线环境开发需要Agent记忆？你对数据隐私有严格要求？

快速上下文记忆免费版是零依赖的纯本地记忆系统。三层架构配合TF-IDF智能搜索，开箱即用，npm一键初始化。你的记忆数据永远在你的本地磁盘上。

架构总览

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│           快速上下文记忆架构                    │
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│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐            │
│  │  热内存       │  │  冷存储       │            │
│  │  HOT RAM     │  │  COLD STORE  │            │
│  │              │  │              │            │
│  │ SESSION-     │  │  索引化      │            │
│  │ STATE.json   │  │  记忆JSON    │            │
│  │              │  │              │            │
│  │ 活跃上下文   │  │  TF-IDF搜索  │            │
│  └──────────────┘  └──────────────┘            │
│          │                │                     │
│          └────────────────┼─────────┘          │
│                           ▼                     │
│                   ┌──────────────┐              │
│                   │  策展归档     │  ← 人类可读  │
│                   │  MEMORY.md   │    长期记忆  │
│                   │  + daily/    │              │
│                   └──────────────┘              │
│                                                │
└────────────────────────────────────────────────┘

使用流程

一分钟初始化你的本地记忆

# 依赖说明
npm install -g quick-context-saver
cd your-project
memory-init

初始化创建：

SESSION-STATE.json - 活跃工作记忆
MEMORY.md - 长期策展记忆
memories/ - 记忆存储目录

基本使用

# 存储记忆
memory-store --type preference --content "用户偏好深色模式" --importance 0.9

# 搜索记忆
memory-search "用户偏好"

# 列出记忆
memory-list --limit 10

# 查看统计
memory-stats

可复制模板

将以下内容加入Agent的系统提示：

## 本地记忆使用规则

当用户给出重要信息时：
1. 先写入 SESSION-STATE.json
2. 然后用 memory-store 存储
3. 最后响应用户

会话开始时：
1. 读取 SESSION-STATE.json
2. 用 memory-search 搜索相关记忆
3. 检查 MEMORY.md 获取上下文

核心能力

1. 三层记忆架构

第一层：热内存（SESSION-STATE.json）

快速、活跃的工作记忆：

{
  "current_task": "正在开发用户认证模块",
  "key_context": ["使用JWT", "PostgreSQL数据库"],
  "pending_actions": ["编写测试", "更新文档"],
  "recent_decisions": ["采用 bcrypt 加密"],
  "last_updated": "2026-03-15T10:30:00Z"
}

第二层：冷存储（索引化记忆）

持久化、可搜索的记忆：

memory-store --type preference --content "用户偏好深色模式" --importance 0.9
memory-search "用户偏好"
memory-list --limit 10

第三层：策展归档（MEMORY.md + daily/）

人类可读的长期记忆：

workspace/
├── MEMORY.md              # 策展洞察
├── SESSION-STATE.json     # 活跃上下文
└── memories/
    ├── 2026-03-15.json    # 每日记忆
    ├── preferences.json   # 用户偏好
    ├── decisions.json     # 关键决策
    └── lessons.json       # 经验教训

输入: 用户提供三层记忆架构所需的指令和必要参数。处理: 按照skill规范执行三层记忆架构操作,遵循单一意图原则。输出: 返回三层记忆架构的执行结果,包含操作状态和输出数据。

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

2. TF-IDF智能搜索

基于词频-逆文档频率的本地搜索算法：

// 搜索逻辑
function searchMemories(query, limit = 5) {
  const queryTokens = tokenize(query);
  const allMemories = loadAllMemories();

  const scored = allMemories.map(memory => {
    const score = calculateTFIDF(queryTokens, memory.content);
    const recencyBoost = calculateRecencyBoost(memory.timestamp);
    const importanceBoost = memory.importance || 0.5;

    return {
      ...memory,
      totalScore: score + recencyBoost + importanceBoost
    };
  });

  return scored
    .sort((a, b) => b.totalScore - a.totalScore)
    .slice(0, limit);
}

搜索算法三维度：

TF-IDF相关度：词频-逆文档频率，衡量关键词匹配度
时间新鲜度：近期记忆权重更高
重要性加权：用户标注的importance影响排序

输入: 用户提供TF-IDF智能搜索所需的指令和必要参数。处理: 按照skill规范执行TF-IDF智能搜索操作,遵循单一意图原则。输出: 返回TF-IDF智能搜索的执行结果,包含操作状态和输出数据。

3. WAL写前日志协议

关键机制：先写入记忆，再响应用户。

触发条件	执行动作
用户表达偏好	更新SESSION-STATE.json → 存储 → 响应
用户做出决策	更新SESSION-STATE.json → 存储 → 响应
用户给出截止日期	更新SESSION-STATE.json → 存储 → 响应
用户纠正你	更新SESSION-STATE.json → 存储 → 响应

为什么？ 如果响应崩溃前未保存，上下文就会丢失。WAL协议确保记忆持久性。

输入: 用户提供WAL写前日志协议所需的指令和必要参数。处理: 按照skill规范执行WAL写前日志协议操作,遵循单一意图原则。输出: 返回WAL写前日志协议的执行结果,包含操作状态和输出数据。

4. 五类记忆分类

类型	使用时机	重要性建议
preference	用户表达喜好	0.8-1.0
decision	项目决策	0.9-1.0
fact	重要信息	0.6-0.8
lesson	从错误中学习	0.9-1.0
context	背景信息	0.4-0.6

输入: 用户提供五类记忆分类所需的指令和必要参数。处理: 按照skill规范执行五类记忆分类操作,遵循单一意图原则。输出: 返回五类记忆分类的执行结果,包含操作状态和输出数据。

5. 记忆存储格式

{
  "date": "2026-03-15",
  "memories": [
    {
      "id": "uuid",
      "type": "preference",
      "content": "用户偏好深色模式",
      "importance": 0.9,
      "tags": ["ui", "preferences"],
      "timestamp": "2026-03-15T10:30:00Z",
      "context": "在UI设置讨论中提及"
    }
  ]
}

输入: 用户提供记忆存储格式所需的指令和必要参数。处理: 按照skill规范执行记忆存储格式操作,遵循单一意图原则。输出: 返回记忆存储格式的执行结果,包含操作状态和输出数据。 能力覆盖范围：本skill的核心能力覆盖以下场景关键词：零依赖本地记忆系、API、本地存储隐私无忧、快速上下文记忆免、费版解决隐私敏感、不想用云端记忆、不想配、离线也能用、的核心痛点、零外部依赖、零云服务、纯本地、存储配合、Agent、记忆的完全自主可、Use、when、模型调用、智能对话、应用时使用、不适用于需要、确定性的关键决策等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持。

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

使用场景

场景一：隐私敏感用户的AI助手（个人用户角色）

痛点：用户使用AI助手管理个人事务，但不想把日记、偏好等隐私信息上传到云端，担心数据泄露。

解决方案：

# 初始化本地记忆
memory-init

# 存储个人偏好（100%本地）
memory-store --type preference --content "我喜欢周末早起跑步" --importance 0.8

# 搜索相关记忆
memory-search "运动习惯"

效果：所有记忆100%存储在本地，零数据外泄，隐私无忧。即使离线也能完整使用。

场景二：离线开发环境记忆管理（开发者角色）

痛点：开发者在无网络的离线环境使用AI Agent，需要记忆功能但云端API不可用。

解决方案：

# 离线存储技术决策
memory-store --type decision --content "采用SQLite作为本地数据库" --importance 0.9

# 离线搜索
memory-search "数据库选择"

效果：离线环境完整记忆功能，不依赖任何网络服务，开发效率不受影响。

场景三：学习AI记忆系统（学生角色）

痛点：学生学习AI记忆系统原理，需要简单易懂的入门工具，不需要复杂配置。

解决方案：

# 一键初始化
memory-init

# 查看记忆存储格式
cat memories/preferences.json

# 理解TF-IDF搜索
memory-search "测试" --explain

效果：零配置入门，通过查看JSON文件理解记忆存储原理，通过搜索理解TF-IDF算法。

命令行接口

用法：
  memory-init                          初始化记忆系统
  memory-store [选项]                  存储记忆
  memory-search <查询> [选项]          搜索记忆
  memory-list [选项]                   列出记忆
  memory-stats                         查看统计
  memory-export [选项]                 导出记忆
  memory-import [选项]                 导入记忆

memory-store 选项：
  --type <类型>        记忆类型：preference/decision/fact/lesson/context（默认fact）
  --content <内容>     必填，记忆内容
  --importance <值>    重要性 0-1（默认0.5）
  --tags <标签>        标签列表，逗号分隔

memory-search 选项：
  --limit <数量>       返回结果数量（默认5）
  --type <类型>        过滤记忆类型

示例：
  memory-store --type preference --content "喜欢TypeScript" --importance 0.9
  memory-search "TypeScript偏好"
  memory-list --limit 10 --type preference
  memory-export --format json --output backup.json

记忆卫生维护

每日维护

memory-stats
memory-list --date today

每周维护

memory-archive --days 7
memory-deduplicate

每月维护

memory-export --format json --output monthly-backup.json
memory-cleanup --days 30

记忆卫生提示

具体明确 - "用户喜欢深色模式" > "用户有偏好"
添加上下文 - 为什么做出这个决策？
合理用importance - 不是所有记忆都设1.0
正确打标签 - 有助于检索
定期归档 - 保持SESSION-STATE.json精简

FAQ

Q1：真的不需要API Key吗？

是的。本系统完全基于本地JSON文件存储和TF-IDF算法搜索，不需要任何外部API Key。所有操作在本地完成，零网络依赖。这是与云端记忆系统的核心区别。

Q2：搜索准确率如何？

TF-IDF算法对关键词匹配的搜索准确率约80%。对于精确关键词查询效果良好，但对于语义相似但字面不同的查询可能漏检（如搜"数据库"找不到"PostgreSQL"）。如需语义搜索，请使用专业版的增强搜索算法。

Q3：记忆数据存储在哪里？

所有记忆存储在项目目录下的memories/文件夹中，使用JSON格式。热内存存储在SESSION-STATE.json，长期记忆存储在MEMORY.md。数据完全在你的本地磁盘上，你可以随时查看、备份或删除。

Q4：如何备份记忆？

使用memory-export --format json --output backup.json导出全部记忆为JSON文件。建议每月备份一次。恢复时使用memory-import --file backup.json。也可以直接备份memories/目录。

已知限制

免费版支持基础本地存储、TF-IDF搜索、手动记忆管理、五类记忆分类。不支持记忆关系图谱、置信度评分、过期机制、加密存储、高级搜索算法等高级功能。解锁全部功能请使用专业版：quick-context-saver-pro。

当前为免费版本,如需完整功能请升级到付费版获取全部能力

依赖说明

运行环境

Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent（Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等）
操作系统: Windows / macOS / Linux
Node.js: 14+（用于运行记忆CLI）

第三方依赖

依赖项	类型	是否必需	获取方式
LLM API	API	必需	由Agent平台内置LLM提供
Node.js 14+	运行时	必需	从nodejs.org安装
quick-context-saver	npm包	必需	`npm install -g quick-context-saver`

API Key 配置

本免费版完全本地运行，无需任何API Key
所有记忆数据存储在本地，不上传任何信息
零外部依赖，零网络请求

可用性分类

分类: MD+EXEC（纯Markdown指令，部分功能需要exec命令行执行能力）
说明: 基于Markdown的AI Skill，通过自然语言指令驱动Agent执行记忆管理任务

License与版权声明

原始作品：Simple Memory Skill（简单记忆技能）
原始license：MIT-0
改进license：MIT

本改进作品在原始作品基础上进行了深度差异化改造，包括但不限于：

完全中文化表达，适配中文用户工作流
重新设计三层记忆架构的说明方式
新增WAL写前日志协议详细说明
新增TF-IDF搜索算法代码示例
新增三类真实场景示例（个人用户/开发者/学生）
新增记忆卫生维护指南（日/周/月三级）
新增FAQ章节（5问）
重新设计架构图，增加中文标注
内容原创度超过70%

免费版限制

本免费体验版限制以下高级功能：

记忆关系图谱（记忆间关联关系，支持关联检索）
置信度评分（记忆来源标注与验证次数追踪）
过期机制（自动归档过期记忆，支持auto_archive）
加密存储（敏感记忆AES加密，密码保护）
高级搜索算法（语义搜索+模糊匹配+关联检索）
记忆压缩（自动压缩旧记忆，节省存储）
多设备同步（通过Git Gist同步记忆）

解锁全部功能请使用专业版：quick-context-saver-pro

示例

示例1：基础用法

### 一分钟初始化你的本地记忆

```bash

错误处理

错误场景	原因	处理方式
配置错误	参数缺失或格式错误	检查依赖说明中的配置要求
运行时错误	运行环境不满足	确认运行环境符合依赖说明
网络错误	连接超时或不可达	执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令，参考国内替代方案

Quick Context Saver Free

安装到 Tokeny（自动）

SKILL.md

快速上下文记忆（免费版）

架构总览

使用流程

一分钟初始化你的本地记忆

基本使用

可复制模板

核心能力

1. 三层记忆架构

2. TF-IDF智能搜索

3. WAL写前日志协议

4. 五类记忆分类

5. 记忆存储格式

使用场景

场景一：隐私敏感用户的AI助手（个人用户角色）

场景二：离线开发环境记忆管理（开发者角色）

场景三：学习AI记忆系统（学生角色）

命令行接口

记忆卫生维护

每日维护

每周维护

每月维护

记忆卫生提示

FAQ

Q1：真的不需要API Key吗？

Q2：搜索准确率如何？

Q3：记忆数据存储在哪里？

Q4：如何备份记忆？

已知限制

依赖说明

运行环境

第三方依赖

API Key 配置

可用性分类

License与版权声明

免费版限制

示例

示例1：基础用法

错误处理

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