自动安装并操作
MemPalace、mempal、Graphify，把项目里的 AI 对话、决策和上下文变成后续 AI 和人都能继续消费的项目知识。
MemArk 面向用户提供的是一条项目级自动化闭环：自动安装上游、自动配置工作流、自动喂数据、自动加工数据，并在 memark init 之后把结果持续提供给项目里的 AI 消费。
上游项目：
MemPalaceGitHub: https://github.com/milla-jovovich/mempalaceGraphifyGitHub: https://github.com/safishamsi/graphify
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如果你已经在用 AI 写项目，通常会遇到这几个问题：
- 聊天很多，但关键决策几天后就很难找回
- 原始会话太长，后续 AI 每次都要重新补上下文
- 只有记忆，没有整理；只有代码图，又吃不到过程知识
- 项目文档、代码、AI 对话、研究记录分散在不同地方，消费面不统一
MemArk 想解决的不是“再做一个 AI 工具”，而是这条断裂链路：
- AI 对话里其实已经有很多项目知识
MemPalace/mempal擅长把这些内容记住、找回、溯源Graphify擅长把稳定语料编译成图谱、报告和查询面MemArk自动操作这些上游，把中间这段真正跑通
一句话说，MemArk 解决的是：
让项目记忆不再只停留在聊天记录里，而是逐步变成后续 AI 和人都能继续使用的项目知识。
可以把三者理解成一条流水线：
flowchart LR
A["AI chats / sessions<br/>项目对话、决策、上下文"] --> B["MemPalace / mempal<br/>记住、搜索、找回原始记忆"]
B --> C["MemArk<br/>自动操作上游，筛选、治理、晋升为项目语料"]
D["Project docs / code<br/>项目代码与正式文档"] --> E["Graphify<br/>图谱、报告、查询、导航"]
C --> E
E --> F["AI and humans<br/>继续消费项目知识"]
B -. wake-up / recall .-> F
最短解释是：
MemPalace/mempal负责原始记忆能力MemArk自动调用和编排这些能力，把原始记忆变成项目知识输入Graphify提供图谱、报告、查询和导航这类消费面
MemArk 不是新的记忆系统，也不是新的图谱引擎。
它对用户真正承诺的是一个 CLI-first 的自动化层：
- 自动安装并校验
MemPalace、mempal、Graphify和MemArk自己的 runtime / skill bundle - 自动配置这些工具之间的项目级工作流
- 自动把项目相关会话、项目文档和代码上下文送进正确的入口
- 自动把原始记忆加工成更适合 AI 和图谱继续消费的项目语料
- 自动把结果持续提供给项目中的 AI 使用，而不是只做一次 ingest 就结束
内部实现上，它仍然是桥接与治理层；但在用户视角里，更重要的是这五层自动化：
- 自动安装
- 自动配置
- 自动喂数据
- 自动加工
- 自动消费
当前仓库已经不是纯概念稿，而是一个可运行的最小实现，重点是：
- 自动安装用户级
MemArkruntime 和 AI skill bundle - 自动初始化项目 workspace
- 自动同步
Codex/ 会话目录输入 - 自动操作
MemPalaceingest 项目会话输入 - 自动把值得保留的项目记忆晋升为
promotedMarkdown - 自动提供本地 corpus 的
query/context消费入口 - 在需要时自动触发或兼容构建本地图谱产物
但它也还不是“什么都自动完成”的最终形态。
当前更准确的口径是：
- 已有可运行主路径
- 已能自己吃自己的狗粮
- 已能解决一部分真实痛点
- 仍在继续收敛“默认体验应该是什么”
如果你想看更完整的能力边界，不应该把所有细节都塞在 README，继续看这些文档：
- 项目范围与定位：
docs/PROJECT_SCOPE.md - 功能清单：
docs/FEATURE_LIST.md - 重新评估：
docs/MEMARK_REASSESSMENT.md
现在大多数场景下，最顺手的用法不是你先手抄命令，而是直接把安装文档交给 AI。
优先把下面两个文件之一直接给 AI：
- 正式用户安装入口：
SKILL.md - 开发期隔离验收入口：
skill-dev.md
你可以：
- 直接把文件内容贴给 AI
- 或把文档链接发给 AI
- 或告诉 AI 按这两个文件执行
人工手动执行时，也建议先看这两个文件：
SKILL.md负责正式安装与项目接入skill-dev.md负责开发期重装、假HOME、隔离验证
# 安装 MemArk
python3 -m venv .memark-bootstrap
.memark-bootstrap/bin/python -m pip install --upgrade pip
.memark-bootstrap/bin/python -m pip install .
.memark-bootstrap/bin/python -m memark install --platform codex --source-spec "$(pwd)"
memark doctor --platform codex
# 在目标项目目录接入
cd your-project
memark initmemark init 默认会完成：
- 创建
.memark/workspace - 注册项目
- 安装后台调度
- 执行首轮自动化 cycle
如果只想初始化 workspace，不自动装服务、不自动跑 cycle：
memark init --no-automemark install- 面向这台机器
- 安装用户级 runtime 和 skill bundle
memark init- 面向某个 workspace 或项目目录
- 初始化本地状态并接入自动化
memark project-set- 面向已经存在的 workspace
- 给一个 workspace 追加或更新项目登记
所以通常是：
- 机器先执行一次
memark install - 一个项目再执行一次
memark init - 多项目共享 workspace 时，后续更多用
memark project-set
详情继续看：
- 正式安装入口：
SKILL.md - 开发验证入口：
skill-dev.md - 安装验证记录：
docs/INSTALL_VERIFICATION.md
memark doctor --platform codex- 验证安装是否完整
memark init- 在当前项目目录完成初始化
memark status --workspace . --json- 查看项目状态
memark milestones --workspace . --json- 查看当前阶段与阻塞项
memark context --workspace . --project <name>- 输出 AI 可消费的项目上下文
memark query "<topic>" --workspace . --project <name>- 搜索项目语料
memark automation-run --workspace .- 手动跑一轮自动化 cycle
memark service-status --workspace . --json- 查看后台调度状态
如果你想看更完整的命令面和边界，继续看：
- 接口与契约：
docs/INTERFACE_CONTRACT.md - AI 消费模型：
docs/AI_CONSUMPTION_MODEL.md
当前仅支持 macOS。后台调度依赖 launchd。
README 只负责三件事：
- 一句话说明
MemArk值不值得试 - 讲清楚它解决什么问题、现在做到哪里
- 把你导到更具体的安装、设计、研究、发布文档
不该继续堆在 README 的内容包括：
- 完整研究过程
- 全量设计推导
- 所有 CLI 细节
- 发布操作细则
这些内容都已经拆到专门文档里。
- 项目范围与定位：
docs/PROJECT_SCOPE.md - 功能清单：
docs/FEATURE_LIST.md - 接口与边界：
docs/INTERFACE_CONTRACT.md - AI 消费模型：
docs/AI_CONSUMPTION_MODEL.md - 安装验证：
docs/INSTALL_VERIFICATION.md - MemPalace 调研：
docs/RESEARCH_MEMPALACE_USAGE.md mempal调研：docs/RESEARCH_MEMPAL_EVALUATION.md- Graphify 调研：
docs/RESEARCH_GRAPHIFY_USAGE.md - 重新评估：
docs/MEMARK_REASSESSMENT.md - Dogfood 运行：
docs/DOGFOOD_RUNBOOK.md - 发布流程：
docs/GITFLOW_RELEASE_FLOW.md - 发布检查：
docs/RELEASE_CHECKLIST.md
维护者做正式 Gitflow 发布时，统一参考 docs/GITFLOW_RELEASE_FLOW.md。