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fenglang918/MEMO

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MEMO

Making Ephemeral Memories Objects

An AI-native personal operating system protocol.

让转瞬即逝的记忆成为实体。

仓库:https://github.com/fenglang918/MEMO

我们选择记录什么,说明我们珍惜什么。 What we choose to record reveals what we choose to value.


这是什么

MEMO 是一个 AI 原生的个人操作系统协议——一套用于将转瞬即逝的记忆与经验,转化为可结构化、可版本化、可长期演化对象的方法论。

这个仓库是该协议的 可分享模板(中英双语),从私有 "Me repo" 中提炼而来。

特点:Markdown-first · Git 版本化 · 全文检索优先 · 低维护成本


为什么需要 MEMO

第一层:记录人生记忆本身的意义

人生不是由事件堆叠而成,而是由 被记住、被反复回看的片段 塑造的。

记忆不是存档,记忆是选择,记忆是对"什么重要"的持续确认。

通过把人生中的想法、关系、决定、反思转化为 Objects,你能够:

  • 反复回看自己是如何走到今天的
  • 理解当下的决定从何而来
  • 在时间中建立连续的「自我感」

这不是记录生活,而是 构建一个可回溯、可复盘的人生模型

第二层:在 AI Memory 时代,MEMO 作为「协议」的意义

日记工具很多,AI 产品也都有自己的 Memory 功能。真正的问题是:

谁拥有记忆?记忆是否可控?是否可迁移?是否可组合?

现状是 数据封建割据:ChatGPT Memory 只给 GPT 用,Claude Project 只给 Claude 用,你的人生碎片被锁在不同的「围墙花园」里。

MEMO 的立场:Protocol First, Agent Agnostic

MEMO 不做你人生的「应用」,MEMO 做你人生的「文件系统」。

应用会死、会涨价、会倒闭。文件系统是永恒的。

维度 传统工具 / AI Memory MEMO 协议
所有权 平台拥有 ✅ 你完全拥有(本地 Git)
格式 私有格式 ✅ 纯 Markdown(永不过时)
模型绑定 锁定单一 AI ✅ 随时 export 给任意 AI
管理方式 只能用官方 App ✅ 任意 Code Agent 管理
来源整合 单一来源 ✅ 整合任意人生碎片

核心架构:把 数据存储(Storage)智能处理(Intelligence) 彻底分家。

任意人生碎片 → MEMO(本地 Git) → 任意 AI / Code Agent
         ↑                              ↓
    你完全控制所有权              模型只是可替换的 CPU

今天 DeepSeek 便宜好用,让它整理;明天 GPT-6 出来,不需要迁移数据,直接接进来读你的 Git 仓库。

Code Agent 是「园丁」而非「助理」

普通 Chat Agent 只会 Append(追加):聊完存下来,记忆是线性堆叠的流水账。

Code Agent 能做 Refactor(重构)

  • 遍历你的 Git 仓库
  • 把散落在不同日期的「创业想法」碎片
  • 自动提取、合并成一篇 03_Goal-Projects/active/<project>/README.md
  • 提交一个 PR 给你

人生记忆不应该只是 Log,而应该是 可演化的 Knowledge Graph

RAG for Life:对抗记忆美化与遗忘

当你面临「要不要离职读博」这个决策时:

  • 普通日记:自己翻两年前的日记,看当时为什么工作
  • MEMO:AI 自动调出你过去相关的项目对象(例如 03_Goal-Projects/active/<project>/README.md),对比多段认知笔记与互动记录,生成一份可复盘的分析与行动清单

这不仅是搜索,是 诚实地面对过去的自己

一句话总结

MEMO 的意义,不是帮你记住人生,而是让你拥有、迁移、复用、推理自己的人生记忆。

你在记录的同时,也在不断复盘;你在复盘的同时,也在塑造未来的自己。


核心理念

记忆是选择,不是存储

大多数系统解决的是「存储」问题——能不能记下来、存得多、搜得到。

MEMO 关注的是另一个问题

什么值得被转化为一个长期存在的对象?

如果一条内容无法被对象化,它就不属于 MEMO。

ME + MO

完整的个人记录,必须同时包含「自我」与「连接」:

维度 含义
ME 内在状态、偏好、目标、身份锚点
MO Others(他人)、Mode(交互模式)、Model(使用的模型)

人是社会性动物,自我是通过与世界的连接被塑造的


目录结构

.
├── 00_Protocol/             # 协议层:schemas + usage/privacy + templates
├── 01_Inbox/                # Ephemeral 区:临时捕获,每周清理
├── 02_Desires/              # 上游驱动:欲望/偏好/价值观/非目标
├── 03_Goal-Projects/        # 目标与项目:Target / Plan / Cognition / Decision(行动)
├── 04_Assets/               # Assets(资产):你"拥有"的、已确权的存量(ME)
├── 05_Resources/            # Resources(资源):可调用的外部杠杆(MO)
└── 06_Infra/                # 基础设施(可选):脚本/一键工具等

说明:仓库结构会持续迭代;当本文档与实际目录不一致时,以仓库当前目录结构为准。

Assets vs Resources

维度 Assets(资产) Resources(资源)
问题 What I HAVE What I can USE
特点 稳定,"秀肌肉"用的 需维护,可能过期
示例 简历、作品集、技能 人脉、API Key、场地

转化公式Resource + Action = Asset

Projects 结构

每个项目遵循 Target / Plan / Cognition / Decision 四象限:

03_Goal-Projects/active/项目名/
├── README.md                # Target(目标是什么、为什么)
├── PLAN.md                  # Plan(执行计划)
├── cognition/               # 思考过程、认知笔记
└── decisions/               # ADR 式决策记录

快速开始

  1. Fork / Clone / Use as template
  2. (可选)如果你希望从“空骨架”开始:python3 06_Infra/cleanup_examples.py --apply(归档可恢复)
  3. 推荐用 Code Agent 的 /init 在仓库根目录生成 AGENTS.md(AI-native 工作方式)
  4. 先用 rg(ripgrep)全文检索跑起来,痛点明确再加工具
  5. 01_Inbox/ 开始,每周将碎片对象化或删除
# 搜索示例
rg -n "关键词" 05_Resources/network/people
rg -n "#resource/intro" 05_Resources/network/people

AI Native(推荐)

  • 使用 /init 生成的 AGENTS.md 来约束 Agent 的工作方式(目录边界、命名约定、安全底线、常用自检)。
  • 推荐以 00_Protocol/AGENTS.md.template 作为起点:它强调 00_Protocol/ 只定义“协议/对象/规则”,可执行的 skills 与脚本应放在 06_Infra/

多语言(可选)

可以用 06_Infra/i18n/ 一键切换 README / prompts / skills /(部分模板与示例)的文档语言:

  • 列出语言:python3 06_Infra/i18n/switch_language.py --list
  • 切到中文:python3 06_Infra/i18n/switch_language.py --lang zh --apply --backup
  • 切到英文:python3 06_Infra/i18n/switch_language.py --lang en --apply --backup

清理示例(可选)

本仓库默认包含少量脱敏示例(例如:people card / projects / desires / profile),用于演示写法与结构。你可以一键归档清理,之后随时恢复:

  • 预览(dry-run):python3 06_Infra/cleanup_examples.py
  • 执行清理(归档可恢复):python3 06_Infra/cleanup_examples.py --apply
  • 查看归档:python3 06_Infra/cleanup_examples.py --list-archives
  • 恢复归档:python3 06_Infra/cleanup_examples.py --restore <timestamp> --apply(必要时加 --force

这不是什么

MEMO 明确不做

  • ❌ 被动的笔记堆积系统
  • ❌ 什么都收的日志仓库
  • ❌ 社交网络
  • ❌ 纯情绪宣泄型日记
  • ❌ 效率追踪生产力工具

哲学立场

用 Git、Markdown、版本控制等理性工具,去维护记忆、关系与人生片段。

愿意为重要之物建立系统,本身就是一种温柔的理性。 因为足够在意,才不愿意让它们随意流失。


核心工作流

工作流 入口文件 用途/节奏
上游驱动(Desires) 02_Desires/README.md 每月/每季度复查“我在乎什么”
碎片输入(Inbox) 01_Inbox/README.md 每周清理:对象化或删除
人脉管理(Personal CRM) 05_Resources/network/index.md 需要找人/做引荐时
项目管理(TPCD) 03_Goal-Projects/README.md 每个目标一个项目目录
使用说明 00_Protocol/USAGE.md 上手与约定入口
隐私基线 00_Protocol/PRIVACY.md 发布前必读

🥚 彩蛋

MEMO 与小米 MiMo 大模型有 75% 的字母重合,发音也几乎一致。

我们正在筹备一个网页 Demo,让没有本地 Agent 环境的用户也能一键体验 MEMO。如果小米 MiMo 团队愿意看在谐音兄弟的份上,给我们一些 API 赞助——我们一定在 README 里把你们写成「MEMO 御用模型」🙏

Dear Xiaomi MiMo team, We share 75% of our letters and 100% of our vibe. Sponsor our demo, and we'll call you the "Official Engine of MEMO".


License

MIT


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Making Ephemeral Memories Objects

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