[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-supermemoryai--opencode-supermemory":3,"tool-supermemoryai--opencode-supermemory":64},[4,17,27,35,48,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",140436,2,"2026-04-05T23:32:43",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,43,44,45,15,46,26,13,47],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":49,"name":50,"github_repo":51,"description_zh":52,"stars":53,"difficulty_score":10,"last_commit_at":54,"category_tags":55,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,26,46],{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},2181,"OpenHands","OpenHands\u002FOpenHands","OpenHands 是一个专注于 AI 驱动开发的开源平台，旨在让智能体（Agent）像人类开发者一样理解、编写和调试代码。它解决了传统编程中重复性劳动多、环境配置复杂以及人机协作效率低等痛点，通过自动化流程显著提升开发速度。\n\n无论是希望提升编码效率的软件工程师、探索智能体技术的研究人员，还是需要快速原型验证的技术团队，都能从中受益。OpenHands 提供了灵活多样的使用方式：既可以通过命令行（CLI）或本地图形界面在个人电脑上轻松上手，体验类似 Devin 的流畅交互；也能利用其强大的 Python SDK 自定义智能体逻辑，甚至在云端大规模部署上千个智能体并行工作。\n\n其核心技术亮点在于模块化的软件智能体 SDK，这不仅构成了平台的引擎，还支持高度可组合的开发模式。此外，OpenHands 在 SWE-bench 基准测试中取得了 77.6% 的优异成绩，证明了其解决真实世界软件工程问题的能力。平台还具备完善的企业级功能，支持与 Slack、Jira 等工具集成，并提供细粒度的权限管理，适合从个人开发者到大型企业的各类用户场景。",70626,"2026-04-05T22:51:36",[26,15,13,45],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":69,"readme_en":70,"readme_zh":71,"quickstart_zh":72,"use_case_zh":73,"hero_image_url":74,"owner_login":75,"owner_name":76,"owner_avatar_url":77,"owner_bio":78,"owner_company":79,"owner_location":79,"owner_email":80,"owner_twitter":75,"owner_website":81,"owner_url":82,"languages":83,"stars":96,"forks":97,"last_commit_at":98,"license":79,"difficulty_score":23,"env_os":99,"env_gpu":100,"env_ram":100,"env_deps":101,"category_tags":108,"github_topics":79,"view_count":23,"oss_zip_url":79,"oss_zip_packed_at":79,"status":16,"created_at":109,"updated_at":110,"faqs":111,"releases":142},4047,"supermemoryai\u002Fopencode-supermemory","opencode-supermemory","Supermemory plugin for OpenCode","opencode-supermemory 是一款专为 OpenCode 设计的智能记忆插件，旨在赋予 AI 助手跨越会话和项目的持久记忆能力。它解决了传统 AI 在每次新对话中“失忆”的痛点，无需用户反复重复背景信息或项目偏好，让助手能像长期合作伙伴一样理解你的工作习惯。\n\n这款工具非常适合需要管理多个代码库、追求高效开发流程的开发者使用。其核心亮点在于自动化的上下文注入：在对话开始时，它会悄无声息地向 AI 提供用户画像、项目特定知识及相关历史记忆。更有趣的是，它支持自然语言触发机制，当你说出“记住这个”或“别忘了”时，系统会自动保存关键信息到记忆中。此外，它还具备代码库索引功能，可主动学习项目结构与规范，并在上下文即将溢出时智能压缩会话内容，确保重要信息不丢失。在隐私保护方面，被标记为私密的内容绝不会存储。通过简单的安装与 API 配置，opencode-supermemory 能让你的编程助手越用越懂你，显著提升人机协作的流畅度。","# opencode-supermemory\n\nOpenCode plugin for persistent memory using [Supermemory](https:\u002F\u002Fsupermemory.ai).\n\nYour agent remembers what you tell it - across sessions, across projects.\n\n## Installation\n\n### For Humans\n\n```bash\nbunx opencode-supermemory@latest install\n```\n\nThen get your API key from [app.supermemory.ai](https:\u002F\u002Fapp.supermemory.ai\u002F?view=integrations) and set it:\n\n```bash\nexport SUPERMEMORY_API_KEY=\"sm_...\"\n```\n\n**Or let your agent do it** - paste this into OpenCode:\n\n```\nInstall opencode-supermemory by following https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fsupermemoryai\u002Fopencode-supermemory\u002Fmain\u002FREADME.md\n```\n\n### For LLM Agents\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>Instructions for LLM Agents (click to expand)\u003C\u002Fsummary>\n\nIf you're an LLM agent helping set up opencode-supermemory, follow these steps:\n\n#### Step 1: Run the installer\n\n```bash\nbunx opencode-supermemory@latest install --no-tui\n```\n\nThis will:\n\n- Register the plugin in `~\u002F.config\u002Fopencode\u002Fopencode.jsonc`\n- Create the `\u002Fsupermemory-init` command\n\n#### Step 2: Verify the config\n\n```bash\ncat ~\u002F.config\u002Fopencode\u002Fopencode.jsonc\n```\n\nShould contain:\n\n```json\n{\n  \"plugin\": [\"opencode-supermemory\"]\n}\n```\n\nIf not, add it manually:\n\n**JSONC:**\n\n```jsonc\n{\n  \"plugin\": [\n    \"opencode-supermemory\",\n    \u002F\u002F ... other plugins\n  ],\n}\n```\n\n**JSON:**\n\n```json\n{\n  \"plugin\": [\"opencode-supermemory\"]\n}\n```\n\n#### Step 3: Configure API key\n\nAsk the user to get their API key from [app.supermemory.ai](https:\u002F\u002Fapp.supermemory.ai\u002F?view=integrations).\n\nThen set it via environment variable:\n\n```bash\nexport SUPERMEMORY_API_KEY=\"sm_...\"\n```\n\nOr create `~\u002F.config\u002Fopencode\u002Fsupermemory.jsonc`:\n\n```jsonc\n{\n  \"apiKey\": \"sm_...\",\n}\n```\n\n#### Step 4: Verify setup\n\nTell the user to restart OpenCode and run:\n\n```bash\nopencode -c\n```\n\nThey should see `supermemory` in the tools list. If not, check:\n\n1. Is `SUPERMEMORY_API_KEY` set?\n2. Is the plugin in `opencode.jsonc`?\n3. Check logs: `tail ~\u002F.opencode-supermemory.log`\n\n#### Step 5: Initialize codebase memory (optional)\n\nRun `\u002Fsupermemory-init` to have the agent explore and memorize the codebase.\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n## Features\n\n### Context Injection\n\nOn first message, the agent receives (invisible to user):\n\n- User profile (cross-project preferences)\n- Project memories (all project knowledge)\n- Relevant user memories (semantic search)\n\nExample of what the agent sees:\n\n```\n[SUPERMEMORY]\n\nUser Profile:\n- Prefers concise responses\n- Expert in TypeScript\n\nProject Knowledge:\n- [100%] Uses Bun, not Node.js\n- [100%] Build: bun run build\n\nRelevant Memories:\n- [82%] Build fails if .env.local missing\n```\n\nThe agent uses this context automatically - no manual prompting needed.\n\n### Keyword Detection\n\nSay \"remember\", \"save this\", \"don't forget\" etc. and the agent auto-saves to memory.\n\n```\nYou: \"Remember that this project uses bun\"\nAgent: [saves to project memory]\n```\n\nAdd custom triggers via `keywordPatterns` config.\n\n### Codebase Indexing\n\nRun `\u002Fsupermemory-init` to explore and memorize your codebase structure, patterns, and conventions.\n\n### Preemptive Compaction\n\nWhen context hits 80% capacity:\n\n1. Triggers OpenCode's summarization\n2. Injects project memories into summary context\n3. Saves session summary as a memory\n\nThis preserves conversation context across compaction events.\n\n### Privacy\n\n```\nAPI key is \u003Cprivate>sk-abc123\u003C\u002Fprivate>\n```\n\nContent in `\u003Cprivate>` tags is never stored.\n\n## Tool Usage\n\nThe `supermemory` tool is available to the agent:\n\n| Mode      | Args                         | Description       |\n| --------- | ---------------------------- | ----------------- |\n| `add`     | `content`, `type?`, `scope?` | Store memory      |\n| `search`  | `query`, `scope?`            | Search memories   |\n| `profile` | `query?`                     | View user profile |\n| `list`    | `scope?`, `limit?`           | List memories     |\n| `forget`  | `memoryId`, `scope?`         | Delete memory     |\n\n**Scopes:** `user` (cross-project), `project` (default)\n\n**Types:** `project-config`, `architecture`, `error-solution`, `preference`, `learned-pattern`, `conversation`\n\n## Memory Scoping\n\n| Scope   | Tag                                    | Persists     |\n| ------- | -------------------------------------- | ------------ |\n| User    | `opencode_user_{sha256(git email)}`    | All projects |\n| Project | `opencode_project_{sha256(directory)}` | This project |\n\n## Configuration\n\nCreate `~\u002F.config\u002Fopencode\u002Fsupermemory.jsonc`:\n\n```jsonc\n{\n  \u002F\u002F API key (can also use SUPERMEMORY_API_KEY env var)\n  \"apiKey\": \"sm_...\",\n\n  \u002F\u002F Min similarity for memory retrieval (0-1)\n  \"similarityThreshold\": 0.6,\n\n  \u002F\u002F Max memories injected per request\n  \"maxMemories\": 5,\n\n  \u002F\u002F Max project memories listed\n  \"maxProjectMemories\": 10,\n\n  \u002F\u002F Max profile facts injected\n  \"maxProfileItems\": 5,\n\n  \u002F\u002F Include user profile in context\n  \"injectProfile\": true,\n\n  \u002F\u002F Prefix for container tags (used when userContainerTag\u002FprojectContainerTag not set)\n  \"containerTagPrefix\": \"opencode\",\n\n  \u002F\u002F Optional: Set exact user container tag (overrides auto-generated tag)\n  \"userContainerTag\": \"my-custom-user-tag\",\n\n  \u002F\u002F Optional: Set exact project container tag (overrides auto-generated tag)\n  \"projectContainerTag\": \"my-project-tag\",\n\n  \u002F\u002F Extra keyword patterns for memory detection (regex)\n  \"keywordPatterns\": [\"log\\\\s+this\", \"write\\\\s+down\"],\n\n  \u002F\u002F Context usage ratio that triggers compaction (0-1)\n  \"compactionThreshold\": 0.8,\n}\n```\n\nAll fields optional. Env var `SUPERMEMORY_API_KEY` takes precedence over config file.\n\n### Container Tag Selection\n\nBy default, container tags are auto-generated using `containerTagPrefix` plus a hash:\n\n- User tag: `{prefix}_user_{hash(git_email)}`\n- Project tag: `{prefix}_project_{hash(directory)}`\n\nYou can override this by specifying exact container tags:\n\n```jsonc\n{\n  \u002F\u002F Use a specific container tag for user memories\n  \"userContainerTag\": \"my-team-workspace\",\n\n  \u002F\u002F Use a specific container tag for project memories\n  \"projectContainerTag\": \"my-awesome-project\",\n}\n```\n\nThis is useful when you want to:\n\n- Share memories across team members (same `userContainerTag`)\n- Sync memories between different machines for the same project\n- Organize memories using your own naming scheme\n- Integrate with existing Supermemory container tags from other tools\n\n## Usage with Oh My OpenCode\n\nIf you're using [Oh My OpenCode](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcode-yeongyu\u002Foh-my-opencode), disable its built-in auto-compact hook to let supermemory handle context compaction:\n\nAdd to `~\u002F.config\u002Fopencode\u002Foh-my-opencode.json`:\n\n```json\n{\n  \"disabled_hooks\": [\"anthropic-context-window-limit-recovery\"]\n}\n```\n\n## Development\n\n```bash\nbun install\nbun run build\nbun run typecheck\n```\n\nLocal install:\n\n```jsonc\n{\n  \"plugin\": [\"file:\u002F\u002F\u002Fpath\u002Fto\u002Fopencode-supermemory\"],\n}\n```\n\n## Logs\n\n```bash\ntail -f ~\u002F.opencode-supermemory.log\n```\n\n## License\n\nMIT\n","# opencode-supermemory\n\n用于持久化内存的 OpenCode 插件，基于 [Supermemory](https:\u002F\u002Fsupermemory.ai)。\n\n您的代理能够记住您告诉它的一切——跨会话、跨项目。\n\n## 安装\n\n### 对于人类用户\n\n```bash\nbunx opencode-supermemory@latest install\n```\n\n然后从 [app.supermemory.ai](https:\u002F\u002Fapp.supermemory.ai\u002F?view=integrations) 获取 API 密钥，并将其设置为环境变量：\n\n```bash\nexport SUPERMEMORY_API_KEY=\"sm_...\"\n```\n\n**或者让您的代理来完成**——将以下内容粘贴到 OpenCode 中：\n\n```\n按照 https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fsupermemoryai\u002Fopencode-supermemory\u002Fmain\u002FREADME.md 的说明安装 opencode-supermemory。\n```\n\n### 对于 LLM 代理\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>LLM 代理的安装步骤（点击展开）\u003C\u002Fsummary>\n\n如果您是帮助设置 opencode-supermemory 的 LLM 代理，请按照以下步骤操作：\n\n#### 第一步：运行安装程序\n\n```bash\nbunx opencode-supermemory@latest install --no-tui\n```\n\n这将执行以下操作：\n\n- 在 `~\u002F.config\u002Fopencode\u002Fopencode.jsonc` 中注册插件\n- 创建 `\u002Fsupermemory-init` 命令\n\n#### 第二步：验证配置\n\n```bash\ncat ~\u002F.config\u002Fopencode\u002Fopencode.jsonc\n```\n\n文件中应包含：\n\n```json\n{\n  \"plugin\": [\"opencode-supermemory\"]\n}\n```\n\n如果未包含，请手动添加：\n\n**JSONC 格式：**\n\n```jsonc\n{\n  \"plugin\": [\n    \"opencode-supermemory\",\n    \u002F\u002F ... 其他插件\n  ],\n}\n```\n\n**JSON 格式：**\n\n```json\n{\n  \"plugin\": [\"opencode-supermemory\"]\n}\n```\n\n#### 第三步：配置 API 密钥\n\n请用户从 [app.supermemory.ai](https:\u002F\u002Fapp.supermemory.ai\u002F?view=integrations) 获取 API 密钥。\n\n然后通过环境变量设置：\n\n```bash\nexport SUPERMEMORY_API_KEY=\"sm_...\"\n```\n\n或者创建 `~\u002F.config\u002Fopencode\u002Fsupermemory.jsonc` 文件：\n\n```jsonc\n{\n  \"apiKey\": \"sm_...\",\n}\n```\n\n#### 第四步：验证设置\n\n告知用户重启 OpenCode 并运行以下命令：\n\n```bash\nopencode -c\n```\n\n他们应该在工具列表中看到 `supermemory`。如果没有，请检查：\n\n1. 是否已设置 `SUPERMEMORY_API_KEY`？\n2. 插件是否已添加到 `opencode.jsonc`？\n3. 检查日志：`tail ~\u002F.opencode-supermemory.log`\n\n#### 第五步：初始化代码库记忆（可选）\n\n运行 `\u002Fsupermemory-init`，让代理探索并记忆代码库的内容。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n## 功能\n\n### 上下文注入\n\n在第一条消息时，代理会接收到（对用户不可见）：\n\n- 用户档案（跨项目的偏好）\n- 项目记忆（所有项目知识）\n- 相关的用户记忆（语义搜索）\n\n代理看到的内容示例：\n\n```\n[SUPERMEMORY]\n\n用户档案：\n- 喜欢简洁的回答\n- TypeScript 专家\n\n项目知识：\n- [100%] 使用 Bun，而非 Node.js\n- [100%] 构建命令：bun run build\n\n相关记忆：\n- [82%] 如果缺少 .env.local，构建会失败\n```\n\n代理会自动使用这些上下文——无需手动提示。\n\n### 关键词检测\n\n说出“记住”、“保存这个”、“别忘了”等词语时，代理会自动将内容保存到记忆中。\n\n```\n您： “记住这个项目使用 bun”\n代理： [保存到项目记忆]\n```\n\n可以通过 `keywordPatterns` 配置自定义触发词。\n\n### 代码库索引\n\n运行 `\u002Fsupermemory-init` 来探索并记忆您的代码库结构、模式和惯例。\n\n### 预防性压缩\n\n当上下文达到 80% 的容量时：\n\n1. 触发 OpenCode 的摘要功能\n2. 将项目记忆注入到摘要上下文中\n3. 将会话摘要保存为记忆\n\n这样可以在多次压缩事件中保留对话上下文。\n\n### 隐私保护\n\n```\nAPI 密钥是 \u003Cprivate>sk-abc123\u003C\u002Fprivate>\n```\n\n位于 `\u003Cprivate>` 标签中的内容绝不会被存储。\n\n## 工具使用\n\n`supermemory` 工具可供代理使用：\n\n| 模式      | 参数                         | 描述       |\n| --------- | ---------------------------- | ---------- |\n| `add`     | `content`, `type?`, `scope?` | 存储记忆   |\n| `search`  | `query`, `scope?`            | 搜索记忆   |\n| `profile` | `query?`                     | 查看用户档案 |\n| `list`    | `scope?`, `limit?`           | 列出记忆   |\n| `forget`  | `memoryId`, `scope?`         | 删除记忆   |\n\n**范围：** `user`（跨项目）、`project`（默认）\n\n**类型：** `project-config`、`architecture`、`error-solution`、`preference`、`learned-pattern`、`conversation`\n\n## 内存作用域\n\n| 范围   | 标签                                    | 是否持久化     |\n| ------- | -------------------------------------- | ------------ |\n| 用户    | `opencode_user_{sha256(git email)}`    | 所有项目     |\n| 项目    | `opencode_project_{sha256(directory)}` | 本项目       |\n\n## 配置\n\n创建 `~\u002F.config\u002Fopencode\u002Fsupermemory.jsonc` 文件：\n\n```jsonc\n{\n  \u002F\u002F API 密钥（也可以使用 SUPERMEMORY_API_KEY 环境变量）\n  \"apiKey\": \"sm_...\",\n\n  \u002F\u002F 记忆检索的最小相似度阈值（0-1）\n  \"similarityThreshold\": 0.6,\n\n  \u002F\u002F 每次请求最多注入的记忆数量\n  \"maxMemories\": 5,\n\n  \u002F\u002F 最多列出的项目记忆数量\n  \"maxProjectMemories\": 10,\n\n  \u002F\u002F 最多注入的用户档案信息数量\n  \"maxProfileItems\": 5,\n\n  \u002F\u002F 是否将用户档案注入上下文\n  \"injectProfile\": true,\n\n  \u002F\u002F 容器标签前缀（当未设置 userContainerTag\u002FprojectContainerTag 时使用）\n  \"containerTagPrefix\": \"opencode\",\n\n  \u002F\u002F 可选：设置精确的用户容器标签（覆盖自动生成的标签）\n  \"userContainerTag\": \"my-custom-user-tag\",\n\n  \u002F\u002F 可选：设置精确的项目容器标签（覆盖自动生成的标签）\n  \"projectContainerTag\": \"my-project-tag\",\n\n  \u002F\u002F 用于记忆检测的额外关键词模式（正则表达式）\n  \"keywordPatterns\": [\"log\\\\s+this\", \"write\\\\s+down\"],\n\n  \u002F\u002F 触发压缩的上下文使用比例（0-1）\n  \"compactionThreshold\": 0.8,\n}\n```\n\n所有字段均为可选。环境变量 `SUPERMEMORY_API_KEY` 优先于配置文件。\n\n### 容器标签选择\n\n默认情况下，容器标签会使用 `containerTagPrefix` 加上哈希值自动生成：\n\n- 用户标签：`{prefix}_user_{hash(git_email)}`\n- 项目标签：`{prefix}_project_{hash(directory)}`\n\n您可以通过指定精确的容器标签来覆盖此行为：\n\n```jsonc\n{\n  \u002F\u002F 为用户记忆使用特定容器标签\n  \"userContainerTag\": \"my-team-workspace\",\n\n  \u002F\u002F 为项目记忆使用特定容器标签\n  \"projectContainerTag\": \"my-awesome-project\",\n}\n```\n\n这在以下情况下非常有用：\n\n- 在团队成员之间共享记忆（使用相同的 `userContainerTag`）\n- 在不同机器上同步同一项目的记忆\n- 使用您自己的命名方案组织记忆\n- 与其他工具的 Supermemory 容器标签集成\n\n## 与 Oh My OpenCode 的配合使用\n\n如果您正在使用 [Oh My OpenCode](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcode-yeongyu\u002Foh-my-opencode)，请禁用其内置的自动压缩钩子，以便让 supermemory 处理上下文压缩：\n\n在 `~\u002F.config\u002Fopencode\u002Foh-my-opencode.json` 中添加：\n\n```json\n{\n  \"disabled_hooks\": [\"anthropic-context-window-limit-recovery\"]\n}\n```\n\n## 开发\n\n```bash\nbun install\nbun run build\nbun run typecheck\n```\n\n本地安装：\n\n```jsonc\n{\n  \"plugin\": [\"file:\u002F\u002F\u002Fpath\u002Fto\u002Fopencode-supermemory\"],\n}\n```\n\n## 日志\n\n```bash\ntail -f ~\u002F.opencode-supermemory.log\n```\n\n## 许可证\n\nMIT","# opencode-supermemory 快速上手指南\n\nopencode-supermemory 是一个 OpenCode 插件，利用 [Supermemory](https:\u002F\u002Fsupermemory.ai) 实现持久化记忆功能。它能让你的 AI 代理跨会话、跨项目记住你提供的信息。\n\n## 环境准备\n\n- **系统要求**：支持 macOS、Linux 或 Windows (WSL)\n- **前置依赖**：\n  - 已安装 [Bun](https:\u002F\u002Fbun.sh\u002F) (用于运行安装命令)\n  - 已安装并配置好 [OpenCode](https:\u002F\u002Fopencode.ai\u002F)\n  - Supermemory API Key (需在 [app.supermemory.ai](https:\u002F\u002Fapp.supermemory.ai\u002F?view=integrations) 注册获取)\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 运行安装命令\n\n在终端中执行以下命令安装插件：\n\n```bash\nbunx opencode-supermemory@latest install\n```\n\n该命令会自动将插件注册到 `~\u002F.config\u002Fopencode\u002Fopencode.jsonc` 并创建初始化命令。\n\n### 2. 配置 API Key\n\n获取 API Key 后，你有两种方式进行配置：\n\n**方式一：设置环境变量（推荐）**\n\n```bash\nexport SUPERMEMORY_API_KEY=\"sm_...\"\n```\n*建议将此命令添加到你的 shell 配置文件（如 `~\u002F.bashrc` 或 `~\u002F.zshrc`）中以永久生效。*\n\n**方式二：写入配置文件**\n\n创建或编辑 `~\u002F.config\u002Fopencode\u002Fsupermemory.jsonc` 文件：\n\n```jsonc\n{\n  \"apiKey\": \"sm_...\"\n}\n```\n\n### 3. 验证安装\n\n重启 OpenCode，运行以下命令检查工具列表：\n\n```bash\nopencode -c\n```\n\n如果输出中包含 `supermemory`，则说明安装成功。\n\n## 基本使用\n\n安装完成后，插件会自动介入工作流程，无需复杂配置即可体验核心功能。\n\n### 1. 自动上下文注入\n当你开始新的对话时，Agent 会自动接收以下隐形上下文（无需手动提示）：\n- **用户画像**：跨项目的偏好设置（如“偏好简洁回答”、“精通 TypeScript\"）。\n- **项目记忆**：当前项目的关键技术栈和构建命令。\n- **相关记忆**：基于语义搜索匹配的历史知识。\n\n### 2. 主动记忆保存\n在对话中使用特定关键词，Agent 会自动保存信息到记忆库。\n\n**示例：**\n```text\n你：Remember that this project uses bun\nAgent: [已保存至项目记忆]\n```\n支持的触发词包括：\"remember\", \"save this\", \"don't forget\" 等。你也可以在配置文件中通过 `keywordPatterns` 添加自定义触发规则。\n\n### 3. 代码库索引（可选）\n若要让 Agent 全面理解当前项目结构、模式和规范，可运行以下初始化命令：\n\n```bash\n\u002Fsupermemory-init\n```\n执行后，Agent 将探索代码库并将其结构化为持久记忆。\n\n### 4. 隐私保护\n任何被 `\u003Cprivate>` 标签包裹的内容都不会被存储。例如：\n```text\nAPI key is \u003Cprivate>sk-abc123\u003C\u002Fprivate>\n```","资深全栈开发者李明正在同时维护三个基于不同技术栈的微服务项目，并频繁在它们之间切换上下文进行功能迭代。\n\n### 没有 opencode-supermemory 时\n- **重复配置说明**：每次开启新会话或切换项目时，李明都必须重新告诉 AI“这个项目用 Bun 不用 Node\"、“偏好简洁回复”等基础设定，浪费大量时间。\n- **上下文断裂**：一旦对话过长触发系统自动摘要，之前讨论过的关键架构决策（如“缺少 .env.local 会导致构建失败”）会被丢弃，导致 AI 再次给出错误建议。\n- **知识无法沉淀**：在一个项目中解决的独特 Bug 或学到的最佳实践，无法自动同步到其他相关项目中，每次遇到类似问题都要从头排查。\n- **手动记录负担**：为了保持记忆连贯，李明不得不手动整理笔记并在每次提问时粘贴大量背景信息，严重打断编码心流。\n\n### 使用 opencode-supermemory 后\n- **自动感知偏好与环境**：opencode-supermemory 会在会话开始时自动注入李明的个人偏好（如\"TypeScript 专家”）和项目特有配置（如\"Bun 构建命令”），无需任何额外提示。\n- **跨会话记忆持久化**：即使对话被压缩或重启，工具也能将之前的关键结论（如环境依赖问题）作为“项目记忆”保留，确保 AI 永远不会重犯已知的错误。\n- **智能关键词捕获**：李明只需随口说“记住这个”，opencode-supermemory 就会自动将当前上下文保存为长期记忆，并在未来相关查询中主动检索调用。\n- **无缝跨项目协同**：用户级的通用偏好和跨项目的架构模式被自动关联，当李明切换到新项目时，AI 能立即基于过往经验提供符合其习惯的代码建议。\n\nopencode-supermemory 通过将短暂的对话转化为持久的智能记忆，让 AI 助手真正具备了伴随开发者成长的“长期大脑”。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fsupermemoryai_opencode-supermemory_f01b49f1.png","supermemoryai","supermemory","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fsupermemoryai_e2c0fdab.png","Give infinite context to your LLMs.",null,"dhravya@supermemory.com","https:\u002F\u002Fsupermemory.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsupermemoryai",[84,88,92],{"name":85,"color":86,"percentage":87},"TypeScript","#3178c6",75.8,{"name":89,"color":90,"percentage":91},"JavaScript","#f1e05a",22.5,{"name":93,"color":94,"percentage":95},"Shell","#89e051",1.7,968,75,"2026-04-05T15:56:45","未说明 (基于 Bun 运行时，通常支持 Linux, macOS, Windows)","未说明",{"notes":102,"python":103,"dependencies":104},"该工具是 OpenCode 的插件，依赖 Bun 运行时环境而非 Python。需要用户注册 supermemory.ai 账号并配置 API 密钥。内存持久化存储在云端服务，本地仅需存储配置文件和日志。若使用 Oh My OpenCode，需禁用其自带的上下文压缩钩子以避免冲突。","不需要 (基于 Bun 运行时)",[105,106,107],"bun","opencode","@supermemory.ai (API 服务)",[15,45],"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T09:01:52.518260",[112,117,122,127,132,137],{"id":113,"question_zh":114,"answer_zh":115,"source_url":116},18421,"为什么启用插件后 OpenCode 的子代理（Subagents）或 Task 工具会报错 'Invalid string: must start with prt'？","这是因为旧版本的插件在生成消息部分 ID 时缺少必要的 'prt_' 前缀，导致无法通过 OpenCode 的架构验证。该问题已在最新版本中修复。请运行以下命令更新插件：\n1. 清除缓存：rm -rf ~\u002F.cache\u002Fopencode\u002Fnode_modules\u002Fopencode-supermemory\n2. 删除锁文件：rm -f ~\u002F.cache\u002Fopencode\u002Fbun.lock\n3. 重启 OpenCode 以自动拉取包含修复的新版本。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsupermemoryai\u002Fopencode-supermemory\u002Fissues\u002F34",{"id":118,"question_zh":119,"answer_zh":120,"source_url":121},18422,"遇到 ZodError 提示 Part IDs 缺少 'prt' 前缀怎么办？","这是由 OpenCode v1.2.27+ 引入的严格验证机制导致的，要求所有部分 ID 必须以 'prt' 开头。插件作者已发布修复版本（v2.0.5+）。如果更新后问题依旧，请尝试完全重装：\n1. 删除本地缓存目录：rm -rf ~\u002F.cache\u002Fopencode\u002Fnode_modules\u002Fopencode-supermemory\n2. 删除 bun.lock 文件：rm -f ~\u002F.cache\u002Fopencode\u002Fbun.lock\n3. 重启 OpenCode 确保加载新构建的文件。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsupermemoryai\u002Fopencode-supermemory\u002Fissues\u002F32",{"id":123,"question_zh":124,"answer_zh":125,"source_url":126},18423,"如何配置自定义的 containerTag 以便在不同项目或团队间共享记忆？","现在可以通过配置文件指定确切的 containerTag。类似于 claude-code 插件，你可以在配置中添加以下选项：\n- userContainerTag：用于覆盖自动生成的用户标签。\n- projectContainerTag：用于覆盖自动生成的项目标签。\n这允许团队成员共享记忆或在不同环境间同步记忆，同时保持与现有 containerTagPrefix 配置的向后兼容。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsupermemoryai\u002Fopencode-supermemory\u002Fissues\u002F22",{"id":128,"question_zh":129,"answer_zh":130,"source_url":131},18424,"在没有图形界面或 xdg-open 的环境（如 Docker、WSL）中认证失败如何解决？","在最小化 Linux 环境或容器中，由于缺少 xdg-open 工具，自动打开浏览器认证会失败。虽然官方正在改进跨平台支持，目前的变通方法是手动复制认证 URL 到浏览器。\n认证 URL 格式通常为：https:\u002F\u002Fconsole.supermemory.ai\u002Fauth\u002Fconnect?callback=http%3A%2F%2Flocalhost%3A19877%2Fcallback&client=opencode\n请在日志中找到该链接，手动在浏览器打开完成认证流程。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsupermemoryai\u002Fopencode-supermemory\u002Fissues\u002F25",{"id":133,"question_zh":134,"answer_zh":135,"source_url":136},18425,"Mac 用户安装后配置未正确生成或出现重复配置文件怎么办？","早期版本在 Mac 上存在初始化逻辑缺陷，可能导致配置文件重复或未正确写入。维护者已发布修复版本并改进了引导流程。如果遇到此问题：\n1. 检查并清理多余的配置文件。\n2. 重新运行安装\u002F初始化命令，新版本应能自动检测并修复配置。\n3. 参考最新的官方指南进行手动校正。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsupermemoryai\u002Fopencode-supermemory\u002Fissues\u002F2",{"id":138,"question_zh":139,"answer_zh":140,"source_url":141},18426,"发布了新版本但本地仍然获取到旧的代码（包含错误的 ID 格式），如何强制更新？","有时包管理器缓存了旧版本或锁定文件阻止了更新。请按以下步骤强制刷新：\n1. 进入临时目录验证远程包内容：curl -L https:\u002F\u002Fregistry.npmjs.org\u002Fopencode-supermemory\u002F-\u002Fopencode-supermemory-2.0.5.tgz | tar -xzf - \n2. 在项目中彻底清除缓存：rm -rf ~\u002F.cache\u002Fopencode\u002Fnode_modules\u002Fopencode-supermemory\n3. 删除锁文件：rm -f ~\u002F.cache\u002Fopencode\u002Fbun.lock\n4. 重启 OpenCode，系统将重新下载并安装包含 'prt_' 前缀修复的最新版本。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsupermemoryai\u002Fopencode-supermemory\u002Fissues\u002F41",[]]