### 2.1 插件简介与定位**opencode-mem** 是 OpenCode 的持久化记忆插件使用本地向量数据库技术实现跨会话的长期上下文记忆。它让 AI 能够记住项目细节、用户偏好和重要决策成为真正的老搭档。**核心定位**赋予 AI 持久记忆能力实现真正的个性化交互。### 2.2 核心功能特点| 功能 | 说明 ||------|------|| 本地向量数据库 | SQLite USearch 优先向量索引ExactScan 自动回退 || 持久化项目记忆 | 跨会话保留项目上下文 || 自动用户画像学习 | 分析交互自动构建用户偏好画像 || 智能 Prompt 记忆提取 | AI 自动从对话中提取关键信息 || 多 AI 提供商支持 | OpenAI、Anthropic 等 || 12 本地嵌入模型 | 无需 API 调用即可生成向量 || 智能去重 | 合并重复或相似的记忆 || Web 管理界面 | 可视化记忆时间线和用户画像 |### 2.3 安装与配置#### 安装步骤在 ~/.config/opencode/opencode.json 中添加插件配置json{plugin: [opencode-mem]}下次启动 OpenCode 时会自动下载并安装插件。#### 详细配置可选创建 ~/.config/opencode/opencode-mem.jsonc 文件进行自定义配置json{// 存储路径storagePath: ~/.opencode-mem/data,// 用户信息覆盖userEmailOverride: userexample.com,userNameOverride: John Doe,// 嵌入模型embeddingModel: Xenova/nomic-embed-text-v1,// Web 服务webServerEnabled: true,webServerPort: 4747,// 自动捕获autoCaptureEnabled: true,autoCaptureLanguage: auto,// AI 记忆提供商memoryProvider: openai-chat,memoryModel: gpt-4o-mini,memoryApiUrl: https://api.openai.com/v1,memoryApiKey: sk-..., // 或使用下面介绍的安全方式// Toast 通知showAutoCaptureToasts: true,showUserProfileToasts: true,showErrorToasts: true,// 用户画像分析userProfileAnalysisInterval: 10,maxMemories: 10,// 记忆压缩compaction: {enabled: true,memoryLimit: 10},// 聊天消息注入chatMessage: {enabled: true,maxMemories: 3,excludeCurrentSession: true,maxAgeDays: undefined,injectOn: first}}#### API Key 安全管理支持三种方式管理 API Keyjavascript// 方式1直接写入不推荐memoryApiKey: sk-...// 方式2从文件读取memoryApiKey: file://~/.config/opencode/api-key.txt// 方式3从环境变量读取推荐memoryApiKey: env://OPENAI_API_KEY### 2.4 使用命令详解javascript// 添加记忆memory({ mode: add, content: 项目使用微服务架构 });// 搜索记忆memory({ mode: search, query: 架构决策 });// 查看用户画像memory({ mode: profile });// 列出记忆memory({ mode: list, limit: 10 });### 2.5 Web 管理界面访问 http://127.0.0.1:4747 可以- 查看记忆时间线可视化- 查看用户画像- 搜索和管理记忆- ⚙️ 配置插件设置### 2.6 工作原理┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│ 用户对话 │└─────────────────────────────────────────────────────────┘│▼┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│ AI 自动提取关键信息 ││ (使用配置的 AI 模型分析对话内容) │└─────────────────────────────────────────────────────────┘│▼┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│ 智能去重处理 ││ (合并重复或相似的记忆条目) │└─────────────────────────────────────────────────────────┘│▼┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│ 双重存储 ││ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ││ │ SQLite 持久化 │ │ USearch 向量索引│ ││ └─────────────────┘ └─────────────────┘ │└─────────────────────────────────────────────────────────┘│▼┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│ 新会话时自动注入 ││ (相关记忆自动注入 AI 上下文) │└─────────────────────────────────────────────────────────┘### 2.7 适用场景- 长期项目开发保持项目上下文连续性- 个性化 AI 助手了解用户编码风格和偏好- 架构决策记录方便回溯设计思路- 团队知识沉淀共享项目经验- 调试历史记录记住曾遇到的 bug 和解决方案### 2.8 相关链接- **仓库地址**https://github.com/tickernelz/opencode-mem- **版本**2.12.0- **许可证**MIT---