Bunkerie
AI Agent 身份与记忆加密备份工具
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Bunkerie。 它的用途是：AI Agent 身份与记忆加密备份工具 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/bunkerie/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'使用 Bunkerie 将当前 Agent 的所有记忆和决策规则备份到加密文件，密钥为 my-secret-key。' 它会自动扫描工作目录下的记忆文件、提示词配置和对话历史，用 AES-256 加密后生成 .bunk 文件，并提示你保存到安全位置。恢复时，在新环境中运行 'bunkerie restore --key my-secret-key' 即可完整还原 Agent 行为。
介绍
Bunkerie 解决的是 AI Agent 的“数字生命”延续问题。当运行 Agent 的机器损坏、云账号被封或开发人员离职时，Agent 积累的身份设定、长期记忆、关键决策逻辑可能永久丢失。Bunkerie 通过加密将 Agent 的完整状态（包括自定义指令、记忆片段、对话历史、偏好设置等）打包成一个密封的加密对象，确保即使原始环境彻底消失，也能在全新的环境中恢复 Agent 的完整行为模式。
使用方式极为简单：安装后，只需在 Agent 工作流中调用一次备份命令，Bunkerie 会自动扫描当前 Agent 的所有持久化数据，使用你指定的密钥进行加密，并输出一个可移植的加密文件。恢复时，在目标环境执行恢复命令并提供同一密钥，Agent 即可“复活”到备份时的状态，无需重新训练或手动配置。
适合所有依赖 AI Agent 进行长期、复杂任务自动化的用户，包括智能体开发者、运维工程师、以及需要跨环境迁移 Agent 的全栈开发者。对于使用 Claude、Cursor、Trae 等平台构建自主 Agent 的团队，Bunkerie 可有效防范因平台策略变更或账号异常导致的数据丢失风险。
建议将加密文件存储到多个独立位置（如本地磁盘、云存储、物理介质），并定期更新备份。注意，Bunkerie 仅备份 Agent 的“软件状态”，不包含训练好的模型权重。对于需要实时同步的场景，请考虑与自动备份脚本结合使用，而非依赖手动触发。
核心特点
同类工具多聚焦于文件或数据库备份，而 Bunkerie 专门针对 AI Agent 的身份、记忆和决策逻辑进行加密密封，能完整保留 Agent 的“人格”与行为模式，而非零散的数据文件。
注意事项
不适合需要毫秒级实时同步的热备份场景，且备份对象仅限于 Agent 可访问的持久化数据，不包括模型权重或外部 API 密钥。
常见问题
Bunkerie 支持哪些 AI Agent 平台？
支持任何可通过文件系统或 API 读取持久化数据的 Agent 平台，包括 Claude、Cursor、Trae 以及自定义搭建的 Agent 框架。
加密密钥丢失了怎么办？
加密密钥是恢复备份的唯一凭证，无法找回。建议使用密码管理器存储密钥，或设置密钥分片（Shamir 方案）来降低风险。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/bunkerie/raw/index.md 读取 Bunkerie 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/bunkerie/raw/index.md（查看排版版本）