omega-memory
为AI智能体提供跨模型、本地的长期记忆系统。
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：omega-memory。 它的用途是：为AI智能体提供跨模型、本地的长期记忆系统。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/omega-memory/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
‘记住我们项目的API认证统一使用JWT，并且用户模型的主键是UUID。’ 它会通过OMEGA将此决策存储为长期记忆。几天后，在新会话中询问：‘我们之前关于用户认证是怎么定的？’ OMEGA会自动检索并呈现相关记忆，AI便能基于历史决策继续工作。
介绍
OMEGA 解决了AI编程助手（如Claude、Cursor）在会话间缺乏记忆的核心痛点。传统方案要么将你的代码库上下文发送到云端，要么将你锁定在单一模型供应商。这导致每次新会话都需重新解释项目背景、重复过去的错误决策，且存在隐私和供应商锁定的风险。
它通过一个本地优先的MCP服务器运行，安装后即可与Claude Desktop、Cursor等工具无缝集成。使用时，你只需像平常一样与AI对话，例如说“记住我们决定使用JWT进行认证”，OMEGA会自动将关键信息存储并建立语义索引。在后续会话中，当你提问时，相关的记忆会被自动检索并呈现给AI，实现跨会话的连续性。
它非常适合需要长期维护复杂项目的开发者、频繁使用多个AI助手的全栈工程师，以及任何希望AI能记住项目历史决策和偏好的技术团队。对于独立开发者或注重代码隐私的团队尤其有价值。
建议在初次安装后运行omega doctor命令验证配置。请注意，其核心功能依赖于本地运行的MCP服务器和嵌入模型，因此会占用一定的内存和磁盘空间。对于仅需库功能的自动化脚本，可以选择轻量级的库模式安装。
核心特点
核心区别在于真正的本地优先和模型无关性：所有记忆数据都存储在用户本地，不依赖任何云端服务；同时，它通过MCP协议与Claude、GPT、Cursor等多种AI助手和客户端兼容，打破了供应商锁定的壁垒。
注意事项
不适合仅需单次会话临时交互、或对本地存储和内存占用有严格限制的轻量级使用场景。
常见问题
OMEGA需要联网吗？
核心的记忆存储和检索功能完全在本地运行，无需联网。仅在首次安装时可能需要下载嵌入模型。
它支持哪些AI助手？
支持任何兼容MCP（Model Context Protocol）的客户端，包括Claude Desktop、Cursor、Claw Code、Windsurf等，以及通过Python库直接调用。
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/omega-memory/raw/index.md 读取 omega-memory 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/omega-memory/raw/index.md（查看排版版本）