MemoryLake
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真正了解您的 AI

每个 AI 工具都要求您重新开始。您的沟通风格、优先事项、重复的上下文——您在每个会话中都要向每个模型重新解释。MemoryLake 只需存储您是谁，并将该上下文加载到您运行的每个 AI 会话中，无论您使用的是哪个模型。

Day 1“每个 AI”“工具都要求您重新开始。您的沟通风格、优先事项、重复的上…”✓ Got it, I will remember.Day 7 — new session“Same task again — can you keep the context?”× Sure — what was the context again?(forgot every detail you taught it)+ MEMORYLAKE LAYERMemory auto-loaded作为您的 AI 身份层的背景记忆用于您的框架和工作流程的技能记忆在每个模型中保持一致的身份SESSION OUTPUT✓ Same prompt, on-brand answerNo re-briefing required.

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记忆问题

您已经解释了自己的角色数十次。您描述了自己的工作风格、对语气的偏好、项目的具体上下文。每次您打开一个新会话——或切换到不同的 AI 工具——您都要重新开始。模型变得越来越智能，但记忆问题并没有改善。

MemoryLake 的不同之处

作为您的 AI 身份层的背景记忆

作为您的 AI 身份层的背景记忆

存储您的角色、工作风格、沟通偏好、重复的项目上下文，以及任何应始终适用的限制。背景记忆对 AI 是只读的：它在每个会话中发挥作用，而无需您提示。

MEMORY用于您的框架和工作流程…

用于您的框架和工作流程的技能记忆

您开发的思维框架、模板和流程并不是通用的——它们是您的。将它们存储在技能记忆中，并在任何会话中按名称调用它们，无论使用哪个模型。

MEMORY在每个模型中保持一致的身份

在每个模型中保持一致的身份

无论您是在 Claude、ChatGPT、Grok 还是 Gemini 中，您的背景记忆都会首先加载。每个 AI 会话开始时就知道您是谁、您在做什么，以及您喜欢如何工作。

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工作原理

  1. 连接 — 设置 MemoryLake 并将其连接到您使用的 AI 工具。不到十分钟。
  2. 结构 — 定义您的背景记忆：角色、风格、重复的上下文、限制。为您的常用框架和工作流程添加技能记忆。
  3. 重用 — 打开任何连接的 AI。您的上下文会自动加载。您可以将会话用于工作，而不是设置。

前后对比

Without MemoryLakeWith MemoryLake
Session startRe-explain role, style, contextBackground Memory loads automatically
Switching modelsStart over with each modelSame identity available everywhere
Recurring frameworksCopy-paste or re-prompt each timeStored in Skill Memory, invoked by name
Preference evolutionInformal, inconsistentVersioned and auditable

为谁而建

知识工作者、顾问、研究人员、创始人，以及任何将 AI 工具作为工作核心部分的人，希望这些工具表现得像真正了解他们一样。如果您曾经写过一个长系统提示，并希望它能够在工具之间跟随您，那么背景记忆就是您所要求的。

可运行的 demo约 3 分钟

在你自己的账号上跑通这个场景

一位虚构的运营负责人今天在 Claude、明天在 ChatGPT 里和 AI 助手对话，两次会话都落进同一份记忆：她自己的。用内置默认规则时，第一次会话把她的家庭、饮食和膝盖手术也记了下来。于是她给自己的记忆写了一份 fact instruction，规定哪些可以记、哪些不能记，并删掉已经记下的私事。下一次换个工具对话，新的工作规则被记下，回答长度的偏好在原事实上更新。demo 逐类核对被排除的内容，最后把整份画像原样放进 Claude、OpenAI、Gemini 三家的请求体。

你会看到

  • 两个工具里的会话都以同一个人为参与方，所有事实落在同一份记忆上
  • fact instruction draft 展示个人记忆默认记录什么；fact instruction set --file 换成她自己的 Include / Exclude 规则
  • conv fact-actions 作为每次会话的回执：新增的规则、带旧值更新的偏好、每个排除类别逐项 ✓/✗（我们的运行中 42 次会话 37 次干净）
  • 一次 fact list --actors 生成的记忆块写进 Anthropic、OpenAI、Gemini 三份请求体，sha256 完全一致。附本地 Web 界面

需要: 一个 MemoryLake API key · memorylake CLI · Python 3.9+

运行

git clone https://github.com/memorylake-ai/memorylake-usecases.git
cd memorylake-usecases/preference-memory
export MEMORYLAKE_BASE_URL=https://app.memorylake.cn/openapi/memorylake
export MEMORYLAKE_API_KEY=sk-…
python3 demo.py          # or: python3 web/server.py
在 GitHub 上打开阅读完整说明

看它跑起来 · 真实录制，未剪辑

CLI 演示3:45Web 演示4:02

相关场景

Engineering & Developer将持久记忆添加到 GrokGrok resets after every session. MemoryLake adds persistent Conversation, Fact, and Skill Memory to Grok — and carries it to every other AI you use.
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Engineering & Developer将持久记忆添加到 Cursor AICursor loses your codebase context at every session boundary. MemoryLake replaces static .cursorrules with living Background, Skill, and Conversation Memory.

常见问题

背景记忆和系统提示有什么区别？

系统提示必须为每个会话和每个模型重新编写。背景记忆只需存储一次，随着时间的推移进行版本控制，并自动加载到每个连接的 AI 会话中。您维护一个真实来源，而不是多个副本。

我可以为不同的 AI 工具设置不同的偏好吗？

可以。您可以配置适用于全局的上下文和仅适用于特定模型的上下文。如果您使用 Claude 进行写作，使用 ChatGPT 进行分析，每个工具都可以在您共享身份的基础上叠加相关上下文。

MemoryLake 如何处理随时间变化的偏好？

所有记忆条目都有版本。当您的偏好发生变化时，您可以更新它们——MemoryLake 会记录更改及其发生的时间。您可以查看您的工作风格如何变化，并在某些内容不适用时回滚到先前的版本。

全部场景免费开始使用