Claude Code 干到一半关掉会话换 Codex 进同一个目录——新会话对昨天改过的接口、踩过的坑一无所知ai-memory 就是冲这件事来的。它把会话归档成一份 Markdown 项目 wiki自带的只读/web界面是整套系统里唯一不烧 Token 的入口。TaoToken 的 Key 和 Base URL 先在 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentweb_viewer 拿齐。很多人在装完 ai-memory 之后第一反应是把所有助手钩子接满、把所有 LLM 能力打开结果发现账单在涨、页面在合并、矛盾检测在跑自己却连项目里到底存了哪些记忆都没看过一眼。这其实是顺序装反了。ai-memory 的分层很清楚采集与浏览是零成本的只有摘要生成、页面合并、矛盾检测这些写作动作才会打模型 API。而/web这个只读界面正好落在零成本那一侧。下文按先看、再配、后排障的顺序走一遍怎么把/web打开、项目树长什么样、全文检索和 Markdown 渲染各自能做到哪一步、TaoToken 的 Key 应该填进哪一层 provider、Codex 的config.toml和 Claude Code 的settings.json分别怎么写、以及摘要在哪一步才开始消耗 Token。1. 只读 /web 是 ai-memory 唯一不烧 Token 的入口先把 ai-memory 的能力拆成三层后面所有配置都围绕这个分层展开。第一层是采集层。会话里的提示词、工具调用、会话起止边界由 native hook 在本地落进队列。这一步不需要任何模型也不需要 API Key纯本地字符串处理和路径规则判断。敏感内容在进入本地队列之前就被拦截掉仓库内可以声明忽略规则让匹配路径的事件直接丢弃也可以反过来配置成只在有标记的文件里采集。第二层是索引与浏览层。采集到的观察会写进 SQLite配合 FTS5 做全文检索同时保留显式声明的实体和实体之间的图邻域。这一层同样不调模型检索退化成关键词 实体匹配。/web就挂在这一层上提供项目树浏览、全文检索和 Markdown 渲染三个只读视图。第三层才是写作层。生成会话摘要、把零散页面合并成连贯条目、检测两条记忆之间是否矛盾、自动改进既有页面——这些动作需要模型参与是 Token 真正被消耗的地方。不接 provider 的时候摘要由规则生成能力弱一点但流程能跑通接入 provider 之后这一层才被激活。把这三层摆开结论就很直接你随便刷/web、随便全文检索、随便点开 wiki 页面看 Markdown都不会产生任何模型调用。真正要花钱的是会话结束时生成那段交接说明和后台把几天积累的碎片合并成页面这两类批处理动作。所以正确的接入节奏是先把/web跑起来确认记忆确实在积累再决定要不要给写作层接上模型。而不是反过来一上来就把 LLM provider 配好然后对着一个自己没看过的知识库付账单。2. 把服务跑起来/web 访问路径与项目树的一次实拍ai-memory 本体是一个常驻服务装好之后再把各个助手接上来。安装方式任选其一零 LLM 模式下都不需要 API Key。Docker 是最省事的路径。先把 CLI 包装脚本装到本机它负责把HOME挂进容器并在本机转发status、bootstrap这类命令。然后启动服务默认只绑本地回环# 启动常驻服务只监听 127.0.0.1单用户笔记本上外部连不进来 docker run -d --name ai-memory \ --restart unless-stopped \ -p 127.0.0.1:8765:8765 \ -v $HOME/.ai-memory:/data \ -v $PWD:/workspace \ ai-memory:latest # 确认服务状态与真实监听端口端口以这里的输出为准 ai-memory statusmacOS 走原生二进制。从 Releases 页下载ai-memory-macos-aarch64.tar.gzApple 芯片或ai-memory-macos-x86_64.tar.gz解压后把ai-memory放进PATH然后初始化tar -xzf ai-memory-macos-aarch64.tar.gz sudo mv ai-memory /usr/local/bin/ ai-memory init ai-memory statusLinux / WSL2 同理。Arch 用户可以直接装 AUR 包其他发行版下载ai-memory-linux-x86_64放到/usr/local/bin再初始化。Windows 目前建议走 WSL2 复用 Linux 路径原生ai-memory.exe还在实验阶段。访问/web。服务起来之后浏览器打开http://127.0.0.1:8765/web端口号不要照抄以ai-memory status打印的实际监听地址为准。如果你的 Docker 命令里绑的是别的宿主端口就换成那个。项目树一次实拍文字版截图说明。打开/web之后左侧是一棵按项目分组的树。根节点是项目身份每个项目按 git 仓库根映射到独立目录用稳定的 UUID 做分组键——同一个仓库的不同 worktree 共享同一个项目身份不会因为开了个新分支就分裂成两棵树。展开根节点下面是 wiki 页面清单每页对应一个 Markdown 文件交接说明、会话摘要、决策页、项目规则页各自成节点文件名带 git 版本号。右侧是页面正文区Markdown 的标题层级、列表、代码块、表格都会渲染出来链接可以点不会给你看一堆裸语法。一个容易被忽略的细节重命名项目只涉及一条字段更新删除项目直接rm -rf对应目录不影响其他项目。这棵树的隔离粒度就是一个 git 仓库不是一个用户也不是一台机器。3. 项目树、全文检索、Markdown 渲染/web 里三件事的边界/web是只读的这一点必须先说清楚否则很容易期待错方向。它能做的三件事浏览项目树——看清这个项目里到底沉淀了哪些页、每页什么时候写的、最近一次改动是哪次会话带出来的。这是排查记忆有没有在长最直接的窗口。全文检索——输入关键词走 FTS5 加实体匹配把相关的决策页、规则页、摘要页捞出来。检索是跨会话的所以你能用我们当时为什么选 Postgres这种自然语言描述去查而不需要记得当时那句话被存进了哪个文件。Markdown 渲染——页面本身就是普通 Markdown放进 git 仓库能用grep直接搜、能拖进 Obsidian 当笔记看、能用rsync备份。/web只是给这些文件套了一层浏览器里的阅读视图不改写内容。它不能做的不能在/web里编辑记忆。想新增一条长期保留的笔记正确做法是在会话里告诉助手把这条记成项目规则让它写一页带 git 版本号的 wiki 页之后这条会一直出现在检索结果里直到你主动修改。不能在/web里触发摘要生成或页面合并。这些是写作层的动作由会话结束钩子或后台流程触发/web只负责展示结果。检索排序的解释在哪看。每条结果为什么排在这个位置是有依据的但这个开关在 CLI 侧。用ai-memory search --help看当前版本的确切参数名比照着一篇旧博客的参数硬敲要靠谱——这个项目的 CLI 还在快速迭代参数名变动不算少见。记忆是证据不是指令。这点官方文档写得很直白检索返回的页面内容不具备权威效力。它能告诉你上次是怎么想的但不能替代你读现在的代码、跑现在的测试。落地之前以当前代码库为准。比较稳的用法是把历史记忆和活的结构化代码工具放在一起用——LSP 告诉你符号现在定义在哪记忆告诉你当初为什么这么定义两者各管一段。4. 摘要层才消耗 TokenTaoToken Key 填入 provider 的完整对照现在进入真正要配 Key 的环节。再强调一次边界这一节的配置只影响写作层不影响/web浏览。如果你只是想先看看/web长什么样这一节可以整段跳过服务照样跑采集照样进行检索照样能用。第一步去官网拿 Key。打开 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentweb_viewer 在控制台里创建 API Key。创建好之后把 Key 存成环境变量不要硬编码进配置文件export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY第二步记住 Base URL。工具配置里填的是https://taotoken.net/api注意这个地址不要在后面拼 UTM 参数UTM 是给网页链接用的API 请求带上会污染签名和路由。第三步把 Key 填进 ai-memory 自己的 provider。ai-memory 的写作层要调模型走的是它自己的 provider 配置。Docker 方式启动时直接追加环境变量docker run -d --name ai-memory \ --restart unless-stopped \ -p 127.0.0.1:8765:8765 \ -v $HOME/.ai-memory:/data \ -v $PWD:/workspace \ -e AI_MEMORY_LLM_PROVIDERanthropic \ -e ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api \ -e ANTHROPIC_API_KEYYOUR_API_KEY \ ai-memory:latest原生二进制安装的话把这几个变量写进 shell 的 profile 或者 systemd 的Environment重启服务后同样生效。第四步确认写作层真的被激活。跑一次会话正常提问、正常调用工具然后结束会话回到/web看有没有新的交接说明页出现。出现了说明摘要链路通了没出现先去看第 6 节的排障清单不要急着改配置。一个常见误区把浏览不耗 Token和接不接模型混为一谈。不接 provider 时钩子照常采集检索退化成 FTS5 加显式实体与图邻域摘要由规则生成。这套组合在只查历史决策、只看项目规则这两个场景下已经够用。什么时候必须接模型当你要跨会话做页面合并、想让它自动发现两条记忆互相矛盾、或者希望摘要读起来像人写的段落而不是规则拼出来的条目——这时候再接。5. Codex 的 config.toml 与 CC Switch 三件套跨工具共用一份记忆ai-memory 覆盖的工具已经不少Claude Code、Codex、OpenCode、Cursor、Gemini CLI、Devin、Kiro、Grok Build CLI、Kimi Code以及只走 MCP 的 Zed 和 VS Code Copilot。这里要分清两套完全不同的配置一套是 ai-memory 自己的 provider 配置上一节另一套是各个编程助手自己的模型供应商配置。两者互不相干但都指向同一个 Base URL。别把 Claude Code 的ANTHROPIC_*变量抄到 Codex 的配置文件里那样是不会生效的。Claude Code 侧用settings.json配。把供应商指向 TaoToken{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: 在 TaoToken 模型对话页选定的模型 id } }ANTHROPIC_AUTH_TOKEN和ANTHROPIC_API_KEY在不同版本里认的名字不完全一致如果其中一个不生效换成另一个再试。模型 id 别猜去模型对话页复制。Codex 侧用config.toml配。注意这里不能用ANTHROPIC_*系列变量Codex 走的是它自己的 provider 表model_provider taotoken model 你选定的模型 id [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api/v1 env_key TAOTOKEN_API_KEYbase_url具体要不要带/v1后缀以你控制台里显示的调用地址为准两种写法在不同版本里都出现过。env_key指向的是本地环境变量名不是 Key 本身所以先在 shell 里把TAOTOKEN_API_KEY导出去。CC Switch 三件套。如果你同时在 Claude Code、Codex、Cursor 之间来回切手动改配置文件会疯。CC Switch 这类切换器的作用就是把配置抽象成三个槽位一次填好供应商槽base_url填https://taotoken.net/api名称随便写比如taotoken。密钥槽填YOUR_API_KEY对应到各工具时分别映射成ANTHROPIC_AUTH_TOKEN或TOKOKEN_API_KEY。模型槽填你在模型对话页选定的模型 idClaude Code 和 Codex 可以各存一份。三个槽位填完之后切换工具只需要换当前激活的供应商条目不用再动各个工具的原始配置文件。这样做的额外好处是所有工具的模型调用都指向同一个 Base URL配额和用量在一个地方看得清不会出现Claude Code 走 A 供应商、Codex 走 B 供应商、月底对不上账的情况。把助手接上 ai-memory。这一步和上面的模型配置无关是让助手把会话写进记忆库。基本是两行命令的事换工具时把 client / agent 名字换掉即可。接完之后正常开会话每次提示和工具调用就会自动落进 ai-memory。一个必须记住的例外Codex、Grok 这类工具没有真正意义上的会话结束钩子靠自动触发是收不了尾的。这类情况下手动跑一次ai-memory finalize-session把这段会话封口摘要才会进写作层的队列。6. 排障清单/web 打不开、项目树空、摘要有延迟/web打不开。先看服务是不是真在跑ai-memory status。再确认宿主端口映射和实际监听端口一致——Docker 命令里写了-p 127.0.0.1:8765:8765浏览器就得开8765。如果是在远程机器上跑绑回环意味着本机以外访问不到这是刻意设计的默认值不是 bug。项目树是空的。三种可能。一是当前目录不在一个 git 仓库根下ai-memory 按仓库根做项目映射找不到 git 根就没有项目身份。二是助手钩子没接上会话内容根本没进采集队列。三是接上了但会话里没有产生任何被收录的观察——检查一下仓库内的忽略规则有没有写得太宽把所有路径都排除了。有采集但没摘要。先确认会话是真的结束了。有钩子的工具会自己收尾Codex、Grok 这类得手动ai-memory finalize-session。其次确认写作层是否激活没配 provider 的时候摘要由规则生成本来就不会出现像人写的段落那种效果这是预期行为不是坏了。摘要生成报 401 / 403。九成是 Base URL 或 Key 的问题。检查三件事ANTHROPIC_BASE_URL是不是https://taotoken.net/api、有没有误把 UTM 参数拼到 API 地址后面、YOUR_API_KEY有没有被 shell 转义吃掉。Docker 场景下还要确认-e传进去的变量在容器内可见。/web里看到的和代码不一致。这是正常现象不是 bug。记忆是历史快照代码是当前事实。以代码为准用记忆解释当初为什么这么写。想给老项目补记忆。项目已经写了几个月才接进来跑一次ai-memory bootstrap它会读 git log、README、docs 和模块头把既有历史总结成种子页面后续会话在这个基础上继续累积。这一步会走一遍写作层是少数几个主动消耗 Token的操作心里有个数就行。7. 一条最短可复现链路bootstrap → 会话 → /web 复核把上面的内容压成一条从零到跑通的路径照着做一遍半小时内应该能看到结果。第 1 步拿到 Key 和 Base URL。去 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentweb_viewer 创建 Key记下 Base URLhttps://taotoken.net/api。这一步只做一次。第 2 步起服务。用第 2 节的 Docker 命令把 ai-memory 跑起来先不加任何AI_MEMORY_LLM_PROVIDER环境变量。目的是先验证采集和浏览这条零成本链路是通的。第 3 步把助手接上。在你的主力工具里执行接入命令client 名字换成你实际用的那个。然后正常开一个会话随便问几个和项目相关的问题让工具调用发生几次。第 4 步收口。有会话结束钩子的工具退出即可没有的手动跑ai-memory finalize-session。第 5 步打开/web复核。访问http://127.0.0.1:8765/web左侧项目树里应该出现你这个仓库对应的节点展开后能看到刚生成的摘要页或交接说明页。点开一页确认 Markdown 渲染正常、git 版本号在、内容没有把敏感路径写进去。第 6 步补历史可选。如果这是个有历史的项目跑一次ai-memory bootstrap。第 7 步接写作层。到这一步再回到第 4 节把 provider 环境变量加上重启服务。之后新会话的摘要质量会明显不同——从规则拼接变成连贯段落页面合并和矛盾检测也会开始工作。这一刻起Token 开始被消耗消耗方是摘要生成和页面合并不是你刷/web这个动作。第 8 步把供应商配置统一。按第 5 节把 Claude Code 的settings.json、Codex 的config.toml、以及 CC Switch 的三件套都指向同一个 Base URL。这样无论你切到哪个助手模型调用和记忆写入都走同一条链路用量在控制台里是合并可见的。8. 什么时候该把记忆接上 TaoToken回到最开始那个问题ai-memory 解决的是一件很实在的事——你在一个项目上花掉的上下文不该因为关掉一个会话窗口就蒸发。它没把这件事包装成新概念核心就是一句话把每次会话整理成 Markdown放进一个 git 仓库下一个助手来取。而/web是这个仓库的窗户。它的价值在于把记忆到底长成什么样这件事变成肉眼可见的项目树告你有几页、全文检索告你能查到什么、Markdown 渲染告你写得清不清楚。这三件事全都不花 Token所以没有任何理由不先打开看一眼。真正需要想清楚的是写作层。什么时候值得为摘要和页面合并付费大致是三种情况你确实会在多个助手之间来回切换交接说明的质量直接影响你重述背景的时间成本项目跨度长决策页积累到几十条之后人工已经理不清团队里有人要接手需要一份能 grep、能时间回溯、能审计的历史记录。不满足这三条的时候零 LLM 模式跑着就行检索退化成 FTS5 加实体匹配摘要由规则生成流程照样闭环。要付出的代价也得说清楚得常驻一个服务、装几个钩子、给写作层配一次 Key。它不是装上就忘的工具更像项目里多养了一个需要偶尔打理的小部件。值不值取决于你打算在这个项目上待多久。准备把写作层接起来的话按顺序走这几步先在 模型对话 里选定要用于摘要生成的模型再去 Coding Plan 确认配额够不够页面合并这类批处理动作开销然后到 API Keys 创建 Key 并替换掉配置里的YOUR_API_KEY最后照着 Claude Code 文档 把settings.json和config.toml两套配置写完整。四步走完/web负责看写作层负责写边界就清楚了。
只读 /web 浏览项目树，摘要层用 TaoToken Key
Claude Code 干到一半关掉会话换 Codex 进同一个目录——新会话对昨天改过的接口、踩过的坑一无所知ai-memory 就是冲这件事来的。它把会话归档成一份 Markdown 项目 wiki自带的只读/web界面是整套系统里唯一不烧 Token 的入口。TaoToken 的 Key 和 Base URL 先在 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentweb_viewer 拿齐。很多人在装完 ai-memory 之后第一反应是把所有助手钩子接满、把所有 LLM 能力打开结果发现账单在涨、页面在合并、矛盾检测在跑自己却连项目里到底存了哪些记忆都没看过一眼。这其实是顺序装反了。ai-memory 的分层很清楚采集与浏览是零成本的只有摘要生成、页面合并、矛盾检测这些写作动作才会打模型 API。而/web这个只读界面正好落在零成本那一侧。下文按先看、再配、后排障的顺序走一遍怎么把/web打开、项目树长什么样、全文检索和 Markdown 渲染各自能做到哪一步、TaoToken 的 Key 应该填进哪一层 provider、Codex 的config.toml和 Claude Code 的settings.json分别怎么写、以及摘要在哪一步才开始消耗 Token。1. 只读 /web 是 ai-memory 唯一不烧 Token 的入口先把 ai-memory 的能力拆成三层后面所有配置都围绕这个分层展开。第一层是采集层。会话里的提示词、工具调用、会话起止边界由 native hook 在本地落进队列。这一步不需要任何模型也不需要 API Key纯本地字符串处理和路径规则判断。敏感内容在进入本地队列之前就被拦截掉仓库内可以声明忽略规则让匹配路径的事件直接丢弃也可以反过来配置成只在有标记的文件里采集。第二层是索引与浏览层。采集到的观察会写进 SQLite配合 FTS5 做全文检索同时保留显式声明的实体和实体之间的图邻域。这一层同样不调模型检索退化成关键词 实体匹配。/web就挂在这一层上提供项目树浏览、全文检索和 Markdown 渲染三个只读视图。第三层才是写作层。生成会话摘要、把零散页面合并成连贯条目、检测两条记忆之间是否矛盾、自动改进既有页面——这些动作需要模型参与是 Token 真正被消耗的地方。不接 provider 的时候摘要由规则生成能力弱一点但流程能跑通接入 provider 之后这一层才被激活。把这三层摆开结论就很直接你随便刷/web、随便全文检索、随便点开 wiki 页面看 Markdown都不会产生任何模型调用。真正要花钱的是会话结束时生成那段交接说明和后台把几天积累的碎片合并成页面这两类批处理动作。所以正确的接入节奏是先把/web跑起来确认记忆确实在积累再决定要不要给写作层接上模型。而不是反过来一上来就把 LLM provider 配好然后对着一个自己没看过的知识库付账单。2. 把服务跑起来/web 访问路径与项目树的一次实拍ai-memory 本体是一个常驻服务装好之后再把各个助手接上来。安装方式任选其一零 LLM 模式下都不需要 API Key。Docker 是最省事的路径。先把 CLI 包装脚本装到本机它负责把HOME挂进容器并在本机转发status、bootstrap这类命令。然后启动服务默认只绑本地回环# 启动常驻服务只监听 127.0.0.1单用户笔记本上外部连不进来 docker run -d --name ai-memory \ --restart unless-stopped \ -p 127.0.0.1:8765:8765 \ -v $HOME/.ai-memory:/data \ -v $PWD:/workspace \ ai-memory:latest # 确认服务状态与真实监听端口端口以这里的输出为准 ai-memory statusmacOS 走原生二进制。从 Releases 页下载ai-memory-macos-aarch64.tar.gzApple 芯片或ai-memory-macos-x86_64.tar.gz解压后把ai-memory放进PATH然后初始化tar -xzf ai-memory-macos-aarch64.tar.gz sudo mv ai-memory /usr/local/bin/ ai-memory init ai-memory statusLinux / WSL2 同理。Arch 用户可以直接装 AUR 包其他发行版下载ai-memory-linux-x86_64放到/usr/local/bin再初始化。Windows 目前建议走 WSL2 复用 Linux 路径原生ai-memory.exe还在实验阶段。访问/web。服务起来之后浏览器打开http://127.0.0.1:8765/web端口号不要照抄以ai-memory status打印的实际监听地址为准。如果你的 Docker 命令里绑的是别的宿主端口就换成那个。项目树一次实拍文字版截图说明。打开/web之后左侧是一棵按项目分组的树。根节点是项目身份每个项目按 git 仓库根映射到独立目录用稳定的 UUID 做分组键——同一个仓库的不同 worktree 共享同一个项目身份不会因为开了个新分支就分裂成两棵树。展开根节点下面是 wiki 页面清单每页对应一个 Markdown 文件交接说明、会话摘要、决策页、项目规则页各自成节点文件名带 git 版本号。右侧是页面正文区Markdown 的标题层级、列表、代码块、表格都会渲染出来链接可以点不会给你看一堆裸语法。一个容易被忽略的细节重命名项目只涉及一条字段更新删除项目直接rm -rf对应目录不影响其他项目。这棵树的隔离粒度就是一个 git 仓库不是一个用户也不是一台机器。3. 项目树、全文检索、Markdown 渲染/web 里三件事的边界/web是只读的这一点必须先说清楚否则很容易期待错方向。它能做的三件事浏览项目树——看清这个项目里到底沉淀了哪些页、每页什么时候写的、最近一次改动是哪次会话带出来的。这是排查记忆有没有在长最直接的窗口。全文检索——输入关键词走 FTS5 加实体匹配把相关的决策页、规则页、摘要页捞出来。检索是跨会话的所以你能用我们当时为什么选 Postgres这种自然语言描述去查而不需要记得当时那句话被存进了哪个文件。Markdown 渲染——页面本身就是普通 Markdown放进 git 仓库能用grep直接搜、能拖进 Obsidian 当笔记看、能用rsync备份。/web只是给这些文件套了一层浏览器里的阅读视图不改写内容。它不能做的不能在/web里编辑记忆。想新增一条长期保留的笔记正确做法是在会话里告诉助手把这条记成项目规则让它写一页带 git 版本号的 wiki 页之后这条会一直出现在检索结果里直到你主动修改。不能在/web里触发摘要生成或页面合并。这些是写作层的动作由会话结束钩子或后台流程触发/web只负责展示结果。检索排序的解释在哪看。每条结果为什么排在这个位置是有依据的但这个开关在 CLI 侧。用ai-memory search --help看当前版本的确切参数名比照着一篇旧博客的参数硬敲要靠谱——这个项目的 CLI 还在快速迭代参数名变动不算少见。记忆是证据不是指令。这点官方文档写得很直白检索返回的页面内容不具备权威效力。它能告诉你上次是怎么想的但不能替代你读现在的代码、跑现在的测试。落地之前以当前代码库为准。比较稳的用法是把历史记忆和活的结构化代码工具放在一起用——LSP 告诉你符号现在定义在哪记忆告诉你当初为什么这么定义两者各管一段。4. 摘要层才消耗 TokenTaoToken Key 填入 provider 的完整对照现在进入真正要配 Key 的环节。再强调一次边界这一节的配置只影响写作层不影响/web浏览。如果你只是想先看看/web长什么样这一节可以整段跳过服务照样跑采集照样进行检索照样能用。第一步去官网拿 Key。打开 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentweb_viewer 在控制台里创建 API Key。创建好之后把 Key 存成环境变量不要硬编码进配置文件export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY第二步记住 Base URL。工具配置里填的是https://taotoken.net/api注意这个地址不要在后面拼 UTM 参数UTM 是给网页链接用的API 请求带上会污染签名和路由。第三步把 Key 填进 ai-memory 自己的 provider。ai-memory 的写作层要调模型走的是它自己的 provider 配置。Docker 方式启动时直接追加环境变量docker run -d --name ai-memory \ --restart unless-stopped \ -p 127.0.0.1:8765:8765 \ -v $HOME/.ai-memory:/data \ -v $PWD:/workspace \ -e AI_MEMORY_LLM_PROVIDERanthropic \ -e ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api \ -e ANTHROPIC_API_KEYYOUR_API_KEY \ ai-memory:latest原生二进制安装的话把这几个变量写进 shell 的 profile 或者 systemd 的Environment重启服务后同样生效。第四步确认写作层真的被激活。跑一次会话正常提问、正常调用工具然后结束会话回到/web看有没有新的交接说明页出现。出现了说明摘要链路通了没出现先去看第 6 节的排障清单不要急着改配置。一个常见误区把浏览不耗 Token和接不接模型混为一谈。不接 provider 时钩子照常采集检索退化成 FTS5 加显式实体与图邻域摘要由规则生成。这套组合在只查历史决策、只看项目规则这两个场景下已经够用。什么时候必须接模型当你要跨会话做页面合并、想让它自动发现两条记忆互相矛盾、或者希望摘要读起来像人写的段落而不是规则拼出来的条目——这时候再接。5. Codex 的 config.toml 与 CC Switch 三件套跨工具共用一份记忆ai-memory 覆盖的工具已经不少Claude Code、Codex、OpenCode、Cursor、Gemini CLI、Devin、Kiro、Grok Build CLI、Kimi Code以及只走 MCP 的 Zed 和 VS Code Copilot。这里要分清两套完全不同的配置一套是 ai-memory 自己的 provider 配置上一节另一套是各个编程助手自己的模型供应商配置。两者互不相干但都指向同一个 Base URL。别把 Claude Code 的ANTHROPIC_*变量抄到 Codex 的配置文件里那样是不会生效的。Claude Code 侧用settings.json配。把供应商指向 TaoToken{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: 在 TaoToken 模型对话页选定的模型 id } }ANTHROPIC_AUTH_TOKEN和ANTHROPIC_API_KEY在不同版本里认的名字不完全一致如果其中一个不生效换成另一个再试。模型 id 别猜去模型对话页复制。Codex 侧用config.toml配。注意这里不能用ANTHROPIC_*系列变量Codex 走的是它自己的 provider 表model_provider taotoken model 你选定的模型 id [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api/v1 env_key TAOTOKEN_API_KEYbase_url具体要不要带/v1后缀以你控制台里显示的调用地址为准两种写法在不同版本里都出现过。env_key指向的是本地环境变量名不是 Key 本身所以先在 shell 里把TAOTOKEN_API_KEY导出去。CC Switch 三件套。如果你同时在 Claude Code、Codex、Cursor 之间来回切手动改配置文件会疯。CC Switch 这类切换器的作用就是把配置抽象成三个槽位一次填好供应商槽base_url填https://taotoken.net/api名称随便写比如taotoken。密钥槽填YOUR_API_KEY对应到各工具时分别映射成ANTHROPIC_AUTH_TOKEN或TOKOKEN_API_KEY。模型槽填你在模型对话页选定的模型 idClaude Code 和 Codex 可以各存一份。三个槽位填完之后切换工具只需要换当前激活的供应商条目不用再动各个工具的原始配置文件。这样做的额外好处是所有工具的模型调用都指向同一个 Base URL配额和用量在一个地方看得清不会出现Claude Code 走 A 供应商、Codex 走 B 供应商、月底对不上账的情况。把助手接上 ai-memory。这一步和上面的模型配置无关是让助手把会话写进记忆库。基本是两行命令的事换工具时把 client / agent 名字换掉即可。接完之后正常开会话每次提示和工具调用就会自动落进 ai-memory。一个必须记住的例外Codex、Grok 这类工具没有真正意义上的会话结束钩子靠自动触发是收不了尾的。这类情况下手动跑一次ai-memory finalize-session把这段会话封口摘要才会进写作层的队列。6. 排障清单/web 打不开、项目树空、摘要有延迟/web打不开。先看服务是不是真在跑ai-memory status。再确认宿主端口映射和实际监听端口一致——Docker 命令里写了-p 127.0.0.1:8765:8765浏览器就得开8765。如果是在远程机器上跑绑回环意味着本机以外访问不到这是刻意设计的默认值不是 bug。项目树是空的。三种可能。一是当前目录不在一个 git 仓库根下ai-memory 按仓库根做项目映射找不到 git 根就没有项目身份。二是助手钩子没接上会话内容根本没进采集队列。三是接上了但会话里没有产生任何被收录的观察——检查一下仓库内的忽略规则有没有写得太宽把所有路径都排除了。有采集但没摘要。先确认会话是真的结束了。有钩子的工具会自己收尾Codex、Grok 这类得手动ai-memory finalize-session。其次确认写作层是否激活没配 provider 的时候摘要由规则生成本来就不会出现像人写的段落那种效果这是预期行为不是坏了。摘要生成报 401 / 403。九成是 Base URL 或 Key 的问题。检查三件事ANTHROPIC_BASE_URL是不是https://taotoken.net/api、有没有误把 UTM 参数拼到 API 地址后面、YOUR_API_KEY有没有被 shell 转义吃掉。Docker 场景下还要确认-e传进去的变量在容器内可见。/web里看到的和代码不一致。这是正常现象不是 bug。记忆是历史快照代码是当前事实。以代码为准用记忆解释当初为什么这么写。想给老项目补记忆。项目已经写了几个月才接进来跑一次ai-memory bootstrap它会读 git log、README、docs 和模块头把既有历史总结成种子页面后续会话在这个基础上继续累积。这一步会走一遍写作层是少数几个主动消耗 Token的操作心里有个数就行。7. 一条最短可复现链路bootstrap → 会话 → /web 复核把上面的内容压成一条从零到跑通的路径照着做一遍半小时内应该能看到结果。第 1 步拿到 Key 和 Base URL。去 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentweb_viewer 创建 Key记下 Base URLhttps://taotoken.net/api。这一步只做一次。第 2 步起服务。用第 2 节的 Docker 命令把 ai-memory 跑起来先不加任何AI_MEMORY_LLM_PROVIDER环境变量。目的是先验证采集和浏览这条零成本链路是通的。第 3 步把助手接上。在你的主力工具里执行接入命令client 名字换成你实际用的那个。然后正常开一个会话随便问几个和项目相关的问题让工具调用发生几次。第 4 步收口。有会话结束钩子的工具退出即可没有的手动跑ai-memory finalize-session。第 5 步打开/web复核。访问http://127.0.0.1:8765/web左侧项目树里应该出现你这个仓库对应的节点展开后能看到刚生成的摘要页或交接说明页。点开一页确认 Markdown 渲染正常、git 版本号在、内容没有把敏感路径写进去。第 6 步补历史可选。如果这是个有历史的项目跑一次ai-memory bootstrap。第 7 步接写作层。到这一步再回到第 4 节把 provider 环境变量加上重启服务。之后新会话的摘要质量会明显不同——从规则拼接变成连贯段落页面合并和矛盾检测也会开始工作。这一刻起Token 开始被消耗消耗方是摘要生成和页面合并不是你刷/web这个动作。第 8 步把供应商配置统一。按第 5 节把 Claude Code 的settings.json、Codex 的config.toml、以及 CC Switch 的三件套都指向同一个 Base URL。这样无论你切到哪个助手模型调用和记忆写入都走同一条链路用量在控制台里是合并可见的。8. 什么时候该把记忆接上 TaoToken回到最开始那个问题ai-memory 解决的是一件很实在的事——你在一个项目上花掉的上下文不该因为关掉一个会话窗口就蒸发。它没把这件事包装成新概念核心就是一句话把每次会话整理成 Markdown放进一个 git 仓库下一个助手来取。而/web是这个仓库的窗户。它的价值在于把记忆到底长成什么样这件事变成肉眼可见的项目树告你有几页、全文检索告你能查到什么、Markdown 渲染告你写得清不清楚。这三件事全都不花 Token所以没有任何理由不先打开看一眼。真正需要想清楚的是写作层。什么时候值得为摘要和页面合并付费大致是三种情况你确实会在多个助手之间来回切换交接说明的质量直接影响你重述背景的时间成本项目跨度长决策页积累到几十条之后人工已经理不清团队里有人要接手需要一份能 grep、能时间回溯、能审计的历史记录。不满足这三条的时候零 LLM 模式跑着就行检索退化成 FTS5 加实体匹配摘要由规则生成流程照样闭环。要付出的代价也得说清楚得常驻一个服务、装几个钩子、给写作层配一次 Key。它不是装上就忘的工具更像项目里多养了一个需要偶尔打理的小部件。值不值取决于你打算在这个项目上待多久。准备把写作层接起来的话按顺序走这几步先在 模型对话 里选定要用于摘要生成的模型再去 Coding Plan 确认配额够不够页面合并这类批处理动作开销然后到 API Keys 创建 Key 并替换掉配置里的YOUR_API_KEY最后照着 Claude Code 文档 把settings.json和config.toml两套配置写完整。四步走完/web负责看写作层负责写边界就清楚了。
