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README_CN.md

Rama main · réplica de lectura del repositorio original.

Archivo original ↗Preguntar a KiBot
<p align="center">
  <img src="docs/assets/banner.png" alt="TideMind" width="100%" />
</p>

<p align="center">一个活的第二大脑,连接你用来思考的一切——你的 AI 助手、你的笔记、以及未来更多的东西。</p>

<p align="center">

[![Website](https://img.shields.io/badge/Website-tidemind.ai-6C5CE7?style=for-the-badge&logo=safari&logoColor=white)](https://tidemind.ai/zh/)
[![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-6C5CE7?style=for-the-badge&logoColor=white)](LICENSE)
[![Node.js >= 18](https://img.shields.io/badge/Node.js-%3E%3D18-4B3F8F?style=for-the-badge&logo=node.js&logoColor=white)](https://nodejs.org/)
[![MCP Compatible](https://img.shields.io/badge/MCP-Compatible-8B7FD4?style=for-the-badge&logoColor=white)](https://modelcontextprotocol.io/)
[![Docs](https://img.shields.io/badge/Docs-Read%20the%20Docs-5B4FCF?style=for-the-badge&logo=readthedocs&logoColor=white)](docs/)
[![GitHub Discussions](https://img.shields.io/badge/Community-Discussions-7C6DD8?style=for-the-badge&logo=github&logoColor=white)](https://github.com/SawyerHan-AI/TideMind/discussions)

</p>

<p align="center">
  <a href="README.md">English</a> | <strong>中文</strong>
</p>

## 为什么需要 TideMind

**你的记忆散落在十几个工具里,互相不通。**

Claude 记得你喜欢简洁的代码风格,但 Cursor 不知道。你在笔记里整理了一周的设计思路,但和 AI 讨论时它一无所知。每个工具都在各自积累对你的了解,却没有任何东西把它们连起来。

更根本的问题是:现有的 AI 记忆只是在罗列和存储事实。它不会把记忆之间联系起来,不会在你的想法之间发现你自己都没注意到的共性,更不会生成关于你完整的用户画像。而且随着记忆的累积,记忆数据会越来越冗余,难以检索。

TideMind 是一个跨越所有工具的记忆层——一张活的知识图谱,让你的 AI、你的笔记、你的思考真正连接在一起。

## TideMind 是什么

![TideMind 概念图](docs/assets/concept-banner.png)

**所有记忆,汇聚一处。** TideMind 把你的 AI 工具、你的笔记、以及未来可能的一切连接到同一张知识图谱中。和各个 AI 的对话,各个软件的笔记——不再散落各处,而是交织在一起,互相激发。

**让每一个 AI 都完整了解你。** 每次对话开始时,TideMind 会把从所有历史交互中提炼出的用户画像以及关键记忆提供给 AI——你是谁、你怎么思考、你关注什么。

**更精确与更完整的回忆。** 当 AI 需要更多上下文时,它不只靠关键词/向量搜索,还可以沿着记忆之间的链接顺藤摸瓜——从一个决策出发,跳到当时的讨论背景,再跳到后来的变更。不需要加载全部记忆,也不会遗漏间接相关的信息。先返回少量高相关节点,需要更多上下文时沿链接展开——按需探索。

**不只是数据库,是一个活的系统。** 记忆之间会自动产生关联。不重要的细节自然衰减,重要的记忆被强化更新。TideMind 还主动发现你没有注意到的共性——把三个月前的一个决策和你今天面临的问题联系起来。信息不是存了就结束,它在被消化、被连接、被提炼、被遗忘。这就是"活"的含义。

**入门简单。** AI 工具通过 MCP 协议接入,一条配置搞定,不改变任何使用习惯。笔记支持一键导入与同步。

**你的记忆,完整属于你。** 所有数据存在你电脑上的一个 SQLite 文件里,随时可导出为 Markdown。没有云端,没有锁定。追求隐私就用 Ollama 全本地运行,追求效果就接入云端模型,也可以混合搭配。

## 和其他方案有什么不同

|  | 典型 AI 记忆 | TideMind |
|---|---|---|
| **画像** | 没有画像,或局限在单个 AI 内 | 打通各处数据的完整画像,每次对话开始时第一时间提供给 AI |
| **存储** | 扁平的事实列表 | 网状知识图谱,记忆跟随时间和使用多维度动态演化 |
| **检索** | 关键词 / 向量 top-K | 基于最相关的记忆,沿链接探索,按需展开 |
| **涌现** | 存储的记忆定格在那里 | 活的系统,会涌现出新的认知 |
| **数据** | 云端 / 供应商锁定 | 本地 SQLite 文件,随时导出 Markdown |

## 快速开始

### 方式一:下载桌面客户端

最简单的方式。下载、安装、开始使用。

**[下载 macOS 版(Apple Silicon)— 测试版](https://github.com/SawyerHan-AI/TideMind/releases/latest)**

打开应用后,在「设置」中一键对接你的 AI 工具和笔记系统。

### 方式二:从源码安装

适合希望从源码构建的开发者。

#### 前置条件

- Node.js >= 18

这是唯一的硬性要求。TideMind 开箱即用,默认使用文本搜索(BM25)和基础存储。

**可选,获得完整体验:**

- **LLM 服务**(Anthropic API Key、Google Vertex AI 或 Gemini)——启用自动信息提取、记忆再巩固、发散扫描、结晶涌现等功能。没有配置时,这些功能会被静默跳过。
- **向量嵌入服务**(Ollama、Vertex AI 或 Gemini)——启用语义向量搜索。没有配置时,搜索退化为关键词匹配,不影响其他功能。
- 可以混合搭配:比如本地 Ollama 做嵌入 + Anthropic 做 LLM,或全部本地,或全部云端。详见[集成指南](docs/integrations.md)。

#### 安装

```bash
git clone https://github.com/SawyerHan-AI/tidemind.git
cd tidemind
npm install
npm run build
```

#### 启动并连接

```bash
npm start
```

启动后打开桌面客户端,在「设置」中一键对接你的 AI 工具和笔记系统,无需手动编辑配置文件。

> 也支持手动配置 MCP——详见[集成指南](docs/integrations.md)。

就这些。下次打开对话,你的 AI 就能记住你了。

## 工作原理

### 活性图(Active Graph)

所有信息——AI 对话、笔记内容、你的偏好和决策——以节点和链接的形式存在同一张图里。节点不是静态的档案卡片;它们有四个维度的成熟度(活跃度、精炼度、连通度、独立度),这些维度共同决定了一条记忆的命运:被强化、被连接、被结晶,还是被遗忘。

[了解活性图模型的完整设计](docs/architecture.md)

### 三个认知工具

TideMind 通过 MCP 协议暴露三个工具,对应三个认知操作:

| 工具 | 做什么 | 什么时候用 |
|------|--------|-----------|
| `brain_prepare` | 加载记忆上下文 | 每次对话开始 |
| `brain_recall` | 导航和检索记忆 | 需要历史信息时 |
| `brain_digest` | 存入新信息 | 产生值得记住的内容时 |

这不是 CRUD。Prepare 像打开一张记忆地图,Recall 像回忆(而且每次回忆都会强化记忆),Digest 像消化吸收——信息进入后会被拆解、连接、融入已有的知识网络。

`brain_recall` 不只是搜索。AI 可以沿着记忆之间的链接探索——从一个架构决策出发,跳到当时的讨论背景,再跳到后来的变更。像在知识网络里散步,而不是在搜索框里猜关键词。初始只返回少量高相关节点,需要更多上下文时沿链接展开——按需探索,不预加载全部记忆。

[了解三工具的完整参数和行为](docs/api.md)

### 代谢系统

TideMind 在后台持续维护这张图,就像大脑在睡眠时整理白天的记忆:

- **日常**:不活跃的记忆逐渐衰减(但高连接度的枢纽节点受保护);候选链接被确认或清理
- **每周**:发散扫描——发现有共同邻居但没有直接联系的节点对,评估它们之间是否存在你没有意识到的关联;高度连接的信息涌现为结晶(Crystal)——你的思维模式、行为偏好、核心决策的凝练

信息不是存了就完。它在被消化、被整理、被联系、被遗忘。这就是"活"的含义。

[了解代谢系统的完整机制](docs/metabolism.md)

## 已支持的连接

### AI 工具

| 工具 | 状态 | 说明 |
|------|------|------|
| Claude Code | 已支持 | MCP 原生支持 |
| Cursor | 已支持 | MCP 配置接入 |
| Windsurf | 已支持 | MCP 配置接入 |
| Codex | 已支持 | MCP 配置接入 |
| 任何支持 MCP 的工具 | 已支持 | 标准协议,即插即用 |

### 笔记系统

| 来源 | 状态 | 说明 |
|------|------|------|
| Logseq | 已支持 | 文件监听,增量同步,属性提升为标签 |
| Obsidian | 已支持 | Vault 导入,Canvas 支持,wikilink 解析 |
| Apple Notes | 已支持 | 只读同步,支持附件文本提取 |
| *更多即将到来...* | | |

## 桌面客户端

TideMind 自带桌面客户端,用于浏览你的知识图谱、查看系统代谢动态、调整参数。它是一个审视工具——用来观察你的外脑在想什么、发现了什么、遗忘了什么。

TideMind 的主界面不是这个 App,而是你正在用的 AI 工具本身。

<p align="center">
  <img src="docs/assets/screenshot-dashboard.jpg" alt="Dashboard — 指标概览、活动动态、结晶发现、标签分布" width="100%" />
</p>
<p align="center"><em>Dashboard — 你的第二大脑的实时脉搏</em></p>

<p align="center">
  <img src="docs/assets/screenshot-graph.jpg" alt="Brain Explorer — 交互式知识图谱,跨领域关联可视化" width="100%" />
</p>
<p align="center"><em>Brain Explorer — 可视化你的记忆如何跨领域连接</em></p>

<p align="center">
  <img src="docs/assets/screenshot-list.jpg" alt="记忆详情 — 四维成熟度雷达图、证据链、关联节点" width="100%" />
</p>
<p align="center"><em>记忆详情 — 四维成熟度模型与证据链</em></p>

## 深入了解

| 文档 | 内容 |
|------|------|
| [设计哲学](docs/design-philosophy.md) | 从 Bush (1945) 到 Clark & Chalmers (1998),TideMind 背后的认知科学基础 |
| [架构详解](docs/architecture.md) | 活性图模型、四维成熟度、链接类型系统 |
| [代谢与自进化](docs/metabolism.md) | 衰减机制、发散扫描、结晶涌现、三级学习 |
| [集成指南](docs/integrations.md) | 各 AI 工具和笔记系统的详细配置 |
| [API 参考](docs/api.md) | prepare / recall / digest 完整参数说明 |

## 常见问题

**Q: TideMind 和 Obsidian / Notion / Mem 有什么区别?**

TideMind 不是笔记工具——它是一个位于你所有工具*之间*的记忆层。Obsidian 和 Notion 是你写东西的地方,TideMind 是你所有思考相互连接的地方。它从 Obsidian、Logseq、Apple Notes 导入笔记,从你的 AI 工具中获取对话,然后把它们编织进一张活的知识图谱。你继续用你喜欢的工具——TideMind 在幕后把它们连起来。

**Q: 我已经有笔记系统了,为什么还需要 TideMind?**

笔记只是你思考的一个切面。其他切面——AI 对话中做出的决策、随口表达的偏好、散落在不同工具里的想法——是割裂的。TideMind 把它们全部捕获,并建立你手动不会去建立的连接。它还会自动把这些上下文交给你的 AI,让每次对话都从完整的"了解你"开始,而不是从零开始。

**Q: 数据存在哪里?安全吗?**

所有数据存在你电脑上的一个 SQLite 文件里。没有云端,没有第三方服务器,不需要注册账号。你可以随时把全部数据导出为 Markdown。如果你需要完全隐私,可以通过 Ollama 用本地模型运行 TideMind——没有任何 API 请求会离开你的电脑。

**Q: 需要 API key 吗?支持哪些模型?**

不需要 API key 也能用——基础的文本搜索(BM25)和存储功能开箱即用。如果想使用高级功能(自动提取、记忆再巩固、发散扫描、结晶涌现),需要接入一个 LLM 提供商:Anthropic、Google Vertex AI 或 Gemini。语义搜索方面,可以用 Ollama(本地、免费)、Vertex AI 或 Gemini 生成 embedding。可以自由组合——比如本地 Ollama 做 embedding + Anthropic 做 LLM。

**Q: 支持哪些 AI 工具和笔记系统?**

任何支持 [MCP 协议](https://modelcontextprotocol.io/) 的工具都能接入 TideMind——包括 Claude Code、Cursor、Windsurf、Codex 等。笔记方面,目前支持 Logseq、Obsidian 和 Apple Notes,更多正在开发中。详见[集成指南](docs/integrations_CN.md)。

**Q: 怎么安装?需要技术背景吗?**

两种方式:**桌面客户端**(下载安装即用,不需要终端操作)或**从源码构建**(面向开发者:`git clone` → `npm install` → `npm start`)。桌面客户端通过可视化设置面板完成所有配置。

**Q: "记忆会自然遗忘"——我的数据会被删掉吗?**

不会。原始数据始终保留。改变的是*检索优先级*:长期未被回顾的记忆会逐渐降低在检索结果中的排位,就像真实大脑一样。重要的、高度关联的记忆受到保护,不会衰减。而任何已衰减的记忆,在你或你的 AI 再次回忆时会立即被重新强化。这是优先级排序,不是删除。

**Q: TideMind 开源版和 TideMind Cloud 有什么区别?**

开源版功能完整,本地使用没有任何限制。TideMind Cloud 提供跨设备记忆同步、存储,以及统一的记忆热度和关联评分维护。云 MCP 与云端模型服务已下线;MCP 和语义处理在本机运行,模型由用户自行配置。模型凭据、本地向量索引和设备设置不随记忆同步整库复制。

## 参与贡献

欢迎各种形式的贡献。请阅读 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) 了解如何参与。

## License

[MIT](LICENSE)

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*Inspired by 80 years of cognitive science — from Bush's Memex to modern memory reconsolidation research.*