🔥 研究亮點
CORE 記憶在 Locomo 數據集的所有推理任務中達到 88.24% 的平均準確率，顯著優於其他記憶提供者。詳情請參閱這篇部落格。
(1) 單跳問題需要根據單一會話作答；(2) 多跳問題需綜合多個不同會話中的資訊；(3) 開放領域知識問題可透過結合講者提供資訊與外部知識（如常識或世界事實）回答；(4) 時序推理問題可通過時序推理和捕捉對話中的時間線索作答；
概述
問題
開發者浪費時間重複向 AI 工具解釋背景。Claude 遇到 Token 限制？重啟就什麼都沒了。從 ChatGPT/Claude 換到 Cursor？又要重新解釋背景。你的對話、決策和洞察力在各次會話間消失。每更換一個 AI 工具，背景切換的成本就增加。
解決方案 - CORE（Contextual Observation & Recall Engine）
CORE 是一個開源、統一且持久的記憶層，適用於所有 AI 工具。你的背景資訊能從 Cursor 到 Claude、再到 ChatGPT、Claude Code都能同步。單一知識圖記錄誰說了什麼、何時、為何。只需連接一次，處處都能記得。不再需要管理背景，專注於創建。
🚀 CORE 自主架設
想在自己的基礎設施上運行 CORE？自主架設可讓你完全掌控資料與部署。先決條件：
- 已安裝 Docker（20.10.0 以上）和 Docker Compose（2.20.0 以上）
- OpenAI API 金鑰
安裝
- 複製此儲存庫：
git clone https://github.com/RedPlanetHQ/core.git
cd core- 在
core/.env中配置環境變數：
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key- 啟動服務
docker-compose up -d部署完成後，您可以設定您的 AI 供應商（OpenAI、Anthropic），並開始建立您的記憶圖譜。
注意：我們曾嘗試如 Ollama 或 GPT OSS 等開源模型，但事實生成效果不佳，我們仍在研究如何改進，之後也會支援 OSS 模型。
🚀 CORE 雲端
五分鐘內建立您的統一記憶圖譜：不想管理基礎設施？CORE 雲端讓您即刻建立個人記憶系統——無需設置、無需伺服器，只需可用的記憶。
- 註冊 core.heysol.ai 並創建您的帳戶
- 視覺化您的記憶圖譜，觀看 CORE 如何自動連接事實之間的關係
- 試用看看——在對話區詢問「你知道我什麼？」
- 連接您的工具：
- Claude 與 Cursor——情境式編碼
- Claude Code CLI 與 Codex CLI——終端機記憶式編碼
- 新增瀏覽器擴充套件——將您的記憶帶到任何網站
- Linear、Github——自動新增專案情境
🧩 主要功能
🧠 統一且可攜式記憶：
透過 MCP 可於 Cursor、Windsurf、Claude Desktop、Claude Code、Gemini CLI、AWS 的 Kiro、VS Code 和 Roo Code 新增及回溯您的記憶🕸️ 時間性 + 具體化知識圖譜：
記住每個事實背後的故事——追蹤誰、何時、為何說了什麼，擁有豐富關聯與完整來源，而非僅平面儲存
🌐 瀏覽器擴充套件：
將 ChatGPT、Grok、Gemini、Twitter、YouTube、部落格文章及任何網頁上的對話與內容直接儲存至您的 CORE 記憶中。
如何使用擴充功能
- 從 Chrome 線上應用程式商店 下載擴充功能。
- 登入 CORE 控制台
- 點選左下方的設定
- 前往 API Key → 產生新金鑰 → 命名為「extension」。
- 開啟擴充功能，貼上你的 API 金鑰並儲存。
💬 記憶聊天：
詢問如「我的寫作偏好是什麼？」等問題，立即獲取來自已連接知識的洞察⚡ 應用程式自動同步：
自動從 Linear、Slack、Notion、GitHub 及其他已連接應用程式擷取相關情境至你的 CORE 記憶
📖 檢視所有整合 - 支援服務與功能的完整列表
🔗 MCP 整合中心：
只需一次將 Linear、Slack、GitHub、Notion 連接至 CORE—即可在 Claude、Cursor 或任何 MCP 客戶端中，透過單一網址使用所有工具
CORE 如何創建記憶
CORE 的資料擷取流程分為四個階段，以捕捉持續變化的情境：
- 標準化：將新資訊連結到最近的上下文，將長文件切割成有條理的段落並保持交叉參照，並統一術語，使 CORE 在抽取知識時能處理乾淨、具上下文的輸入，而不是雜亂的文本。
- 抽取：從標準化後的文本中提取意義，識別實體（人物、工具、專案、概念），並將其轉化為帶有上下文、來源及時間的陳述，並建立關聯。例如，「我們用 Next.js 寫了 CORE」會變成：實體（CORE、Next.js）、陳述（CORE 是用 Next.js 開發的）、關係（是用…開發的）。
- 解析：偵測矛盾，追蹤偏好如何演變，並以來源保存多元觀點，而非覆蓋它們，讓記憶反映你的完整歷程，而不僅僅是最新快照。
- 圖整合：將實體、陳述與事件連接成一個時間性的知識圖，將事實連結到其上下文與歷史，讓孤立資料變成代理能實際使用的活知識網絡。
CORE 如何從記憶中回憶
當你向 CORE 提問時，它不只是查找文字——它會深入整個知識圖，尋找最有用的答案。
- 搜尋：CORE 會同時從多個角度搜尋記憶——關鍵字搜尋尋找精確匹配，語義搜尋尋找即使表述不同也相關的想法，還有圖遍歷以追蹤連結概念間的關係。
- 重新排序：檢索到的結果會重新排序，突顯最相關且多元的結果，確保你不只看到明顯的匹配，還能發現更深層的關聯。
- 過濾：CORE 根據時間、可靠性和關係強度應用智慧過濾，讓最有意義的知識浮現。
- 輸出：你會同時獲得事實（明確陳述）和事件（原始上下文），讓回憶始終根植於脈絡、時間與故事。
文件
探索我們的文件，發揮 CORE 的最大效益
- 基本概念
- 自架設
- 連接 Core MCP 與 Claude
- 連接 Core MCP 與 Cursor
- 連接 Core MCP 與 Claude Code
- 連接 Core MCP 與 Codex
- 基本概念
- API 參考
🔒 安全性
CORE 非常重視安全。我們採用業界標準的安全措施來保護您的資料：
- 資料加密：所有傳輸中的資料（TLS 1.3）及靜態資料（AES-256）
- 驗證：OAuth 2.0 及魔法連結驗證
- 存取控制：以工作區為基礎的隔離及角色為基礎的權限
- 漏洞回報：請將安全性問題回報至 harshith@poozle.dev
🧑💻 支援
有疑問或回饋嗎？我們隨時為您服務：
- Discord： 加入 core-support 頻道
- 文件： docs.heysol.ai
- 電子郵件：manik@poozle.dev
使用指南
請儲存：
- 對話歷史
- 使用者偏好設定
- 任務內容
- 參考資料
- 敏感資料（PII）
- 認證資訊
- 系統紀錄
- 暫存資料
👥 貢獻者
--- Tranlated By Open Ai Tx | Last indexed: 2025-10-16 ---