sivtr

sivtr

一个面向智能体和人的统一的记忆空间 让智能体和终端共享同一个上下文 你的 Agent 记忆，不必是一套笨重的知识系统。

简体中文 · English · Docs · 中文文档 为什么需要 sivtr？

开发者和 Agent 经常浪费时间重建已经存在的上下文：终端报错、测试输出、工具日志、之前的 AI 会话。sivtr 把这些本地工作变成可搜索的记忆，但不要求你引入一套很重的知识系统。

有了 sivtr，你可以： 让 Agent 修复最近一次失败，而不用自己粘贴日志； 几秒钟找回昨天的测试输出、构建报错或关键决策； 从摘要跳回当时那条命令输出或 Agent 回复； 把一组有用结果保存成 @failures 这样的变量，在下一条命令里继续用。 [!IMPORTANT] Agent 工作流建议安装 sivtr CLI，用 sivtr mcp install 注册 MCP，并可选用内置 sivtr-memory skill。MCP 是 Agent 读取本地证据的主路径；skill 负责教它何时、如何调用。 特性 MCP 优先的 Agent 记忆：一次 sivtr mcp install，Agent 直接调用 search/show/zoom/filter/status/usage/stats 工具，不用你粘贴日志。 保留输出的终端捕获：记录 Bash、Zsh、PowerShell、Nushell 里的命令、stdout/stderr、退出码、目录和耗时；pipe 和 run 直接写入同一个 archive。 统一本地 archive：所有终端和 Agent session 先同步到一个 archive.db；provider 只负责发现和解析，搜索、筛选、导出、TUI、MCP、Web API 共用同一份记录模型。 40+ Agent provider：Codex / Claude Code / Cursor / Dsh / Gemini / Goose / Hermes / OpenCode / OpenClaw / Grok / Pi / Qoder / Qoder-CN / Qwen，以及更多 JSONL、SQLite、目录和容器格式——同一个 registry 和查询面。 精确证据，而不是摘要：每个命中都落到稳定 ref，可 show / zoom / filter，或交给下一个 Agent。 命名记忆变量：把结果保存成 @failures，复用 @last，管道用 @，也可 @failures[1,3..5] 取子集。 用量与成本：从 transcript 提取 token usage，用精确微美元整数和内置 pricing snapshot 计算成本；未知价格明确显示为 unpriced，不猜价格。 可选 semantic / hybrid search：配置一个 OpenAI-compatible embedding endpoint 后，用向量排序或 RRF 融合 BM25；不配置时结构化搜索仍完整可用。 统计、质量和可移植导入导出：stats、secret findings、starred sessions、Claude.ai/ChatGPT JSON/ZIP 导入，以及 JSON/JSONL/Markdown/HTML 导出。

安装预编译 CLI（无需 Rust 工具链）：

Linux 上 cargo binstall 默认安装静态 musl 构建（不依赖系统 GLIBC 版本），与 install.sh 同源。

其它方式：

Windows（PowerShell）：

升级：