同一段自我介绍，一天要讲九遍：三台 Mac，每台开着 Claude Code、Codex、Raycast，换个工具、换台电脑、换个模型，AI 就又不认识你了。
需求其实就一句：不管换什么，AI 还记得我是谁。做法也不复杂：找一台常开的机器当中枢，上面放一个全是 Markdown 的记忆文件夹，画像、收件箱、记忆各一份，Obsidian 能看能改；三台电脑经 Tailscale 连到这台中枢，开对话先塞画像，发消息只补增量。
每晚让大模型提议改哪些记忆，硬规矩交给代码把关：证据必须是自己的原话，每晚最多动 5 份，只加不删。每天凌晨再备份到 GitHub 私有仓。
中间砍掉了不少东西：5 分钟同步、各机各自推送、项目镜像、本地 27B 模型——调研了 50 多个案例，凌晨部署，当晚就退休了。开发方案写到将近 800 行，最后画像只有 48 行。
实测：上午在 Air 上记下一句，Studio 下一条消息就收到了。自动捕获也有误伤：引号里的「记住」差点被记成偏好，修 bug 那句话本身差点被记进去，现已修好。
局限也得说清楚：每晚整理还在试运行；网页上随手开的 AI 照样不认识你；塞进开头的记忆，AI 照不照做，程序管不着。
想自己搭的话：先写几十行画像，只存文字，找一台常开的机器当中枢，整理交给模型、硬规矩交给代码。剩下的，等真用出问题再加。
正文完