mex-memory/mex

解决的问题

AI 编码代理在处理大型代码库时，常常要么每次会话都重新发现相同的架构模式，要么用庞大且过时的指令文件填满其上下文窗口。mex 通过创建一个「活的维基」来解决这一问题——一个本地化、结构化的 Markdown 文档系统，它随着代码一同成长和演化，确保代理在无需重复扫描整个仓库的情况下，仍能获得精确且与任务相关的上下文。

工作原理

mex 通过结合确定性的本地代码图谱和结构化 Markdown 文件来维护项目知识：

1. 代码映射：使用 Tree-sitter 和 SQLite 构建本地图谱，对 TypeScript、Python、Rust 等多种语言中的符号和关系进行索引。
2. 维基生成：代理利用该图谱填充结构化的 Markdown 维基（如架构、规范和模式），并直接存储在仓库中。
3. 上下文路由：不加载全部内容，而是使用路由系统（ROUTER.md）仅加载当前任务相关的特定维基页面和代码图谱邻域。
4. 漂移检测：通过「接地」（将主张与精确的代码符号关联）识别代码变更是否使维基主张失效，从而允许代理通过 mex sync 执行精准修复。

适用人群

使用 AI 编码代理（如 Claude Code、Cursor、Windsurf 或 GitHub Copilot）的开发者，希望降低 token 使用量、减少延迟，并防止 AI 助手在会话之间丢失架构上下文。

核心亮点

• 接地知识：将文档主张与精确的代码符号关联，使系统能够检测重构是否破坏了文档。
• 任务感知路由：仅加载特定任务所需的文档和源代码，有效减少上下文窗口的膨胀。
• 确定性检索：使用代码图谱实现基于源码的检索与影响分析，无需消耗 AI token 进行机械式搜索。
• 多代理兼容：为 .cursorrules 或 CLAUDE.md 等各类工具提供项目锚点，可无缝集成到不同 AI 编码助手中。