fajarhide/omni

解決的問題

OMNI 透過減少傳送到 AI 代理的冗餘與雜訊資料量，降低令牌成本並防止上下文視窗飽和。它特別針對代理重複讀取相同檔案或看到重複的建置日誌與進度條等問題，這些內容對模型價值極低。

工作原理

OMNI 作為代理工具呼叫周圍的一組鈎子。它透過兩種主要機制，在代理讀取輸出前處理這些命令的輸出：

1. 精煉：從建置日誌中移除「雜訊」，例如 Docker 層雜湊、ANSI 顏色與進度條。
2. 基於帳本的去重：如果某段輸出（如檔案內容）在會話早期已被代理見過，OMNI 會用小標記與可檢索的句柄取代重複的位元組。

所有被移除或摺疊的內容都會存檔至本地 SQLite 資料庫（RewindStore），代理可使用 omni retrieve 命令或 MCP 工具透過句柄重新取得完整的原始輸出。

適用對象

使用 AI 代理（如 Claude Code、Cursor、Windsurf 或 Aider）的開發者，希望優化其上下文視窗並減少由重複工具輸出帶來的成本。

特色

• 無損壓縮：沒有任何資料被永久刪除；所有原始資料都本地儲存，可透過句柄重新取得。
• 上下文感知摺疊：當檔案變更時，OMNI 會摺疊已見過的部分，同時保持行號對代理準確。
• 零捏造：從不總結或虛構結果；若無法安全精煉輸出，會原樣傳遞原始輸出。
• 廣泛相容：透過直接鈎子、優先移交設定或 Model Context Protocol (MCP) 支援多種主機。