每个AI都该记住你,
不只这一次。

换一个工具,就要重新自我介绍。MindBus 让所有 AI 共享你的记忆——你只需教一次。

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支持主流 AI 产品

记忆汇入,也注入

OpenClawCursorClaude CodeCopilotVS CodeGeminiClaudeChatGPTDeepSeek豆包元宝Kimi千问···持续接入中自动采集客户端 · 浏览器端 · 服务端MindBus手动录入用户自适应学习AI原生MCPAPI

不只记住你是谁

项目进度、工作偏好、决策历史——开口之前,它都知道

MindBus
没有 MindBus
推荐个周末去处。
AI好的,请问你在哪个城市喜欢户外还是室内一个人还是跟朋友
使用 MindBus
推荐个周末去处。
AI你上次说想多走出去北京这周末 22 度,朝阳公园或者你之前收藏的那家咖啡馆都不错。

它不是把记忆原文丢给AI,而是合成认知报告,让AI理解你,而不是只看见碎片化的你。

精准到每一个事实

ATOMIC PRECISION

原子级存储每条记忆

每条记忆都是一个原子事实,相同信息,只需 1/20 的 token 花费。

0
传统记忆
VS
0
MindBus
TOKEN BUDGET

省下的是真金白银

不再每次粘贴上下文,token 预算花在刀刃上。

每次对话节省
0tokens
FSRS ALGORITHM

仿人脑设计,强化式记忆

常用记忆自动浮现,冷记忆安静沉底。越用越准,告别臃肿。

最近使用
活跃
上周回顾
活跃
一月前
衰减中
三月前
冷却
已沉底
休眠
3D RETRIEVAL

三维智能检索

语义相关性 × 重要度 × 记忆强度,三维加权排序。每次只推最相关的。

0
语义相关性
×
0
重要度
×
0
记忆强度
综合排序权重83
COGNITIVE SYNTHESIS

零散记忆,一段简报

散落的原始记忆经过合成引擎压缩,AI 看到的不是碎片,是对你的结构化理解。

昨天的会议上周 PRD用户反馈 #23竞品分析设计稿 v3
SYNTHESIS
偏好黑金设计风格,近期关注 token 成本与记忆精准度的平衡...
CROSS-PLATFORM INTEL

一份记忆,多处流动

记忆跨平台流动。在 OpenClaw 做的决定,Cursor 也知道。

OpenClaw决定使用 Supabase 方案
MindBus已感知并记忆
Cursor代码补全已适配 Supabase 语法1s
Claude Code后续建议基于 Supabase 架构1s
Copilotimport 提示优先推荐 @supabase/js2s
ChatGPT回答默认你在用 Supabase2s

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