// for humans — GUI
你从看板、时间线、依赖图上一览全局。AI 在跑，你在看着。
# the-problem
你和 AI 一起积累的脉络，被锁在那个 AI 里面。
AI 代理确实有记忆。但它只存在于那一个 AI 之中，永远不会变成你的东西。
// 看不见
你无法核对它记住了什么
它依据了哪些决定、又丢掉了什么，从外面根本查不到，于是你也无法追溯它的思路。
// 会褪色
工作越长，丢得越多
工作一变大，脉络就跟着膨胀，AI 便从边缘开始丢弃。你又卡在同一个地方。
// 带不走
一换就得从头再来
换一个 AI，或者结束这次会话，你积累的脉络不会跟过去。一切都要重新解释一遍。
→ 所以记录必须放在 AI 之外。
# the-answer
所以，amenbo。
amenbo 把 AI 积累起来的决定、任务和依赖关系，作为彼此相连的记录留在你的设备上，而不是留在 AI 里面。AI 负责写，你负责看着。
// 看得见
你也读得懂
记录归你所有，随时可读。事后你也能追溯 AI 是依据什么做的。
// 留得住
它不会褪色
它住在你的设备上，而不是 AI 里面，所以再长的工作也撑得住。
// 换谁都行
换哪个 AI 都接得上
每个 AI 代理都能读写同一份记录。换了代理，接着做就是。
# hands-off
任务不用你来写。
AI 一边干活一边记。你不必去开一条任务，也不必去把它关掉。
// 试试看
做到一半，然后开一个新会话，接着做同一件事。
# parallel-sessions
一起跑，同一件事也不会被做两遍。
你想同时开多少个 AI 会话都行：两个会话绝不会拿到同一条任务。先到的那个继续做，另一个转去做别的。
落空的那一方不会闷头做重复的活——它会被明确挡回来，然后换一件事做。
# portable-context
换代理、几个一起跑，脉络都还在。
脉络不住在 AI 里面，而是以记录的形式住在你的设备上。所以你用哪个代理都自由：换一个，或者让好几种同时跑，它们读写的都是同一份记录。
// 试试看
在 Claude Code 里做到一半，然后交给 Codex。
# your-data
你的数据是你的。
AI 产出的东西，最后要由人来负责，所以工作场所得留在你这边。amenbo 不需要服务器：你的决定和任务只存在于你的设备上。
- 只在本地。你的数据从不离开设备——没有遥测，没有使用追踪，没有中央服务器。（它只会查一下有没有新版本，这个也可以关掉。）
- 写的是 AI 和你。amenbo 本身从不碰你的数据。
- 随时把全部内容导出为 JSON，附件也一并带走。
- 不丢、不坏，总能恢复。
# measured
同样的答案，步数少了大约一半。
因为脉络本身就是一张相连的图，AI 顺着几条边就到了答案，不必把整段历史重读一遍。
回答同一个问题所需的步数（实测，中位数）
两边给出的答案一样——而读的量少了 1.4 到 1.9 倍。代码越乱，差距越大。
# project-boundaries
隔壁那个项目，它够不着。
把好几个项目一起交给 AI，一个项目的脉络就可能渗到另一个里去。amenbo 把每个项目隔开：手上这个之外的地方，它既读不了也写不了。
# two-pillars
留下的不只是任务，还有那个「为什么」。
人和 AI 先定下方向，任务再由此展开。amenbo 不只记下要做什么，还记下当初为什么这么定，并把两者连起来。于是每一条任务都能回溯到它的理由。
这个决定
把写到一半的内容自动存成草稿
由它长出的任务
# open-source
用着放心吗？你可以自己查。
「它会不会做了不该做的事？」「拿进公司安全吗？」amenbo 用开源来回答。与其请你相信，不如让你亲自核验——核验源码，也核验每个构建是从哪儿来的。
// read it
没有藏起来的部分
全部源码以 Apache-2.0 公开。你，或者你们公司的安全团队，都能读到它到底做了什么、没做什么。名称和标志不在许可范围内。
// verify the build
确认构建是真的
每个版本都由公开 CI 构建，并附带 GitHub attestation。你可以自己跑 gh attestation verify，确认下载到的东西确实由这份源码的某个已知提交构建而成，没有被掉包。
// adopt with confidence
公司要采用，也说得过去
它只在你的机器上跑，数据不出设备。Apache-2.0 许可，来源可核验。要不要采用，凭事实来定，而不是凭印象。
开发过程是公开的。欢迎提 issue；如果要提 pull request，请先来打个招呼。
