【类别】TRAE AI 创造力大赛-报名专区
【标签】学习工作
【标题】学习工作｜Open Context Studio：个人 AI 上下文记忆系统
【正文】
1. 创意名称 + 创意介绍
创意名称：Open Context Studio
我想解决的问题是：现在很多人会同时使用 Trae、Codex、Claude Code 等 AI 工具，但 AI 经常不了解用户的长期背景、工作偏好、当前项目和表达习惯，导致每次对话都要重复交代上下文，效率很低，也容易出现理解偏差。
我会想到做这个，是因为我自己同时有论文、实习业务开发、团队 Agent 平台建设等多个方向，AI 如果不了解这些背景，就很难给出真正贴合我情况的回答。
它大概是一个本地个人 AI 上下文管理系统 + 可视化 Web App：通过 Markdown 个人档案、MCP 服务、每日会话导入和候选更新审阅，让 AI 在回答前能理解用户的长期上下文，并且不会未经确认就随意修改记忆。
2. 目标用户及痛点
核心用户是高频使用 AI 工具的学生、开发者、研究人员、实习生和知识工作者，尤其是同时使用多个 AI 编程工具、写作工具或 Agent 工具的人。
典型使用场景包括：开始一个新代码任务、写技术方案、整理项目进展、写周报、进行论文实验复盘、让 AI 理解历史对话和长期偏好时。
如果没有这个产品，用户会遇到几个不方便：每次都要重复介绍自己是谁、当前做什么项目、偏好什么回答风格；不同 AI 工具之间上下文割裂；AI 可能忘记重要项目进展；直接让 AI 自动记忆又存在隐私和误写风险。
3. 价值与意义
从效率提升角度看，它可以减少大量重复沟通成本，让 AI 更快进入“理解用户真实背景”的状态，回答更贴合当前任务，而不是泛泛而谈。
从安全和可控角度看，它不是让 AI 随意保存所有原文，而是采用“每日导入摘要、生成候选、用户二次确认后写入”的方式，让个人记忆系统既能持续进化，又保持可审阅、可回滚、可控。
从产品价值角度看，它可以扩展成一个通用的个人 AI 工作台，帮助更多用户把分散在多个 AI 工具中的对话、项目进展和个人偏好沉淀成长期上下文资产。
4. TRAE Work 创意产物 HTML 文件
已准备上传由 TRAE Work 生成的创意展示 HTML 文件，建议文件名：
open-context-studio.html
该 HTML 文件用于展示 Open Context Studio 的核心界面和产品概念，包括：个人上下文仪表盘、每日导入结果、Portfolio 浏览、候选记忆审阅、MCP 接入方式和 AI 使用流程。