AI 分析
痛点：每次开启新的 AI 编码会话，都要重新解释一遍项目决策和上下文，跨会话记忆完全丢失
目标用户：同时在用 Claude Code、Codex、Cursor 等编码 agent，并且频繁切换会话的开发者或独立开发者
证据：a new session starts, and you're explaining the same project decisions all over again / Ramorie saves those decisions and useful context, then lets your agent find them through MCP in a later session / What context is hardest to carry from one session to the next?
变现：Mac 桌面应用采用订阅制：本地记忆免费，云同步、跨设备与团队共享记忆付费；或一次性买断 license，再加团队版席位收费
MVP：2 周内做一个 MCP server 加本地 SQLite 存储：提供 save_decision、search_memory 两个工具，在会话结束时自动抽取摘要写入记忆，接入 Claude Code 和 Cursor 只需一条命令；先不做桌面 UI 和可视化知识图谱，只配一个 CLI 查看和清理记忆
竞品：mem0、Letta (MemGPT)、Basic Memory、claude-mem、CLAUDE.md / Cursor Rules 原生方案、Cipher
摘要：作者发布 Mac 应用 Ramorie，用 MCP 让编码 agent 在后续会话中检索之前保存的项目决策和上下文，记忆保存在本地，并提供搜索和知识图谱界面，还配了 60 秒演示视频，希望收集 Claude Code、Codex、Cursor 用户切换会话时最难携带上下文的反馈。帖子本身没有披露任何收入或他人付费意愿，属于开发者自述痛点并推广产品；但编码 agent 的跨会话记忆是 2025 年竞争激烈的赛道，mem0、Basic Memory、claude-mem 等已有大量方案，因此竞争空间较小。