介绍
别再把同一条教训讲第二遍。
Oh My Experience（OME）让你的 Agent 在一次次协作后越来越懂你的工作方式。它是一个 本地优先的 AI 编码经验召回层，会把真实 Codex 和 Claude 会话中的纠正、返工和交付 教训，整理成经过审核的经验卡；下一次类似任务出现时，再把最相关的提醒注入到 Agent 的 prompt。
OME 不是让你写更多规则，而是让提醒出现得更准：在 Agent 还来得及改变下一步动作 时，给它看到那条真正相关的经验。
为什么需要它
AI 编码 Agent 已经很会写代码，但它们仍然缺少一种稳定能力：记住你这套工作方式里 哪些事情不能再错第二次。
OME 用来解决这些问题：
AGENTS.md和CLAUDE.md保持小而稳定，不再塞满条件性规则。- 重要教训不再沉在聊天记录里，过几天就找不到。
- Agent 能在合适的时机想起该用哪个 skill、该跑哪个检查、该守哪个发布 gate。
- 每条经验进入 active 前都要经过你审核。
- 经验库、索引和事件日志默认都留在本机。
现有工具各管一块
AI Agent 已经有很多保存上下文的方式，但它们解决的问题不同。
AGENTS.md/CLAUDE.md适合做常驻入口：放规范、地图、能力索引和协作边界。- Skills 适合封装可重复执行的流程，比如验证、发布或外部系统操作。
- Memory 适合保存事实、偏好和长期背景，帮助 Agent 理解你和项目。
- Rules 适合放稳定、可预先声明、按作用域自动生效的行为约束。
OME 补的是另一层：执行经验。
执行经验通常来自真实协作中的一次判断沉淀：上次为什么需要这样做，什么场景下还会 需要，哪些相似场景不应该触发，以及下一次 Agent 在行动前应该看到什么提醒。
它不是常驻说明，也不是工具手册。它只在相关任务出现时被轻量召回，让规则文件保持 小，让经验不丢。
想看真实效果，可以直接看 实际案例：里面展示了 /goal 触发时命中 哪张经验卡，以及实际压入 Agent prompt 的上下文。
怎么运作
真实工作 -> 复盘扫描 -> 候选经验 -> 人工审核 -> active 卡片
-> prompt 阶段召回 -> 命中统计 -> 持续维护- 导入会话：从 Codex 导入本地会话，也可以接入可选的 Spool 索引。
- 复盘扫描：Agent 检查你纠正过它的地方，生成候选经验。
- 审核候选：你逐条 approve、reject、merge 或 rewrite。
- 启用卡片：只有 active 状态的经验会被 hook 召回。
- 提示词阶段召回：hook 根据当前任务匹配经验卡，注入紧凑的 additional context。
- 持续治理：用 stats 和 eval 看命中率、误触发、长期未命中的卡片。
你会得到什么
- 一个本地 Markdown 经验库。
- 可选的项目经验库：
<project-root>/.oh-my-experience/。 - Codex 和 Claude 的 prompt-time recall hook。
- 能理解项目上下文的本地匹配。
- 针对 “goal”、“review”、“release” 这类高噪词的明确忽略标准。
- 可解释召回：命中了哪些卡、为什么命中、最终注入了什么。
- Markdown-first 的候选审核流程。
- 隔离评估环境，调召回参数时不会弄脏真实经验库。
本地与审核优先
Hook 热路径不调 LLM、不走网络，也不需要 API Key。召回失败时 fail open，只返回空 上下文，不阻塞你的 Agent。
默认情况下，hook 事件只保存 prompt hash 和任务摘要，不保存原始 prompt。复盘生成 的候选也不会自动生效。没有任何流程能绕过人工审核直接写 active。
下一步
先看 快速开始，完成安装和第一次召回验证。再看 全局与项目经验库，决定是否让仓库携带自己的经验卡。 最后看 复盘与审阅，把真实纠正沉淀成可复用经验。