AI Memory: ذاكرة مشتركة بين Claude Code و Cursor و Codex — 20+ Agent

🔗 رابط المشروع على GitHub: https://github.com/akitaonrails/ai-memory

---

شغّال على مشروع بـ Claude Code، وبعدين عاوز تنقل لـ Codex؟ أو شغّال من اللاب على المكتب وعاوز تكمل من اللاب في البيت؟ أو عندك فريق كامل، وكل واحد شغّال في agent مختلف ومحدش بيعرف السياق؟ AI Memory من akitaonrails بيحل الموضوع ده.

5.5 ألف نجمة، 377 fork، MIT License. مكتوب بـ Rust، binary واحد، self-hosted.

الفكرة في جملة

Long-term memory مشتركة بين 20+ من AI coding agents، مع handoff بين الـ vendors المختلفة. السياق مش بيضيع لمّا تغيّر الأداة أو الجهاز أو الشخص.

الـ Features الرئيسية

• Cross-Agent Memory — Claude Code، Codex، Cursor، Gemini CLI وأكتر من 20 harness بيشاركوا نفس الـ memory
• Cross-Machine Sync — self-hosted server (laptop، homelab، LAN). الشغل يكمّل من أي جهاز
• Team Sharing — knowledge مشتركة لكل مشروع، multi-user auth، attribution لكل شخص، audit log
• Plain Markdown Storage — git-backed wiki من ملفات .md، مع SQLite index قابل لإعادة البناء
• Silent Capture — hooks بتسجّل الـ prompts والـ tool calls وحدود الـ sessions تلقائياً
• Zero-LLM Mode — Capture و search و handoffs بتشتغل بدون API key. الـ LLM providers اختياريين
• Single Binary — Rust binary واحد self-contained

التثبيت

Single User

ai-memory --data-dir ~/.local/share/ai-memory \
  --config ~/.config/ai-memory/config.toml init

systemctl --user enable --now ai-memory.service
ai-memory install-mcp --client claude-code --apply
ai-memory install-hooks --agent claude-code --apply

Docker

docker run -d --name ai-memory \
  -p 127.0.0.1:49374:49374 \
  akitaonrails/ai-memory:latest

ai-memory install-mcp --client claude-code --apply
ai-memory install-hooks --agent claude-code --apply

Arch Linux

yay -S ai-memory-bin    # prebuilt binary
yay -S ai-memory         # من المصدر

المنصات المدعومة

• Linux — مدعوم
• macOS — مدعوم
• Windows via WSL2 — مدعوم
• Native Windows — experimental
• Docker — amd64 + arm64

الفرق بين ده و Claude-Mem

Claude-Mem (نشرت عنه قبل كده) هو memory لـ Claude Code فقط. AI Memory مختلف:

• Cross-vendor — مش محصور في Claude. الـ handoff بين الـ agents المختلفة هي الـ feature الأساسية
• Self-hosted server — مش local database بس
• Team-first — multi-user من البداية
• Git-backed wiki — السياق متخزّن كـ markdown قابل للـ versioning

سيناريوهات Ibrahim

• Agency team collaboration — فريق DSE (6 أشخاص) بيشتغل على عملاء مختلفين. كل عميل له wiki خاص، أي عضو بيكمّل من اللي قبله بدون ما يفقد سياق
• Switching agents — تبدأ feature في Claude Code، تكمّل في Cursor، تخلص في Codex. السياق مع كل واحد منهم
• Multi-machine Ibrahim — شغل من اللاب، تكمّل من الـ opencode server بتاعك على Cloudflare Tunnel، أو من موبايل
• Vibe Coding course — module عن team collaboration على AI agents = نقطة بيع قوية لعملاء enterprise
• faahm support team — لو عندك فريق دعم بيستخدم AI، AI Memory بيديهم shared knowledge base عن الطلاب والمشاكل الشائعة

فرصة Service

“AI Memory Team Setup” — تنصبّ AI Memory على server داخلي أو VPS + تدرّب الفريق على الاستخدام. سعر: 10-20 ألف جنيه setup. مناسب لـ development agencies و startups بـ فريق مطوّرين.

📎 رابط المشروع: github.com/akitaonrails/ai-memory