把你的人生记忆交给AI

过去几十年，我们把工作与生活的所见、所闻、所做塞进了无数的工具：文档在云盘，聊天在微信，决议躺在会议纪要，任务散在项目看板，数据沉在报表。信息越积越多，真正需要用时只记得“发生过”，却拼不齐关键细节与业务流因果链。结果是反复翻找与询问，复盘艰难、证据缺失、交接受阻，个人与团队的上下文记忆一起变得模糊变形。

上下文工程（Context Engineering）随着 Andrej Karpathy 在 Twitter 上的讨论走热，行业逐步形成共识：AI 从“能用”到“好用”的关键不在更长的提示词，而在上下文。但真正的落地难点并非定义上下文的概念，而是把分散的多模态数据自动加工成最相关、最充分、且最精炼的上下文。

境瞳科技推出开源项目 LifeContext，将作为 Context Engineering 的最佳实践，把你一生的所见、所闻、所做转化为一个动态的、可交互的、可视化的「人生上下文」。以此为基石，构建了一个真正懂你的“数字分身”，能主动洞察你所需的信息，精准检索你的任何记忆，自动处理日常工作，甚至作为你的专属代理，与这个世界展开无限可能的交互、连接与创造。

作为用户，你将获得什么？

• 随时回看：想起某段人生片段或项目节点，一键看到当时的人、事、图文证据和“后来怎样了”。
• 开口就找：不用记文件名，直接问“去年国庆我和谁在哪定了哪家店” “上次体检医生怎么嘱咐的”。
• 自动串联：照片、聊天、日程、笔记等等人生足迹被连成一条时间线并自动管理起来，重要瞬间与因果关系一目了然。
• 贴心提醒：AI 会“懂你”的节奏，提前推送该看的东西：出差前给你行程与资料，纪念日前送上相关回忆，会议前递上复习卡。
• 一键交接：把“这件事是怎么走到今天的”生成成小结或交接包，不必再费力翻查历史记录、询问同事。
• 更会替你办事：在你授权的范围内，AI 能基于上下文自动草拟邮件、整理周报、准备出行清单，把记忆直接转化为行动力。

作为开发者，你将获得什么？

• Data Ingest｜采集方法：标准化连接器，可靠接入文档、表格、图片、视频、音频等任何数据。
• Data Curation｜清洗方法：自动去噪、去重、去冗余，只保留对任务有价值的干净数据切片。
• Vector DB｜索引方法：多模态向量 + 稀疏检索 + 元数据过滤的混合索引，支持分层缓存与可插拔重排算法。
• RAG｜检索增强方法：混合检索与可插拔重排算法，支持长上下文路由与多模型协同，回答可溯源到证据与片段。
• Memroy｜记忆方法：构建短/中/长期记忆池；按重要度×新近度×频次自适应巩固与遗忘。
• Context Compression｜压缩方法：语义去冗与层级摘要，将冗长Prompt蒸馏为最小且充分的上下文。

LifeContext的定义

Shaped by your life. Empower yourself. Interact with the world.

LifeContext源于您独一无二的人生上下文，为您塑造一个真正‘懂你’的数字分身，提供人生级别的记忆检索，运用与共创。我们的突破不止于此，它将重塑您的连接方式，与这个世界展开无限可能的交互、连接与创造。

LifeContext的核心价值观

1) 以人为本（Agency First）

• 你是数据与记忆的主人：默认最小可见，显式授权、随时撤回，所有采集/推送均以你的意愿为前提。
• 安全与隐私内建而非外置：端到端加密、细粒度权限（到段/句/片段）、全链路审计。
• 可控的主动性：你定义节奏与阈值——何时提醒、推送到哪、什么级别算“重要”。
• 我们坚持：清晰告知、可理解设置、可一键停用。我们拒绝：暗箱收集、默认过度权限、难以退出的锁定。

2) 真实可证（Truth & Causality）

• 证据先于结论：每条输出都可回溯到来源、时间与责任人，附带原文/片段定位。
• 脉络大于片段：不只给事实，还给因果链与版本脉络（为什么这样决定、依据是什么）。
• 反思与纠错机制：冲突检测、版本对比、反馈闭环；错了能改、改了留痕。
• 我们坚持：事实来源标注、事件时间线可视、结论因果透明。我们拒绝：无引用的“拍脑袋”、难以核验的幻觉。

3) 可用为王（Actionability）

• 从信息到能力：自动把碎片化记录蒸馏为可检索、可编排、可托付的上下文记忆。
• 少打扰、正当时：场景化触发与优先级队列，推送不越界、不打断，真正“帮到你”。
• 面向结果的设计：一键复盘、交接包、周报/纪要模板、待办联动，输出即可落地。
• 我们坚持：量化可用性（覆盖率/时延/召回/成本），持续A/B与重放优化。我们拒绝：漂亮却无用的堆叠、增加负担的提醒噪音。

产品路线图

LifeContext 的进化蓝图将围绕三个维度展开：

1. 上下文的「广度」：我们始于浏览器，将逐步融合您的PC、移动设备、应用数据，直至智能硬件，构筑一个无缝的、全方位的人生上下文。
2. AI能力的「深度」：功能上，我们提供人生级别的长周期检索，低成本的多模态上下文存储，精确的上下文对齐，高效的实时上下文压缩技术等 Context Memory 底层能力。
3. 连接的「高度」：最终，我们将实现数字分身作为你的专属代理，在授权下，与这个世界展开无限可能的交互、连接与创造。

源于社区，也回馈社区。今天起，我们正式开源 LifeContext。

我们相信，伟大的产品从不在真空中长成——它诞生于开发者的好奇、用户的真实场景与社区的反复打磨。因此，LifeContext 选择开放共建：让每一位参与者都能看见、改造、优化、扩展，并把它带到更多元的应用场景中。

我们怎么开源

• 现在开放全部前端和后端代码

  包含多源接入（Ingest）、清洗（Curation）、索引（Vector & Hybrid Search）、上下文打包、时间线与因果链等关键能力，作为一套可插拔的上下文记忆底座。

我们开源的立场

• 开放协作：不只是给出代码，更邀请你提出问题、提交改进、共建生态。
• 技术普惠：让“Data-to-Context”能力不只属于少数组织，而成为人人可用的基础能力。
• 长期主义：坚持工程质量与文档完备，持续演进而不是一次性发布。

你可以这样使用

• 用户：一键部署，安装Chrome 插件，授权MCP权限，立刻把每天的经历自动串成可搜索的人生时间线。
• 开发者：在 Apache-2.0 许可下，按需定制管线与存储；基于统一SDK接口拼装你的上下文应用。
• 研究者：替换检索、压缩、对齐等模块，验证新的上下文工程方法与评测指标。

参与方式

• 访问我们的 GitHub 仓库 https://github.com/LifeContext/lifecontext
• 加入社区群，参加双周线上分享与路标（Roadmap）评审，共同决定下一步优先级。
• 如果你愿意贡献连接器、评测集或场景模版，我们将收录到官方生态并署名致谢。

从今天开始，一起把“人生的上下文”做丰富、做精准、做可用。

关于我们｜境瞳科技

境瞳科技孵化于中国人民大学信息学院，扎根于学院在 AI-Ready Data、RAG、Memory、Video Understanding、In-Context Learning等方向的前沿研究。我们把这些成果工程化为Context Base能力，持续迭代 SOTA，并把价值落到长周期记忆与多模态情境理解的真实场景中——这正是 LifeContext 的核心。

产品与能力矩阵

• LifeContext：面向专业职场人士的数字分身，让AI帮你回忆一切，让AI代表你的一切。
• Context Base：集打包于一体的可插拔底座，支持多模态与增量更新。
• Open SDK & Connectors：标准接口与连接器生态，便于开发者快速把“可计算的记忆”接入自有应用与工作流。

我们的愿景

让上下文工程成为每个应用的基础设施；让个人与组织的上下文更丰富、更精准、更高效、更可用。通过 LifeContext，我们希望把学术前沿与一线工程打磨汇入同一条河，持续向社区开放、与开发者共建下一代生产力。