【开源推广】Sivtr:人与Agent的共享工作记忆层(基于Rust的轻量级TUI/CLI+Skill)

【开源推广】Sivtr:人与Agent的共享工作记忆层(基于Rust的轻量级TUI/CLI+Skill)
【开源推广】Sivtr:人与Agent的共享工作记忆层(基于Rust的轻量级TUI/CLI+Skill)

本帖使用社区开源推广,符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容:

- 我的帖子已经打上 开源推广 标签:
- 我的开源项目完整开源,无未开源部分:
- 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区:
- 我帖子内的项目介绍,AI 生成或润色部分已截图发出:
- 以上选择我承诺长期有效,并接受社区监督:

以下为项目介绍正文内容,AI生成、润色内容已使用截图方式发出


项目文档及地址:

剧透

缘起

在Ai编程中,跨sessions的终端注意力管理与多Agent消息协同,一直是多终端、多Agent场景下的核心痛点。我看到了这个很有潜力的开源项目,并与作者 @wolllf (已因为非必要不抽奖被禁言 :smiling_face_with_tear:) 一起开发了Sivtr——一个同时面向人和 Agent 的、基于 Rust 的轻量级 TUI / CLI 统一记忆共享 workspace。,
目前 Sivtr 已支持 Terminal、Codex、Claude Code、OpenCode、Pi Agent,已在 Windows、Linux、macOS 平台可用,并提供 VS Code 插件方便codex等插件快捷键呼出tui面板。

本项目的构想是:
终端输出和agent对话在同一个工作区中共享。人通过tui面板浏览获取,Agent通过Cli与skill检索。

Sivtr is a Unified Shared Working Memory for Humans and Agents。

对人:跨会话复制粘贴,一键解决 :face_in_clouds:

对人来说,Sivtr 解决的是多窗口、多终端、多 Agent 场景下的复制粘贴和上下文找回问题,跨 terminal、跨 session、跨 Agent 的复制粘贴,可以一键解决。少碰鼠标,少翻窗口。
同一项目中路径下的终端记录和agent对话记录会被Sivtr自动记录,然后你可以直接在一个窗口里进行浏览与搜索、复制与导出。

Ubuntu 24.04 TUI简单功能视频示例

Screencast from 2026-05-22 02-34-58

在终端命令行中,通过sivtr cc/ci/co m..n 快速复制前几条指令的输入/输出,还支持替换prompt,regex检索等功能。(可以看下面的简单玩法的第一个视频)

对 Agent :shaking_face:

Sivtr 同时提供 CLI 和 skill,这意味着 Agent 可以直接读写项目的工作记忆,缩短用户交互链条,提升交互效率。

我们希望通过Sivtr,实现将Terminal 输出、AI 对话、命令、报错、决策、diff、测试结果,通过cli的search和show指令(后面会支持更对利好agent检索的命令)变成一个可搜索、可追溯的上下文层。

  • 例如终端里 cargo test 报错,Agent 可以自动拿到失败上下文,不需要你复制粘贴。你只需要说:

“修刚才那个。”

“继续终端的工作。”

“接上一个 Agent 的工作。”

Agent 可以从共享记忆里展开当前任务、最近改动和被否掉的方案。

而不是让你自己翻不同的agent对话、终端报错复制粘贴,特别麻烦,还容易漏掉,而agent一样需要借助复杂的记忆机制,甚至有时候依旧会有幻觉。

换 Agent 时,新 Agent 可以先搜原Agent记忆,不用你重新解释一遍背景。:

sivtr search agent --match "当前任务|失败|TODO" --since today --- format timeline
sivtr search terminal --status failure --latest 1 --format json

之后还会支持接入远程 chat 记录,从其他人的电脑中读取记忆,让团队工作也能被 Agent 接力,我们希望能展开团队/企业级的服务支持。

我们期待在sivtr的实践下,Agent 活在人的工作现场里,人和 Agent 共同读写同一个共享工作记忆层。

当前能力

  • Rust 实现的轻量级 TUI / CLI,支持 Windows / Linux / macOS / VS Code。
  • 支持 Terminal / tmux 工作流:捕获命令块、浏览长输出、搜索、选择、复制、diff。
  • 支持 Codex、Claude Code、OpenCode、Pi 等 Agent 会话读取、搜索、展示、复制。
  • 支持统一检索 terminal 与 agent 工作记录:

未来计划

  • 支持更多agent provider
  • 远程连接他人的工作区record
  • 可选的数据rag化,便于agent语义搜索

指令说明

sivtr search terminal --status failure --latest 1 --format json
sivtr search agent --match "当前任务|失败|TODO" --since today --format timeline
sivtr search codex --match "borrow error" --format compact
sivtr search claude --since today --format md
sivtr search opencode --match "TODO|failed" --format timeline
sivtr search pi --since today --sort oldest --format timeline
  • 支持 timeline / compact / md / json 多种输出格式,既方便人扫读,也方便 Agent 获取。
  • 支持稳定 ref 追溯上下文:
terminal/session/record/line
pi/session/turn/line
claude/session/turn/line
codex/session/turn/line
  • 支持 sivtr search <ref> <filter> 快速检索, 然后用sivtr show <ref> 精确展开上下文,让 Agent 能先 search 再 show:
sivtr show pi/019e5abb/3 --format json
sivtr show terminal/session_21176/8 --format json
  • agent session和终端信息统一成输入与输出的形式,在tui中**i复制输入,o复制输出,y复制全部。**工作记忆保存在本机。

废话不多说直接上图:Windows TUI窗口下markdown渲染模式预览

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配置

sivtr 使用 TOML 配置文件。默认路径遵循各平台的配置目录。

命令 行为 sivtr config show 打印配置路径和有效文件内容或默认值 sivtr config init 如果配置不存在,则创建默认配置 sivtr config edit 必要时创建配置,并用配置的编辑器打开

架构

Sivtr 主要分两层:

  • 二进制层( src/ ): CLI 解析、命令分发、TUI 状态和平台相关热键行为。
  • 核心 crate( crates/sivtr-core/ ):捕获、解析、buffer、选择、搜索、历史、导出、配置和 Agent 会话解析。

Workspace

sivtr/
|- Cargo.toml
|- src/
|  |- cli.rs
|  |- main.rs
|  |- app.rs
|  |- commands/
|  `- tui/
`- crates/
   `- sivtr-core/
      `- src/
         |- ai.rs
         |- buffer/
         |- capture/
         |- claude.rs
         |- codex.rs
         |- config/
         |- export/
         |- history/
         |- opencode.rs
         |- parse/
         |- pi.rs
         |- search/
         |- selection/
         `- session/

几个简单玩法(多视频警告)

1. 复制最近一次命令输出

1(1)

2. 让 Agent 查看最近失败的终端命令

1

3. 查看今天的 Agent 工作时间线

3

4. 挖掘潜藏todo

4

5. 复制某个 Agent 最近回复

你可以用ctrl+y(需要先 sivtr hotkey start 启动快捷键)呼出tui面板,然后y直接复制

也可以用以下指令复制

sivtr copy claude out 
sivtr copy codex out 2..3(后面接比如 2..3复制倒数第2到3条)
sivtr copy opencode in
sivtr copy pi out

5

6. 跨agent共享进度

2

如果觉得喜欢有所收获就支持一下吧! 欢迎Star与讨论

GitHub: GitHub - Ariestar/sivtr: A unified agent memory workspace for human and agent · GitHub)

AI总结截图

sivtr-intro

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