Intuition-Lab/personal-model

# Persome：构建你的个人模型 **让每一个 AI 都专属于你的开源个人模型。** 在你授权 macOS 权限后，Persome 会通过在 Mac 上捕获的专注活动来学习你真实的思考和工作方式——随后为 Codex、Claude Code 以及其他受信任的兼容 MCP 的客户端提供带有证据链接的上下文，以延续你的工作并做出有理有据的决策。 **在 Mac 上本地运行。默认私密。你可自由检查、修正、导出和删除。** [](https://github.com/Intuition-Lab/personal-model/actions/workflows/ci.yml) [](https://github.com/Intuition-Lab/personal-model/releases) [](LICENSE) [](#2-install-with-your-data) [](MCP.md) [](https://registry.modelcontextprotocol.io/?q=Persome) [尝试合成演示](#1-five-minute-synthetic-demo) · [使用你的数据进行安装](#2-install-with-your-data) · [连接 MCP 客户端](#3-connect-a-trusted-mcp-client) · [在 GitHub 上为 Persome 点 Star](https://github.com/Intuition-Lab/personal-model)  _成熟个人模型的概念示意图。以下演示中展示了确定性的 Runtime 证明。_ ## 它是什么？ 你的 `HUMAN.md` Persome 将活动连接成逐渐深化的上下文： | 层级 | 含义 | | --- | --- | | **点** | 带有来源的观察或事件 | | **线** | 随时间推移的关系或变化 | | **面** | 由相关证据支撑的模式 | | **体** | 跨越项目或生活领域的高阶结构 | | **根** | 当前关于你的整合模型 | 新证据可以强化、修正或推翻先前的推断。每一个重要的主张都保留有凭证记录。 ## 用例 ### 1. 一个根——关于你的模型 **数千个瞬间。一个不断演进的你。** Persome 将带有来源的观察转化为关系、模式、高阶结构以及一个当前的根：现在什么最重要、你倾向于如何决定，以及你的注意力正在转移向何处。

从点到线、面、体，再到一个根——这是一个关于你是谁以及现在什么重要的鲜活模型。 ### 2. 相同的 AI。不同的你。

**模型是相同的。但它理解的人是不同的。** 两个人可以给同一个 AI 相同的提示词，理应得到不同的答案。你的个人模型改变了 agent 确定优先级、做决策、写作和行动的方式——因为它了解自己正在为谁工作。 相同的提示词不应为所有人产生相同的答案。给 AI 一个关于你的模型。 ### 3. 一个 MCP——将编码 agent 变成主动型 agent

**你的编码 agent 会自行寻找工作** 通过 MCP 连接 Persome 一次。Codex、Claude Code 和其他受信任的 agent 就可以使用关于你的目标、优先级、工作模式和边界的同一个模型。 Persome 会识别未完成的工作，根据你的优先级对其进行排序，并将安全的本地任务与需要你亲为的决策区分开来。连接的 agent 负责执行；而你保留对外部操作的控制权。 #### 从你停下的地方继续

#### 在你睡觉时工作

## 安装、连接并验证 **选择与你想要验证的目标相匹配的路径。** 合成演示和真实数据安装是特意分开的。 ### 1. 五分钟合成演示 无需触碰你的个人数据，即可尝试完整的 Persome 模型。此路径需要 Git 和 [uv](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/)，但不需要 API key、macOS 辅助功能权限，也无需访问你现有的 `~/.persome` 数据。 ``` git clone https://github.com/Intuition-Lab/personal-model.git cd personal-model uv run python scripts/sample_demo.py ``` 该脚本会在 `http://127.0.0.1:8743/model` 打开本地查看器，并在你按下 `Ctrl-C` 时删除其临时的合成数据。添加 `--showcase` 以获取下方显示的更密集、但仍是完全合成的图谱。  _由 `scripts/sample_demo.py --showcase` 生成的实际 `/model` 截图：包含 424 个合成点、146 条线、12 个面、4 个体和 1 个根。其中不包含任何个人数据。_ ### 2. 使用你的数据进行安装 要求：macOS 13 或更高版本以及 Xcode Command Line Tools。使用包管理器进行最简安装的命令如下： ``` uv tool install personal-model persome onboard persome model open --after 30 ``` 该发行版名为 `personal-model`；安装的 CLI 为 `persome`。 如需最明确的基于源码的首次运行： ``` git clone https://github.com/Intuition-Lab/personal-model.git cd personal-model bash install.sh ``` 交互式引导成功完成后，源码安装程序会自动安排一次性的 30 分钟查看器提醒。 **引导过程证明了什么** - `persome onboard` 会在每个 macOS 请求出现之前对其进行解释。 - 辅助功能权限会授予给带有版本号的 `mac-ax-helper`，并且仅在启用事件驱动捕获时授予 `mac-ax-watcher`。 - 仅在有效的截图或本地 OCR 策略需要像素时，才会请求屏幕录制权限。Persome 永远不需要完全磁盘访问权限。 - 在 Apple Silicon 上，本地 OCR 使用捆绑的 PP-OCRv6；在 Intel 上，它使用 macOS Apple Vision 框架。引导程序会在两种架构上验证独立的工作进程。 - 统一的 localhost 引导提供只读、多源导入，并从现有的 Markdown 历史记录中 构建初始模型。本地文件夹始终可用；Obsidian 和 Notion 仅在 Mac 上检测到时才会出现。同样的源依然可以 通过 `persome import-data` 获取；请参阅[导入指南](docs/importing.md)。 - 它证明了最终的生命周期所有者和 Runtime 生成，然后在标准守护进程模式下报告一份全新捕获的接收回执，或者为受信任的摄取等受支持的备用模式提供明确的就绪/隐私回执。 LLM 对于收集和 BM25 召回是可选的，但对于语义建模是必需的。你可以为无人值守的处理配置托管/本地提供商： ``` persome llm setup persome llm status --check ``` 或者，显式地将现有的编码 agent 订阅凭证借给后台的 Runtime。客户端 CLI 会保留并刷新自己的登录状态；Persome 只会 存储其可执行文件路径、路由策略以及持久的每日调用上限： ``` persome llm agent setup --client codex --daily-call-limit 50 --check # 也支持：claude-code, cursor-agent persome llm status ``` 支持带工具 Sampling 的受信任 MCP 客户端依然可以调用 `process_pending_model_work` 来处理单次请求、1–10 个会话的批量任务。这两种路径都 使用连接的 agent 额度，且不会将其 OAuth token 暴露给 Persome； CLI 桥接是选择性启用路径，它同时也为无人值守的阶段提供支持。 ### 3. 连接受信任的 MCP 客户端 注册你使用的任何所有者本地客户端： ``` persome install claude-code --fund-model persome install codex --fund-model persome install cursor-agent --fund-model persome install claude-desktop persome install opencode ``` `--fund-model` 是允许后台语义阶段消耗客户端订阅的明确许可，其默认上限为每本地日 50 次模型调用。省略此参数则仅安装 MCP 服务器，或者使用 `--daily-call-limit` 更改上限。`persome llm agent disable` 可撤销该许可，而不会 将客户端登出或删除备用提供商配置文件。 这些 stdio 注册会按需启动 MCP 进程，因此在引导程序初始化本地数据库后，守护进程无需 一直运行，并且配置中也不会 复制任何 HTTP bearer token。Schema 创建和迁移 仍归守护进程所有；全新或外部升级的数据根目录 必须先运行一次 `persome start`，stdio 客户端才能使用它。当守护进程停止时，stdio 写入依然 可用，但 WAL 维护会等待守护进程； 如果你在该模式下使用写入工具，请定期启动它，以确保 WAL 保持有界。 对于其他兼容 Cursor 的设置，你依然可以生成 stdio 对象并 手动合并 `mcpServers.persome`： ``` persome install mcp-json --filename persome-mcp.json ``` ### 4. 验证并提出有根据的问题 ``` persome status persome model status persome model open # 仅当你配置了 semantic provider 时： persome llm status --check ``` 早期出现稀疏或退化的模型可能是正常的；Persome 会报告缺失的几何结构，而不是捏造面、体或根。 连接 MCP 客户端后，尝试： 默认情况下，活动工作每五分钟缩减一次。在有效捕获且语义提供商正常工作的情况下，首次有效召回在运行预期上约为十分钟内——这不作为基准测试结果予以保证。 ### 5. 更新 Persome 对于 `uv tool` 安装，请使用包管理器进行升级并重新运行 Runtime 证明： ``` uv tool upgrade --python 3.12 personal-model persome onboard persome model open --after 30 ``` 在任何升级之后，请在恢复 Runtime 写入之前，重启托管了 Persome stdio MCP 进程的编辑器。从先前版本加载的进程在编辑器重新连接之前，无法 加入新的跨进程 SQLite 维护门。 对于由 `install.sh` 创建的安装，请在任意目录下运行事务性更新程序： ``` persome update ``` `persome update` 会保留配置、凭证、个人数据、捕获策略和生命周期意图，并在提交更新前执行其自身支持模式的引导。请勿使用它来更新由包管理器管理的安装。

在 GitHub 上为 Persome 点 Star · 官方 MCP 注册表 · MCP 客户端设置 · 安全与隐私

贡献者

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Kevin   💻 Code	huachenjie238-oss   📈 Growth	Jing@Meowy   📈 Growth
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标签：MCP, 上下文管理, 个人知识模型, 人工智能, 用户模式Hook绕过, 用户行为分析, 逆向工具