
fcontext
fcontext 是一個上下文管理系統,使 AI 編碼代理能夠在會話之間保持連續的上下文,跨團隊共享知識,並通過結構化的上下文工程提供工業級輸出。
https://github.com/lijma/agent-skill-fcontext?ref=producthunt&utm_source=aipure

產品資訊
更新時間:2026年02月28日
什麼是 fcontext
fcontext 是一個開源工具,旨在解決 AI 輔助開發中的上下文連續性問題。它解決了 AI 編碼代理在會話之間忘記所有內容,並且無法跨不同代理或團隊成員共享知識的根本限制。該系統與包括 GitHub Copilot、Claude Code、Cursor 等在內的多個主流 AI 編碼代理協同工作,提供了一種本地、安全的方式來管理和持久化上下文,而無需任何雲依賴。
fcontext 的主要功能
fcontext 是一個全面的上下文管理系統,適用於 AI 編碼代理,能夠跨會話持續保存上下文、實現跨代理兼容性以及團隊知識共享。它提供文檔索引、需求追蹤、經驗包共享和本地數據存儲功能,從而可以在個人和團隊之間實現更高效和一致的 AI 輔助開發工作。
跨會話記憶: 通過以結構化格式存儲和持久化主題和結論,保持對話之間的上下文連續性,這些格式可以在多個會話中訪問
多代理支持: 與主要的 AI 編碼代理(包括 GitHub Copilot、Claude Code、Cursor 等)兼容,從而可以在不同的 AI 工具之間無縫共享上下文
經驗包: 通過可移植的經驗包,實現跨團隊和項目的領域知識和項目上下文的導出和導入
文檔索引: 將各種文檔格式(PDF、DOCX、XLSX 等)轉換為 markdown 以供 AI 使用,並維護索引內容的有序緩存
fcontext 的使用案例
團隊成員加入: 通過將現有項目知識和上下文導入到他們的人工智慧開發環境中,快速讓新團隊成員上手
企業開發: 在大型團隊中保持一致的開發標準和知識,同時追蹤需求和架構決策
文檔管理: 轉換和管理各種文檔格式,同時保持需求和實施之間的可追溯性
跨項目知識轉移: 通過可導出的經驗包,在組織內的不同項目之間共享領域專業知識和最佳實踐
優點
完全離線可用,具有本地存儲,以確保安全性和合規性
支持多個 AI 代理和無縫上下文切換
結構化的需求和知識管理方法
缺點
需要 Python 3.9+ 環境
團隊需要額外的設置和維護開銷
可能需要大量的存儲空間用於文檔緩存
如何使用 fcontext
安裝 fcontext: 使用 pip 安裝 fcontext:'pip install fcontext'(需要 Python 3.9+)
初始化 fcontext: 導航到您的項目目錄並運行 'fcontext init' 以創建 .fcontext/ 目錄結構
啟用 AI 代理: 運行 'fcontext enable <agent>',其中 <agent> 可以是 copilot、claude、cursor、trae、opencode 或 openclaw,以激活您首選的 AI 代理
索引文檔: 使用 'fcontext index <directory>' 將您的項目文檔(PDF、DOCX、XLSX 等)轉換並索引為 AI 可以讀取的 markdown 格式
添加需求: 使用 'fcontext req add \"title\" -t TYPE' 添加 AI 應該處理的需求(故事/任務/錯誤)
檢查狀態: 運行 'fcontext status' 以驗證一切設置正確並查看索引統計信息
與 AI 協同工作: 開始與您的 AI 代理協同工作 - 它將自動從 _README.md 和 _topics/ 目錄中讀取上下文
導出知識(可選): 使用 'fcontext export team-knowledge.zip' 導出可以與團隊成員共享的累積知識
導入知識(可選): 其他團隊成員可以使用 'fcontext experience import team-knowledge.zip' 導入共享知識
維護需求: 使用 'fcontext req' 命令來管理需求、查看看板、跟踪進度並在開發繼續時添加評論
fcontext 常見問題
fcontext 是一個工具,可以解決 AI 代理在會話之間忘記上下文,以及在代理之間切換時丟失知識的問題。它提供跨 AI 會話的上下文連續性,實現團隊知識協作,並通過在結構化文件中保持持久上下文來支持工業級 AI 交付。











