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检索你的 Claude Code 和 Codex 历史。蒸馏持久经验。教会未来的会话。
你与 Claude Code、Codex 的每次对话里都藏着决策、调试心得和反复强调的偏好——但终端一关就全没了。Distill Yourself 在本地索引这些历史，让它们可搜索、可分析，并把筛选后的洞察回写进 AI 配置文件，让你不用再重复教。
方式 A — 全局安装，任意目录启动：
# 使用 uv 安装（推荐）
uv pip install git+https://github.com/QuantaAlpha/Distill-Yourself.git
# 或使用 pip
pip install git+https://github.com/QuantaAlpha/Distill-Yourself.git
# 任意目录启动
distill-yourself
# 打开 http://localhost:5757方式 B — 克隆后直接运行（零安装）：
git clone https://github.com/QuantaAlpha/Distill-Yourself.git
cd Distill-Yourself
# 零依赖 — 纯 Python 标准库
python3 server.py
# 打开 http://localhost:5757Claude Code 和 Codex 的会话会自动检测，无需手动导入。
| 数据源 | 路径 | 状态 |
|---|---|---|
| Claude Code | ~/.claude/projects/ |
自动检测 |
| Codex | ~/.codex/sessions/ 和 ~/.codex/archived_sessions/ |
自动检测 |
浏览、搜索和分析即开即用。 AI Chat 和 Evolve 功能调用你本地安装的 CLI 工具——不需要应用级 API Key，但至少需要安装并登录其中一个：
npm i -g @anthropic-ai/claude-code或npm i -g @openai/codex
Evolve 引擎可以把洞察同步到 AI 配置文件。所有写入都需要预览和明确确认，不会静默写入。
| 内容 | 目标 | 操作 |
|---|---|---|
| Profile（开发者画像） | ~/.claude/CLAUDE.md |
追加或替换对应章节 |
| Memory（偏好记忆） | ~/.claude/memory/*.md |
创建/更新单个记忆文件 |
| Rules、Signals、Patterns | — | 仅展示，不回写 |
Codex 会话已支持索引和搜索，但回写目前仅针对 Claude Code 配置。
- 索引、搜索和分析完全本地运行 — 对话数据从本地目录读取，索引存储在本地 SQLite 数据库（
.cache/sessions.db） - AI Chat 和 Evolve 调用你本机安装的 Claude Code 或 Codex CLI，CLI 可能会将选定上下文发送给各自的云服务商（Anthropic / OpenAI）— Distill Yourself 本身不直接调用任何 API
- D3.js CDN — 前端从 D3 官方 CDN 加载可视化库，不会传输你的对话数据。如需完全离线运行，可将 D3 文件放入
static/ - 配置回写 — 必须经过预览和明确确认（见上表）
项目的核心功能。分析你的全部对话历史，通过三层抽象构建你的认知模型：
- L1 — 证据事件：从对话中提取的原始行为信号（纠正、偏好、反复出现的模式）
- L2 — 判断卡片：蒸馏出的决策倾向，带置信度评分和支撑证据
- L3 — 认知特质：泛化的性格和工作风格特征，每条都基于多张判断卡片
模型包含一个生成的认知头像和一句话人设摘要。所有结论都可追溯——点击任意特质即可查看背后的判断卡片和原始证据。用它来理解未来的 AI 会话应该记住你怎么思考和决策。
Runtime Pack 会把这些特质编译成一份简洁可读的开发者画像——随时可以同步到 AI 配置中。
分析反复出现的偏好、纠正和工作模式，生成配置更新供你预览后同步。
| 维度 | 回答什么问题 |
|---|---|
| Profile | 你是什么类型的开发者（人设卡 + 雷达图） |
| Memory | AI 应该记住什么（偏好图谱 + 证据卡片） |
| Rules | 你反复纠正过什么（P0/P1/P2 + 原文引用） |
| Signals | 纠正趋势是增还是减 |
| Patterns | 哪些问题反复出现（气泡聚类 + 建议） |
- 双数据源聚合 — Claude Code + Codex 会话合并展示，按来源标记
- 全文搜索 — 跨会话标题和消息内容搜索，直接跳转匹配位置
- 多维筛选 — 按来源、时间范围或项目过滤
- 结构化阅读 — 展开消息、查看工具调用、通过大纲跳转；侧边栏显示 AI 摘要和会话级对话
五个本地计算的分析视图——不需要 AI 引擎：
- 工具热力图 — 各工具类型的每日使用强度
- 文件热点 — 跨会话最常读写的文件
- 错误模式 — 按类型聚类的高频错误，含项目上下文
- 项目健康 — 各项目的会话量和活跃趋势
- 代码片段 — 生成的代码片段 + 是否已提交
用自然语言提问自己的历史——可以按单会话（"这个 bug 是什么原因？"）或跨会话（"这个月哪个项目错误最多？"）。内置需求提取、决策回顾、规则生成、效率分析等预设 prompt。流式响应由你本地安装的 CLI 驱动。
flowchart LR
A[对话] --> B[索引与搜索]
B --> C[洞察与 Evolve]
C --> D[预览与同步]
D -.->|下一次会话受益| A
Distill-Yourself/
├── chatview/ # Python 包：server、parsers、handlers、db、commands
├── server.py # 入口（thin wrapper → chatview.server）
├── analyze.py # CLI 入口（thin wrapper → chatview.cli）
├── db.py # DB 入口（thin wrapper → chatview.db）
├── static/
│ ├── js/ # ES Modules 前端
│ ├── css/ # 组件化 CSS
│ ├── evolve.js # Evolve 视图
│ └── twin.js # Twin 视图
└── docs/
└── USER_GUIDE.md
| 原则 | 实现方式 |
|---|---|
| 零安装依赖 | Python 标准库服务器；D3.js 由浏览器从 CDN 加载 |
| 隐私优先 | 索引/搜索读取本地 ~/.claude/ 和 ~/.codex/；AI 功能使用你安装的 CLI |
| 增量更新 | 追踪文件 mtime，仅重新解析变更的 JSONL 文件 |
| 快速搜索 | SQLite FTS5 全文索引，存储在 .cache/sessions.db |
| 实时响应 | AI Chat 和 Evolve 进度使用 SSE 流式传输 |
analyze.py 可独立运行——适合脚本、管道或 Agent 工作流。
# 列出最近 7 天的 Claude 会话
python3 analyze.py sessions --source claude --date 7d --limit 20
# 跨所有对话全文搜索
python3 analyze.py search "authentication bug" --project my-app
# 读取某个会话的完整消息历史
python3 analyze.py read <session-id>
# 提取最近一个月的架构决策
python3 analyze.py decisions --date 30d
# 查找某项目的高频错误
python3 analyze.py errors --project my-app
# 生成 Evolve 输出（rules / signals / patterns）
python3 analyze.py evolve-rules
# 导出 Evolve AI 引擎使用的预计算分析
python3 analyze.py aggregates大部分命令支持 --json、--source、--date、--project 和 --limit。
Endpoints
| Method | Endpoint | Description |
|---|---|---|
GET |
/api/sessions |
List sessions (filterable) |
GET |
/api/session/:id |
Full message history |
GET |
/api/session-summary |
Condensed summary |
GET |
/api/projects |
Detected projects |
GET |
/api/search?q=... |
Full-text search |
GET |
/api/timeline |
Daily session counts |
GET |
/api/analytics |
Tool usage & file hotspots |
GET |
/api/project-health |
Per-project scores & trends |
GET |
/api/snippets |
Extracted code snippets |
GET |
/api/file-evolution |
Cross-session file edit timeline |
GET |
/api/evolve/:tab |
Evolve data (profile/memory/rules/signals/patterns) |
GET |
/api/stats |
Global statistics |
GET |
/api/refresh |
Rebuild session index |
POST |
/api/chat |
AI chat |
POST |
/api/chat/stream |
Streaming AI chat (SSE) |
POST |
/api/evolve/sync |
Sync Evolve results to AI config |
| 变量 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
PORT |
5757 |
服务器端口 |
PORT=3000 python3 server.py欢迎贡献！请先开 Issue 讨论你想改什么。
git clone https://github.com/QuantaAlpha/Distill-Yourself.git
cd Distill-Yourself
python3 server.py # 启动开发服务器
# 打开 http://localhost:5757加入社区，交流 Distill Yourself 的使用经验、反馈和共创想法。
感谢以下同学对本项目的贡献和支持：
Huacan Wang · Yifan Zhou · Jun Han · Zhenheng Tang · Huanxuan Liao · Weida Wang · Yanlun Tu · Peijie Dong · Shizhou Huang · Ronghao Chen