综合介绍

ByteRover 是一个为AI编程智能体设计的记忆层工具。它的核心功能是帮助AI在不同的集成开发环境（IDE）、项目和团队中存储、检索和共享编程记忆。当你使用像Cursor或Copilot这样的AI工具进行编程时，ByteRover可以像一个外部大脑一样，自动保存代码片段、解决方案和项目背景知识。这样一来，AI就不再会“忘记”之前的工作，避免了开发者重复解释项目需求和代码逻辑的麻烦。通过安装一个简单的插件，开发者可以让AI智能体在编写代码前自动查询相关记忆，并在任务完成后自动保存学到的新知识，从而提升整个开发团队的协作效率和代码质量。

功能列表

• 自动记忆存取: AI智能体可以在执行任务前后，自动保存和调用相关的代码记忆，无需人工干预。
• 跨平台记忆共享: 记忆可以在不同的AI IDE（如Cursor, VS Code, Zed等）、项目和团队成员之间无缝共享。
• 记忆工作区: 用户可以为不同的项目创建独立的“记忆工作区”，将相关的代码知识和解决方案分类管理，保持记忆库的整洁和高效。
• 记忆管理: 提供完整的记忆管理功能，用户可以随时添加、删除、修改或评论记忆，也可以为重要的记忆添加书签，提高其被AI检索的优先级。
• 团队协作: 团队成员可以加入同一个记忆工作区，共享最佳编程实践和项目背景，确保整个团队使用统一的编码标准。
• IDE集成: 通过插件形式与主流AI IDE快速集成，安装配置过程简单，不影响开发者现有的工作流程。
• 灵活的调用方式: 开发者既可以设置让AI自动检索记忆，也可以在需要时手动向AI提问，指令其查询特定记忆。

使用帮助

ByteRover作为一个增强AI编程智能体记忆的工具，可以有效解决AI在不同会话中丢失上下文的问题。以下是详细的安装和使用流程，帮助你快速上手。

第一步：注册并创建工作区

1. 访问官网并注册首先，打开ByteRover的官方网站 https://byterover.dev。点击页面上的“Get Started”或“Launch App”按钮，使用你的账户（如GitHub账户）进行注册和登录。
2. 创建组织（Organization）首次登录后，系统会提示你创建一个“组织”。组织可以看作是你的顶层文件夹，用于管理你或你的团队的所有项目。输入一个名称，点击创建即可。
3. 创建记忆工作区（Memory Workspace）在组织内部，你需要创建一个“记忆工作区”。每个工作区都相当于一个独立的项目记忆库，拥有自己独立的API密钥，用于存放特定项目的代码记忆。你可以为不同的开发项目创建不同的工作区，以便分类管理。例如，你可以创建一个名为 Web_Project_API 的工作区。

第二步：在AI IDE中集成ByteRover

ByteRover通过在IDE中安装插件或配置包来工作。这里以在AI编程工具 Cursor 中集成为例，其他工具（如VS Code, Zed, Windsurf等）的流程也类似。

1. 选择你的智能体在ByteRover网站的记忆工作区页面，你会看到一个快速开始的指引。首先选择你正在使用的AI编程智能体，例如选择“Cursor”。
2. 安装ByteRover扩展根据指引，点击页面上的链接来安装ByteRover的扩展程序。它会自动跳转到Cursor并请求安装权限。确认后，扩展程序便会安装到你的IDE中。
3. 自动配置安装完成后，ByteRover扩展会自动处理大部分配置。它会在你的IDE设置中添加一个新的mcp.json配置文件（MCP，即模型上下文协议），其中包含了连接到你刚才创建的记忆工作区的必要信息（如API密钥）。同时，在你的Cursor项目根目录中，会自动生成一个名为 byterover.rules.mdc 的文件，该文件定义了AI智能体应如何与ByteRover交互，例如“在生成代码前检索知识”和“在任务完成后存储知识”。

第三步：使用ByteRover进行编程

集成完毕后，你就可以在日常编程中体验ByteRover带来的便利了。

1. 自动记忆存储当你给AI（如Cursor的聊天机器人）一个编程任务，比如“请用TypeScript写一个快速排序算法”，AI完成任务后，ByteRover会自动将这段成功的代码逻辑和解决方案作为一个“记忆”保存到你指定的记忆工作区中。你可以在ByteRover的网页后台看到这条新创建的记忆。
2. 自动记忆检索下次当你在同一个项目或另一个项目中需要解决类似问题时，AI会在动手编码前，自动查询ByteRover的记忆库。如果找到相关的解决方案或代码模式，它会直接利用这些已有知识，而不是从头开始。这极大地提高了编码效率和一致性。
3. 手动查询记忆除了自动检索，你也可以主动向AI提问来查询记忆。例如，你可以直接在Cursor的聊天框中输入：“从我的ByteRover记忆中找到之前保存的那个排序函数”。AI会根据指令精确地从记忆库中提取信息。

第四步：管理你的记忆库

为了让记忆库发挥最大作用，你需要对其进行有效管理。

• 为记忆添加注释：你可以在ByteRover的网页后台为每一条记忆添加注释或上下文描述，帮助AI更准确地理解和使用它。
• 标记重要记忆：对于一些核心的、高复用性的代码逻辑，你可以将其标记为“重要”。这样，AI在检索时会优先考虑这些记忆。
• 清理过时记忆：随着项目的迭代，一些记忆可能会变得过时。你可以随时在后台删除这些无用的记忆，保持记忆库的整洁和高质量。
• 团队共享：如果你在团队工作，可以将团队成员邀请到同一个记忆工作区中。这样，一个人解决问题的经验就可以被整个团队的AI智能体共享和复用，实现了团队范围内的知识沉淀。

通过以上步骤，ByteRover就成为了你的AI编程助手的“长期大脑”，让AI真正地“学习”和“成长”，成为更懂你和你的项目的编程伙伴。

应用场景

1. 跨项目知识复用当你在一个新项目中需要实现一个与旧项目类似的功能时（例如，用户身份验证或API数据请求），ByteRover可以让AI自动检索并应用你之前项目中已经验证过的最佳实践代码，无需你手动查找和复制代码。
2. 团队协作与代码标准化在一个开发团队中，不同成员可能对同一个问题有不同的实现方式。通过共享同一个ByteRover记忆工作区，可以确保所有团队成员的AI智能体都遵循同样的代码规范和设计模式，例如统一的API错误处理方式或数据库查询结构。
3. 复杂Bug的解决方案存档当你好不容易解决一个棘手的Bug后，可以将解决方案和相关上下文存入ByteRover。未来如果团队中其他人或你自己再次遇到类似问题，AI可以直接提供当时的解决方案，节省大量的调试时间。
4. 新成员快速上手项目新加入团队的成员通常需要花费大量时间来熟悉项目的背景知识和技术架构。通过ByteRover，项目的核心逻辑、重要决策和特定库的使用方法都已经被记忆下来，新成员可以通过AI快速获取这些信息，更快地融入开发工作。

QA

1. ByteRover支持哪些编辑器？目前官方支持Cursor、Windsurf、Cline、VS Code和Zed，并通过插件方式集成。对IntelliJ的支持也即将推出。
2. AI是如何访问这些记忆的？是自动的吗？ByteRover提供了灵活的访问方式。你可以通过配置文件，让AI在每次执行任务前后自动检索和存储记忆。同时，你也保留了手动控制的选项，可以在需要时明确指示AI去查询或存储特定信息。
3. 我应该在ByteRover中存储什么类型的信息？用户通常喜欢存储以下内容：
   • 代码模式：例如特定API调用的结构、数据库查询的首选写法。
   • 调试解决方案：解决过的棘手Bug的方法和过程。
   • 项目上下文：重要的领域知识、架构决策等。
   • 库的使用方法：特定第三方库的最佳配置和实现案例。
4. 每个编码项目都需要创建一个新的ByteRover项目吗？不需要。你可以使用一个“记忆工作区”来管理多个相关的编码项目。每个工作区有自己独立的API密钥，用于组织记忆。当你切换不同的本地项目文件夹时，ByteRover的IDE插件会自动切换到对应的工作区。