local-first / ai-ready
你的工作会留下痕迹。
YZOS 把这些痕迹转化为你的 AI 可以使用的知识，完全在你自己的机器上完成。
$ git clone https://github.com/StringKe/yzos && cd yzos && mise run dev-installmcp { "mcpServers": { "yzos": { "url": "http://127.0.0.1:17432/mcp" } } }工作原理
观察
带 OCR 的屏幕录制、剪贴板历史、麦克风转录以及 AI 工具会话都会在后台被动捕获。你无需直接操作 YZOS，它会在你工作时默默观察。
结晶
本地 LLM 将原始痕迹提炼为人物、项目、任务以及第一人称记忆点。知识以纯文本 Markdown 文件的形式存在，你可以随时阅读和编辑。
供料
Claude Code、Codex 以及任何 MCP 客户端都能连接到本地 HTTP 端点，查询你的活动、实体、知识与剪贴板，得到的是真实数据而不是猜测。
| tool | returns | source |
|---|---|---|
| activity | ||
| yzos_activity_summary | day digest | screen ocr |
| yzos_activity_sessions | session list | window focus |
| yzos_ai_sessions | ai tool sessions | agent logs |
| entity | ||
| yzos_entity_list | entities by kind | postgres |
| yzos_entity_get | entity detail | postgres |
| yzos_entity_search | ranked matches | pgvector |
| knowledge | ||
| yzos_knowledge_search | okf sections | okf markdown |
| yzos_knowledge_read | markdown source | okf markdown |
| clipboard | ||
| yzos_clipboard_recent | redacted history | pii model |
| yzos_clipboard_search | redacted matches | pii model |
# 你的 AI 助手会问 YZOS，而不是问你
$ claude "what was I working on this morning?"
yzos_activity_summary -> 3 sessions: cluster autoscaling fix,
model registry refactor, PR review for auth module
YZOS.app (menu bar, single process)
|- observe screen / clip / mic / ai
|- crystallize llama.cpp -> entities + okf
|- postgres ~/.yzos/pg (pgvector)
\- http 127.0.0.1:17432 /mcp为什么选择 YZOS
一切数据留在本地
录制、OCR、推理与存储全部运行在你的 Mac 上。内嵌 PostgreSQL、内置 llama.cpp，无需云账号，没有遥测上报。
五个模型插槽
推理、视觉、语音、向量化与 PII 检测各自运行独立模型，可从内置的 Hugging Face 市场随时替换其中任意一个。
默认保护隐私
在任何数据被存储或供出之前，一个专用的 PII 模型会先脱敏密码、姓名、电话号码与身份证号等信息。
免费且开源
MIT 协议授权。没有付费档位，没有功能限制。你可以构建它、运行它、fork 它。
# 1
$ git clone https://github.com/StringKe/yzos && cd yzos
# 2
$ mise trust && mise install && mise run dev-install
# 3
$ claude mcp add --transport http yzos http://127.0.0.1:17432/mcp
ready state=observing pg=up llm=ready mcp=:17432