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AOCI-CODE 将 AI 对软件项目的理解保存为可版本化的文本索引。模型基于源码，为文件和数据库表记录职责、关系、接口约定与重要约束；后续会话先读索引，再定位具体代码。通过本地 CLI 和 MCP 接入现有编程助手，适合接手已有项目、长期迭代和切换 Agent。项目采用 FSL-1.1-MIT，属于 Fair Source/source-available。 亮点 我们是项目团队，本次提交为自荐。 把系统理解保存在仓库里：索引记录对…
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AOCI-CODE 将 AI 对软件项目的理解保存为可版本化的文本索引。模型基于源码，为文件和数据库表记录职责、关系、接口约定与重要约束；后续会话先读索引，再定位具体代码。通过本地 CLI 和 MCP 接入现有编程助手，适合接手已有项目、长期迭代和切换 Agent。项目采用 FSL-1.1-MIT，属于 Fair Source/source-available。 亮点 我们是项目团队，本次提交为自荐。 把系统理解保存在仓库里：索引记录对象职责和难以从目录结构直接看出的约束，由 Git 管理，可以审阅差异和回滚。 跨会话、跨 Agent 接手：索引与当前代码保持一致时，Codex、Claude Code、Cursor 等助手可以复用同一份项目认知，减少重新梳理系统的工作。 随开发增量维护：MCP 工作流发现受管对象的变化，由模型依据实际证据更新受影响的条目。 代码与数据库统一理解：可为数据库表结构建立独立索引，帮助 Agent 理解代码与数据之间的关系；不读取业务数据。 可供开发者学习的实现：项目用 Go 实现本地 CLI 和 MCP Server，源码展示了如何将模型撰写的认知索引纳入版本管理和变更维护流程。
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