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我是 TMF 的项目方，想自荐一个面向 AI 编程 agent 的开源开发工具，目前处于早期开发者预览阶段。 解决的问题：AI 编程助手改代码时，容易遇到两种情况：一是代码已经被其他人或另一个 agent 改过，它却还按之前的理解继续写；二是只盯着眼前的函数，没注意到调用它的地方，或它依赖的其他代码。 TMF 会记录这些代码之间的联系，并检查之前记下的理解是否仍与当前源码一致。发现代码变了，就指出需要重新阅读的位置，帮助助手既看当前代码…
我是 TMF 的项目方，想自荐一个面向 AI 编程 agent 的开源开发工具，目前处于早期开发者预览阶段。 解决的问题：AI 编程助手改代码时，容易遇到两种情况：一是代码已经被其他人或另一个 agent 改过，它却还按之前的理解继续写；二是只盯着眼前的函数，没注意到调用它的地方，或它依赖的其他代码。 TMF 会记录这些代码之间的联系，并检查之前记下的理解是否仍与当前源码一致。发现代码变了，就指出需要重新阅读的位置，帮助助手既看当前代码，也顾及上下游的影响。 适用于多分支协作和长时间运行的编程会话，可通过 MCP 接入。 我们在真实 Guava 版本演进中做过同一 agent 会话实验：先读旧实现，集成上游变更并保留旧索引，再查询、实际重读源码并补充回归测试，60 项检查通过。这验证了按使用协议完成的过期检测、实际重读与测试开发链路。 另一次 Guava 修复任务对照中，源码组使用 384,389 tokens，TMF 组使用 387,961 tokens，约高 0.93%，本例开发阶段总 token 用量基本持平。该比较为源码组事后补跑，索引构建成本另计。 项目（MIT）： 固定提交安装与试用指南： 演示脚本： 实验介绍： 接入时通过 --repo 将 MCP 服务绑定到任务工作树。新鲜度结果针对已绑定的源码证据；无法解析的依赖关系保留为未知，不能将局部 fresh 当作整个调用链已经验证。TMF 提供检查与重读指引，源码阅读与测试仍是开发流程的一部分。欢迎感兴趣的开发者试用并反馈实际使用体验。 rc4 试用入口（2026-09-13 更新） 现已发布 PyPI rc4，并登记至官方 MCP Registry。目录登记不代表平台对效果的背书。 安装 uv 后，可用下面的命令启动；将路径替换为当前任务的 Git 工作树绝对路径： sh uvx --from 'true-memory-fragments[java]==0.1.0rc4' tmf mcp --repo /absolute/path/to/task-worktree 首次使用先确认 tmfstatus.repo，再通过 tmfwarm 建立索引。代码变化后查询旧绑定，按 stale 提示实际重读当前源码，再继续开发。发布包与校验值。
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