SelfCtx

一句话：把你的工作方式、项目背景、偏好规则存成 Markdown，粘贴到任何 AI 模型立刻生效。

切换模型不再从零开始 · 2 分钟恢复完整上下文

English · 快速开始 · 博客文章

💡 这是什么？

你是否遇到过这些问题：

❌ 每次换模型要重新“调教”，花 30-50 分钟
❌ Claude 记住的上下文，ChatGPT 完全不知道
❌ 平台的 Memory 功能被锁死，无法导出迁移
❌ 不确定哪些信息可以给 AI，哪些不能

SelfCtx 让你：

✅ 2 分钟恢复完整上下文（vs 传统 30-50 分钟）
✅ 一份文件，所有模型通用（Claude、ChatGPT、Gemini、DeepSeek……）
✅ 本地掌控，随时导出迁移
✅ 4 个披露级别，按需分级共享

🎯 工作原理

graph TB
    A[📁 my_pca/ 本地文件夹] --> B[D1_identity.md]
    A --> C[D2_cognitive_os.md 🔥]
    A --> D[D5_capabilities.md]
    A --> E[D8_projects.md]
    
    A --> F[⚙️ build.py]
    
    F --> G[📦 exports/]
    G --> H[L0_public.md<br>500 tokens]
    G --> I[L1_work.md<br>2000 tokens]
    G --> J[L2_trusted.md<br>5000 tokens]
    G --> K[L3_full.md<br>完整版]
    
    I -.📋 复制粘贴.-> L[🤖 AI 模型]
    L --> M[Claude]
    L --> N[ChatGPT]
    L --> O[Gemini]
    L --> P[DeepSeek]
    
    style C fill:#ff6b6b,color:#fff
    style I fill:#51cf66,color:#fff
    style L fill:#4dabf7,color:#fff

核心思路：

把你的工作方式、技能、项目写成 10 个 Markdown 文件
用脚本合并成不同级别的文件（L0-L3）
复制粘贴到任何 AI 模型，立刻生效

🚀 快速开始（5 分钟）

第 1 步：克隆仓库

git clone https://github.com/s87343472/selfctx.git
cd selfctx

第 2 步：填写你的信息

打开 my_pca/ 文件夹，编辑这 4 个核心文件：

my_pca/
├── D1_identity.md          # 你是谁（职业、背景）
├── D2_cognitive_os.md      # 🔥 核心！AI 必须遵守的规则
├── D5_capabilities.md      # 你的技能和专长
└── D8_projects.md          # 当前项目

💡 不知道怎么写？点击查看示例

D2_cognitive_os.md 示例（这是最重要的文件）：

# D2 认知操作系统

## 输出规则
- 永远用中文回复
- 代码必须带注释
- 给我 3 个方案而不是 1 个

## 工作方式
- 我偏好渐进式实现，不要一次性大重构
- 遇到技术选型先问我，不要自己决定

## 禁止事项
❌ 不要直接给代码让我复制粘贴（我要理解原理）
❌ 不要用"应该"、"可能"等模糊词汇（要明确）

完整示例：查看 examples/product_manager/ 文件夹

第 3 步：生成可粘贴的文件

python build.py --level L1  # 生成工作版（推荐）

会在 exports/ 生成 L1_work.md

第 4 步：粘贴到任何 AI

复制 exports/L1_work.md 的内容，粘贴到：

AI 模型	粘贴位置
Claude	Project Knowledge
ChatGPT	Custom Instructions 或对话开头
Gemini	System Instructions
DeepSeek / Qwen	对话开头

完成！ AI 现在记住你了 🎉

📊 实际效果对比

❌ 没有 SelfCtx

你: 帮我写个 React 组件

AI: 好的，这是一个基础组件...
    （生成 class 组件）

你: 我要函数式组件，用 TypeScript，带单测

AI: 好的，重新写...

你: 用我们项目的 design system

AI: 你们用什么 design system？

✅ 使用 SelfCtx（L1 级别）

你: 帮我写个 React 组件

AI: 根据你的技术栈（React 18 + TS + Vitest），
    使用你们的 Ant Design 5.0 规范，
    这是函数式组件 + 单测...
    
    [直接给出符合项目规范的代码]

节省时间：从每次 30-50 分钟 → 2 分钟

🎚️ 4 个披露级别

级别	Token	包含内容	适用场景
L0 公开版	<500	身份标签 + 行为规则	公开分享、演示
L1 工作版 ⭐	<2000	+ 项目/技能/工作关系	日常推荐
L2 信任版	<5000	全部维度（脱敏）	长期主力模型
L3 全量版	不限	原始数据	仅本地，永不外发

首次建立：15-30 分钟之后迁移：2 分钟

📐 10 个维度详解

graph TD
    D1[D1 叙事身份<br>年度更新] --> D2[D2 认知 OS 🔥<br>季度更新]
    
    D2 --> D3[D3 具身状态<br>月度更新]
    D2 --> D4[D4 情绪心理<br>月度更新]
    D2 --> D5[D5 能力专长<br>季度更新]
    
    D5 --> D6[D6 资产图谱<br>季度更新]
    D5 --> D7[D7 关系网络<br>季度更新]
    D5 --> D8[D8 项目快照<br>月度更新]
    
    D1 --> D9[D9 兴趣审美<br>年度更新]
    D1 --> D10[D10 世界观志向<br>年度更新]
    
    style D2 fill:#ff6b6b,color:#fff
    style D5 fill:#51cf66,color:#fff
    style D8 fill:#ffd93d,color:#000

点击展开完整维度说明

#	维度	更新频率	说明
D1	叙事身份	年度	我是谁（职业、教育、地域）
D2	认知操作系统	季度	🔥 核心！AI 的强制规则
D3	具身状态	月度	健康、能量、作息
D4	情绪与心理	月度	可选，当前心理状态
D5	能力与专长	季度	技能树、工具链
D6	资产图谱	季度	产品/设备/代码库
D7	关系网络	季度	工作关系、协作者
D8	项目快照	月度	3-12 个月窗口的项目
D9	兴趣与审美	年度	偏好、品味
D10	世界观与志向	年度	长期目标、价值观

D2 是核心。 它存的不是偏好，是规则——粘贴进任何模型立刻强制执行。

🤖 模型兼容性

模型	L0	L1	L2	备注
Claude Opus 4.8 / Sonnet 4.6	✓	✓	✓	完美支持
GPT-5.5 / GPT-5.4	✓	✓	✓	完美支持
Gemini 3.1 Pro	✓	✓	✓	完美支持
Gemini 3 Flash	✓	✓	△	基本可用
Grok 4 / 4.3	✓	✓	△	基本可用
DeepSeek V3.2	✓	✓	△	基本可用
Qwen 3.5	✓	✓	△	基本可用
Mistral Large	✓	✓	△	基本可用

✓ 完全支持 · △ 基本可用，部分字段识别不够精准

🔒 安全提醒

⚠️ 重要：把这些文件加入 .gitignore：

# SelfCtx 敏感文件
exports/L3_full.md
my_pca/D4_emotional.md
my_pca/D7_relationships.md

隐私原则：

✅ L0/L1 可以公开分享
⚠️ L2 只给信任的主力模型
❌ L3 永远不要上传到任何平台

❓ FAQ

Q: 和平台的 Memory 功能有什么区别？

A: 平台 Memory 被锁死在单一模型，无法导出或迁移。SelfCtx 是本地 Markdown 文件，你完全掌控，可以跨所有模型使用。

Q: 需要编程基础吗？

A: 不需要。只需要会编辑 Markdown 文件。build.py 是可选的，你也可以手动合并文件。

Q: Token 会不会太多？

A: L1 工作版 <2000 tokens，相当于一页 A4 纸。现代模型支持 128K-200K tokens，完全无压力。

Q: 多久更新一次？

D2（认知 OS）：每季度审视一次
D8（项目快照）：每月更新
D1/D9/D10：每年更新
其他维度：按需更新

Q: 可以团队共享吗？

A: 可以！导出 L0 公开版给团队，包含团队的工作规范和行为准则。每个人再基于此添加自己的个人维度。

Q: 和 Anthropic Projects 有什么区别？

A: Anthropic Projects 只能在 Claude 中使用。SelfCtx 是模型无关的，可以在任何 AI 模型中使用，包括本地模型。

📚 示例文件

我们提供了 3 个职业的完整示例：

产品经理 - B2B SaaS 产品经理的完整配置
开发者 - 全栈开发者的技术栈和工作流
设计师 - UI/UX 设计师的设计原则和工具链

每个示例都包含：

✅ 完整的 10 个维度文件
✅ 可直接使用的 L1 工作版
✅ 详细的填写说明

🎁 进阶：Claude Skill（可选）

如果你用 Claude，可以安装增强技能：

下载 selfctx.skill
Claude 设置 → Skills → Import
获得能力：
- 自动搜索历史对话
- 结构化导出上下文
- 对话中直接更新维度

需要 Claude 3.5+

🗺️ Roadmap

基础框架和 10 个维度
4 级披露系统
Claude Skill 集成
VS Code 插件（一键同步）
Web 可视化编辑器
团队版（共享 L0 + 个人 L1-L3）
AI 自动提取（从历史对话生成 SelfCtx）

🤝 贡献 & 反馈

🐛 提交 Bug
💡 功能建议
⭐ 如果有用，请点 Star
🔀 欢迎提交 PR（尤其是新的职业示例）

📖 延伸阅读

📝 我为什么要给自己建一套「个人上下文资产」 - 深入讲解 SelfCtx 的设计理念
🏗️ 规模化实践：从个人项目到团队协作 - 如何在团队中使用 SelfCtx
🤖 更多 AI 工作流实践 - SagaSu 的博客

📄 License

MIT License - 详见 LICENSE

👤 关于作者

SagaSu - 产品人 × AI 实践者

不会写代码，用 AI Agent 从零造了 OmniConvert3900+ 页、8 种语言、73 种文件格式互转的在线工具

如果 SelfCtx 帮到了你，请点 ⭐ Star 支持一下！

SelfCtx (English)

One sentence: Store your work style, project context, and behavior rules as Markdown, paste into any AI model, works instantly.

Stop re-introducing yourself · Context restored in 2 minutes

中文 · Quick Start · Blog Post

💡 What is this?

Have you ever experienced:

❌ 30-50 min to re-onboard a new model
❌ Context scattered across platforms
❌ Platform memory can't cross models
❌ Unsure what's safe to share

SelfCtx gives you:

✅ 2 min to restore full context (vs 30-50 min)
✅ One file, all models (Claude, ChatGPT, Gemini, DeepSeek...)
✅ Plain Markdown, locally owned
✅ 4 disclosure levels, you decide

🎯 How it works

graph TB
    A[📁 my_pca/ Local folder] --> B[D1_identity.md]
    A --> C[D2_cognitive_os.md 🔥]
    A --> D[D5_capabilities.md]
    A --> E[D8_projects.md]
    
    A --> F[⚙️ build.py]
    
    F --> G[📦 exports/]
    G --> H[L0_public.md<br>500 tokens]
    G --> I[L1_work.md<br>2000 tokens]
    G --> J[L2_trusted.md<br>5000 tokens]
    G --> K[L3_full.md<br>Full version]
    
    I -.📋 Copy & Paste.-> L[🤖 AI Models]
    L --> M[Claude]
    L --> N[ChatGPT]
    L --> O[Gemini]
    L --> P[DeepSeek]
    
    style C fill:#ff6b6b,color:#fff
    style I fill:#51cf66,color:#fff
    style L fill:#4dabf7,color:#fff

Core idea:

Write your work style, skills, projects as 10 Markdown files
Merge into different levels (L0-L3) with script
Copy & paste into any AI model, works instantly

🚀 Quick Start (5 minutes)

Step 1: Clone the repo

git clone https://github.com/s87343472/selfctx.git
cd selfctx

Step 2: Fill in your info

Edit these 4 core files in my_pca/:

my_pca/
├── D1_identity.md          # Who you are
├── D2_cognitive_os.md      # 🔥 Core! AI behavior rules
├── D5_capabilities.md      # Your skills
└── D8_projects.md          # Current projects

💡 Need examples? Click to view

D2_cognitive_os.md example (Most important file):

# D2 Cognitive OS

## Output Rules
- Always reply in English
- Code must have comments
- Give me 3 options, not 1

## Work Style
- Prefer incremental implementation, no big refactors
- Ask me before making tech choices

## Don'ts
❌ Don't just give code to copy-paste (explain the logic)
❌ Don't use vague words like "should", "might" (be specific)

Full examples: See examples/product_manager/

Step 3: Generate paste-ready file

python build.py --level L1  # Generate work version (recommended)

This creates exports/L1_work.md

Step 4: Paste into any AI

Copy exports/L1_work.md content and paste into:

AI Model	Where to paste
Claude	Project Knowledge
ChatGPT	Custom Instructions or start of chat
Gemini	System Instructions
DeepSeek / Qwen	Start of chat

Done! AI now remembers you 🎉

📊 Effect Comparison

❌ Without SelfCtx

You: Write a React component

AI: Here's a basic component...
    (generates class component)

You: I need functional, TypeScript, with tests

AI: OK, rewriting...

You: Use our design system

AI: Which design system do you use?

✅ With SelfCtx (L1 level)

You: Write a React component

AI: Based on your stack (React 18 + TS + Vitest),
    using your Ant Design 5.0 specs,
    here's a functional component + tests...
    
    [Directly gives code matching your standards]

Time saved: From 30-50 min → 2 min

🎚️ 4 Disclosure Levels

Level	Tokens	Contents	Use Case
L0 Public	<500	Identity tags + behavior rules	Share freely, zero risk
L1 Work ⭐	<2000	+ Projects / expertise / work relationships	Daily AI collaboration (recommended start)
L2 Trusted	<5000	All dimensions, sensitive fields redacted	Long-term primary model
L3 Full	Unlimited	Raw data	Local only, never share

First setup: ~15–30 minEvery migration after: ~2 min

📐 10 Dimensions Explained

graph TD
    D1[D1 Narrative Identity<br>Yearly update] --> D2[D2 Cognitive OS 🔥<br>Quarterly update]
    
    D2 --> D3[D3 Embodied State<br>Monthly update]
    D2 --> D4[D4 Emotional State<br>Monthly update]
    D2 --> D5[D5 Capabilities<br>Quarterly update]
    
    D5 --> D6[D6 Asset Map<br>Quarterly update]
    D5 --> D7[D7 Relationships<br>Quarterly update]
    D5 --> D8[D8 Project Snapshot<br>Monthly update]
    
    D1 --> D9[D9 Interests<br>Yearly update]
    D1 --> D10[D10 Worldview<br>Yearly update]
    
    style D2 fill:#ff6b6b,color:#fff
    style D5 fill:#51cf66,color:#fff
    style D8 fill:#ffd93d,color:#000

Click to expand full dimension list

#	Dimension	Update Freq	Description
D1	Narrative Identity	Yearly	Who I am (career, education, location)
D2	Cognitive OS	Quarterly	🔥 Core! Hard rules for AI
D3	Embodied State	Monthly	Health & energy
D4	Emotional & Psychological	Monthly	Optional, current mental state
D5	Capabilities & Expertise	Quarterly	Skills, toolchain
D6	Asset Map	Quarterly	Products / devices / repos
D7	Relationship Network	Quarterly	Work relationships
D8	Project Snapshot	Monthly	3–12 month window
D9	Interests & Aesthetics	Yearly	Preferences, taste
D10	Worldview & Aspirations	Yearly	Long-term goals, values

D2 is the core. It stores not preferences but enforced rules — active the moment you paste them.

🤖 Model Compatibility

Model	L0	L1	L2	Notes
Claude Opus 4.8 / Sonnet 4.6	✓	✓	✓	Full support
GPT-5.5 / GPT-5.4	✓	✓	✓	Full support
Gemini 3.1 Pro	✓	✓	✓	Full support
Gemini 3 Flash	✓	✓	△	Works well
Grok 4 / 4.3	✓	✓	△	Works well
DeepSeek V3.2	✓	✓	△	Works well
Qwen 3.5	✓	✓	△	Works well
Mistral Large	✓	✓	△	Works well

✓ Full support · △ Works, some fields less accurately parsed

🔒 Security

⚠️ Important: Add these to .gitignore:

# SelfCtx sensitive files
exports/L3_full.md
my_pca/D4_emotional.md
my_pca/D7_relationships.md

Privacy principles:

✅ L0/L1 safe to share publicly
⚠️ L2 only for trusted primary models
❌ L3 never upload anywhere

❓ FAQ

**Q: How is this different from platform Memory?**A: Platform Memory is locked to one model. SelfCtx is local Markdown, portable across all models.

**Q: Do I need programming skills?**A: No. Just edit Markdown files. build.py is optional.

**Q: Won't this use too many tokens?**A: L1 is <2000 tokens (one A4 page). Modern models handle 128K–200K tokens easily.

**Q: How often to update?**A: D2 (Cognitive OS) quarterly, D8 (Projects) monthly, D1/D9/D10 yearly.

**Q: Can teams share this?**A: Yes! Export L0 public version for team standards. Each person adds their personal dimensions.

📚 Examples

Product Manager - Full B2B SaaS PM config
Developer - Full-stack dev tech stack
Designer - UI/UX design principles

🤝 Contributing

🐛 Report Bug
💡 Feature Request
⭐ Star if useful
🔀 PRs welcome (especially new profession examples)

📖 Further Reading

📝 Why I Built a Personal Context Asset System
🏗️ Scaling Practice: From Personal to Team
🤖 More AI Workflow Practices

📄 License

MIT License - see LICENSE

If SelfCtx helped you, please ⭐ Star to support!

Made with ❤️ by SagaSu

FilesExpand file tree

README.md

Latest commit

History

README.md

File metadata and controls

SelfCtx

💡 这是什么？

🎯 工作原理

🚀 快速开始（5 分钟）

第 1 步：克隆仓库

第 2 步：填写你的信息

第 3 步：生成可粘贴的文件

第 4 步：粘贴到任何 AI

📊 实际效果对比

❌ 没有 SelfCtx

✅ 使用 SelfCtx（L1 级别）

🎚️ 4 个披露级别

📐 10 个维度详解

🤖 模型兼容性

🔒 安全提醒

❓ FAQ

📚 示例文件

🎁 进阶：Claude Skill（可选）

🗺️ Roadmap

🤝 贡献 & 反馈

📖 延伸阅读

📄 License

👤 关于作者

SelfCtx (English)

💡 What is this?

🎯 How it works

🚀 Quick Start (5 minutes)

Step 1: Clone the repo

Step 2: Fill in your info

Step 3: Generate paste-ready file

Step 4: Paste into any AI

📊 Effect Comparison

❌ Without SelfCtx

✅ With SelfCtx (L1 level)

🎚️ 4 Disclosure Levels

📐 10 Dimensions Explained

🤖 Model Compatibility

🔒 Security

❓ FAQ

📚 Examples

🤝 Contributing

📖 Further Reading

📄 License