🔥 Gemini CLI的光环
为您的Gemini CLI代理提供一个持久的知识库和从任何文档编译的三层内存。
这有什么作用
此扩展使您的Gemini CLI代理能够：
- 编译 将任何文档文件夹（PDF、DOCX、代码、电子表格、markdown——60多种格式）转换为
.aura知识库 - 查询 用自然语言即时创建知识库
- 记住 使用3层内存操作系统（pad、episodic、fact）的会话上下文
内存操作系统v2.1 (auralith-aura>=0.2.3)：增强了时间衰减评分、噪声过滤、重复数据删除、布隆过滤器、SimHash模糊匹配和分层优先级评分——零RAM开销。所有处理都会发生 本地在您的计算机上。没有数据离开您的设备。
安装
1.安装Aura核心
pip install auralith-aura2.安装扩展
gemini extensions install https://github.com/Rtalabs-ai/aura-gemini-cli就是这样。扩展程序会自动配置Aura的MCP服务器——所有工具都可以立即使用。
可用工具
安装后，您的Gemini CLI代理可以访问这些工具：
| 工具 | 说明 |
|---|---|
aura_compile | 将目录编译为 .aura 知识库 |
aura_query | 在知识库中搜索相关文档 |
aura_memory_write | 写入持久记忆（便笺/情节/事实） |
aura_memory_query | 搜索持久内存 |
aura_memory_list | 列出所有存储的内存条目 |
aura_info | 检查 .aura 存档（文档数、文件类型、大小） |
自定义命令
该扩展还提供斜线命令：
/aura-compile--将文档编译成知识库/aura-query--搜索知识库/aura-memory [args]--管理持久代理内存
用法
编译知识库
You: Compile all the docs in ./docs into a knowledge base
Gemini: [uses aura_compile] ✅ Compiled ./docs → knowledge.aura (47 documents indexed)查询文档
You: Search the knowledge base for how authentication works
Gemini: [uses aura_query] Found relevant documents:
📄 auth_module.py (relevance: 4)
📄 architecture.md (relevance: 3)持久内存
You: Remember that our staging API is at api-staging.example.com
Gemini: [uses aura_memory_write] ✅ Written to fact tier
--- next session ---
You: What's our staging API URL?
Gemini: [uses aura_memory_query] Based on stored memory: api-staging.example.com运作原理
扩展包将Aura Core打包为 MCP服务器 Gemini CLI会自动发现并调用。引擎盖下：
from aura.rag import AuraRAGLoader
loader = AuraRAGLoader("knowledge.aura")
text = loader.get_text_by_id("auth_module")
docs = loader.to_langchain_documents()数据来源与信任
每个内存条目都会存储 source （代理/用户/系统）， namespace, timestamp, session_id，一个独特的 entry_id没有什么是推断或合成的——记忆只包含明确写入的内容。没有隐藏的嵌入，没有派生数据。
memory.show_usage() # Inspect what's stored per tier
memory.prune_shards(before_date="2026-01-01") # Prune by date
# Or delete ~/.aura/memory/ to wipe everything本地运行
- 在本地硬件上运行 --任何现代笔记本电脑或台式机，您的设置，您的选择
- 完全离线 --安装后无需互联网
- 跨平台 --macOS、Windows、Linux、Python 3.8+
你的文件永远不会离开你的硬件。
研究知识库（可选）
对于以研究为重点的工作流程，请安装 光环研究 从原始文档构建结构化wiki：
pip install aura-research
research init my-project && research ingest raw/
research build && research memory show不需要API密钥-作为代理，您就是LLM。阅读文档，撰写维基文章，直接运行CLI命令。
使用OMNI进行扩展
需要企业规模的培训管道、模型微调或生产代理基础设施？结账 全向.
链接
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