[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"product:memmy":3},{"id":4,"name":5,"slug":6,"slogan":7,"description":8,"organization":9,"images":10,"avatar_url":11,"image_url":12,"website_url":13,"access_links":14,"status":19,"build_by":20,"categories":69,"stats":79,"upload_relationship":85,"create_at":86,"update_at":87,"owner_id":88,"upload_user_id":88,"reviewer_id":89,"video_info":90,"prerelease_cover_url":93,"scheduled_publish_at":94,"user_scheduled":95,"emoji_reacts":96,"tag":94,"pass_review":94,"user_star":95},2833,"Memmy","memmy","让所有 AI，都记得同一个你","{\"type\": \"doc\", \"content\": [{\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"🍙 Memmy 是你的个人记忆中枢，也是运行在本地、持续理解你的专属 Agent。它将知识、偏好和项目经验沉淀为长期记忆，让Cursor、Claude Code、Codex、OpenCode、OpenClaw 、WorkBuddy 等所有外部 Agent 可以基于同一份上下文协作；同时，它也支持桌面端、CLI、API、Skills 和 MCP，能够直接进入你的日常工作流并执行任务。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"一次积累，多处使用。\", \"type\": \"text\", \"marks\": [{\"type\": \"bold\"}]}, {\"type\": \"hardBreak\", \"marks\": [{\"type\": \"bold\"}]}, {\"text\": \"让所有 AI，都记得同一个你。\", \"type\": \"text\", \"marks\": [{\"type\": \"bold\"}]}, {\"type\": \"hardBreak\"}, {\"text\": \"现在注册 Memmy，即可获得 2,000,000 Token 免费体验额度，无需配置 API Key～\", \"type\": \"text\", \"marks\": [{\"type\": \"bold\"}, {\"type\": \"underline\"}]}]}, {\"type\": \"heading\", \"attrs\": {\"level\": 1}, \"content\": [{\"type\": \"hardBreak\"}, {\"text\": \"一、不只是记忆层，也不只是又一个 Agent\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"Memmy 将三项能力整合在同一套本地运行环境中：\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"个人记忆中枢\", \"type\": \"text\", \"marks\": [{\"type\": \"bold\"}]}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"将分散在不同 Agent 和历史对话中的知识、偏好、项目背景与实践经验，沉淀为可检索、可更新、可复用的长期记忆。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"本地 Agent Runtime\", \"type\": \"text\", \"marks\": [{\"type\": \"bold\"}]}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"通过模型推理、任务编排、工具调用、Skills 和 MCP，直接分析文件、整理方案、查询信息并执行多步骤任务。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"外部 Agent 连接能力\", \"type\": \"text\", \"marks\": [{\"type\": \"bold\"}]}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"Memmy 天然兼容一切 Agent，允许 Cursor、Codex、Claude Code、OpenCode、OpenClaw 、WorkBuddy 等 Agent 读取已有记忆，但并不是上限。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"只要 Agent 能够调用相应接口，就可以从 Memmy 获取当前任务需要的上下文，并将任务中新形成的决策和经验继续写回。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"Memmy 并不是用一个新的 Agent 替代所有工具。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"你仍然可以根据任务选择最合适的 Agent。Memmy 负责保存属于你的长期上下文，让不同工具延续已有判断，也可以作为专属 Agent 直接完成任务。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\"}, {\"type\": \"heading\", \"attrs\": {\"level\": 1}, \"content\": [{\"text\": \"二、个人记忆如何持续生长\", \"type\": \"text\", \"marks\": [{\"type\": \"bold\"}]}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"Memmy 让记忆经历完整的生命周期：找回历史、理解信息、按需调用，并在后续协作中持续更新。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"2.1 扫描：找回过去积累的工作上下文\", \"type\": \"text\", \"marks\": [{\"type\": \"bold\"}]}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"在获得用户授权后，Memmy 可以读取本机已有 Agent 的历史记录。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"无需逐条整理或复制过去的对话，即可接入已经积累的项目上下文。导入时可以选择指定来源，并随时暂停、继续或终止。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"2.2 整理：从聊天记录中提炼真正有用的信息\", \"type\": \"text\", \"marks\": [{\"type\": \"bold\"}]}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"安装完成后，Memmy 还会基于导入内容生成个性化的「初见报告」，帮助你快速了解已经形成的项目经验和个人偏好。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"同时，Memmy 不会把所有聊天记录简单堆进一个不断扩大的文件。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"基于 MemOS 记忆引擎，它会对历史内容进行理解、去重、分类和结构化，将关键决策、个人偏好、项目进展与实践经验，转化为可以检索、更新和复用的长期记忆。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"真正保留的是做过什么决定、形成了什么偏好、任务推进到了哪里，以及哪些经验应该延续到下一次协作中。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"2.3 注入：当前任务需要什么，就提供什么\", \"type\": \"text\", \"marks\": [{\"type\": \"bold\"}]}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"将全部历史记录一次性塞进模型，不仅会占用上下文，也容易让无关信息干扰判断。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"Memmy 会根据当前任务，从长期记忆中匹配相关的项目背景、关键决策和实践经验，只将必要的上下文提供给正在执行任务的 Agent。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"例如，你已经在 Cursor 中确定：\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"bulletList\", \"content\": [{\"type\": \"listItem\", \"content\": [{\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"后端使用 Fastify；\", \"type\": \"text\"}]}]}, {\"type\": \"listItem\", \"content\": [{\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"数据存储采用本地 SQLite；\", \"type\": \"text\"}]}]}, {\"type\": \"listItem\", \"content\": [{\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"当前阶段暂不引入云数据库。\", \"type\": \"text\"}]}]}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"几天后，你切换到 Claude Code，准备增加数据导出功能。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"Claude Code 不需要重新阅读所有历史对话。Memmy 会提供与当前任务相关的技术架构和数据存储决策，让它沿着已有方案继续执行，避免重复确认，甚至推翻已经做出的选择。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"2.4 回写：让新经验继续进入个人记忆\", \"type\": \"text\", \"marks\": [{\"type\": \"bold\"}]}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"导入历史只是第一步。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"如果外部 Agent 后续产生的新决策和经验仍然停留在各自会话中，个人记忆很快又会重新分散。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"因此，Memmy 支持为外部 Agent 安装记忆 Skill。通过 memmy-memory CLI 和记忆 Skill，外部 Agent 可以检索已有记忆，也可以将任务中新形成的经验写回 Memmy。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"codeBlock\", \"attrs\": {\"language\": \"Python\"}, \"content\": [{\"text\": \"# 初始化记忆服务，并为外部 Agent 安装记忆 Skill\\nmemmy-memory init --agent\\n# 检索已有记忆\\nmemmy-memory search \\\"项目里的数据库方案\\\"\\n# 写入一条新经验\\nmemmy-memory add \\\"批量导出时需要限制并发，避免占满内存\\\"\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\"}, {\"type\": \"heading\", \"attrs\": {\"level\": 1}, \"content\": [{\"text\": \"三、一套 Agent Runtime，多种使用入口\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"Memmy 是一套运行在本地的 Agent Runtime。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"桌面应用、桌面悬浮入口、CLI\u002FTUI 和 OpenAI 兼容 API，共享同一套 Agent、记忆、模型配置与工具能力。任务可以从一个入口开始，再从另一个入口继续。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"3.1 桌面工作台：完成从理解到执行的完整任务\", \"type\": \"text\", \"marks\": [{\"type\": \"bold\"}]}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"桌面端是 Memmy 功能最完整的使用入口，集成任务管理、消息交互、附件上传、语音输入、Slash Command、记忆管理和工具连接等能力。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"你可以在这里：\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"bulletList\", \"content\": [{\"type\": \"listItem\", \"content\": [{\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"分析代码项目或业务方案；\", \"type\": \"text\"}]}]}, {\"type\": \"listItem\", \"content\": [{\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"整理文档并提炼关键信息；\", \"type\": \"text\"}]}]}, {\"type\": \"listItem\", \"content\": [{\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"调用多个工具完成连续步骤；\", \"type\": \"text\"}]}]}, {\"type\": \"listItem\", \"content\": [{\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"接续尚未完成的长期任务；\", \"type\": \"text\"}]}]}, {\"type\": \"listItem\", \"content\": [{\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"管理记忆来源、模型配置和工具连接。\", \"type\": \"text\"}]}]}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"对于需要持续推进复杂任务的用户，桌面端就是一个能够同时管理任务、记忆和工具的个人 AI 工作台。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"3.2 桌面悬浮入口：随手交代，不打断当前工作\", \"type\": \"text\", \"marks\": [{\"type\": \"bold\"}]}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"写代码、阅读文档或参加会议时，不必打开完整窗口。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"Memmy 提供常驻桌面的轻量悬浮入口。点击桌宠，即可展开输入框，通过文字或语音快速交代任务；双击桌宠，则可以进入完整工作台。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"3.3 TUI、CLI 与 API：在终端中使用同一套 Agent Runtime\", \"type\": \"text\", \"marks\": [{\"type\": \"bold\"}]}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"对于习惯在终端中工作的开发者，Memmy 提供了 TUI、CLI 和 OpenAI 兼容 API 三种入口。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"在终端直接输入 \", \"type\": \"text\"}, {\"text\": \"memmy\", \"type\": \"text\", \"marks\": [{\"type\": \"code\"}]}, {\"text\": \" 即可进入 \", \"type\": \"text\"}, {\"text\": \"TUI\", \"type\": \"text\", \"marks\": [{\"type\": \"code\"}]}, {\"text\": \"：\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"开发者也可以直接通过 CLI 使用 Memmy Agent Runtime：\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"codeBlock\", \"attrs\": {\"language\": \"Plain\"}, \"content\": [{\"text\": \"memmy onboard\\nmemmy status\\nmemmy agent --message \\\"你好，介绍一下当前工作区\\\"\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"也可以启动本地 OpenAI 兼容 API：\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"codeBlock\", \"attrs\": {\"language\": \"Plain\"}, \"content\": [{\"text\": \"memmy serve\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"通过 Skills、MCP 和自定义工具，Memmy 还可以扩展文件处理、Shell、Web、图像生成和自动化任务等能力，并连接 GitHub、Gmail、Notion、Slack、Jira 等生产力工具。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\"}, {\"type\": \"heading\", \"attrs\": {\"level\": 1}, \"content\": [{\"text\": \"四、记忆留在本地，访问权由你掌控\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"沉淀的个人偏好、项目背景和工作经验越多，长期记忆越有价值。因此，Memmy 从架构设计上坚持 Local-first：记忆优先保存在本地，并由用户决定如何管理、由谁调用。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"默认情况下：\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"bulletList\", \"content\": [{\"type\": \"listItem\", \"content\": [{\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"记忆存储在本地 SQLite；\", \"type\": \"text\"}]}]}, {\"type\": \"listItem\", \"content\": [{\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"配置文件位于 \", \"type\": \"text\"}, {\"text\": \"~\u002F.memmy\u002Fconfig.yaml\", \"type\": \"text\", \"marks\": [{\"type\": \"code\"}]}, {\"text\": \"；\", \"type\": \"text\"}]}]}, {\"type\": \"listItem\", \"content\": [{\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"工作区位于 \", \"type\": \"text\"}, {\"text\": \"~\u002F.memmy\u002Fworkspace\", \"type\": \"text\", \"marks\": [{\"type\": \"code\"}]}, {\"text\": \"；\", \"type\": \"text\"}]}]}, {\"type\": \"listItem\", \"content\": [{\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"本地 API 与 Memory Service 支持 Token 认证；\", \"type\": \"text\"}]}]}, {\"type\": \"listItem\", \"content\": [{\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"API Key 可通过环境变量引用，避免直接写入配置文件。\", \"type\": \"text\"}]}]}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"你可以选择哪些 Agent 能够访问记忆，也可以随时查看、更新或删除相关内容。记忆不会因为接入更多工具，就自动向所有 Agent 开放。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"在模型使用方式上，Memmy 提供两种选择：\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"账号模式\", \"type\": \"text\", \"marks\": [{\"type\": \"bold\"}]}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"直接使用平台提供的体验额度，无需配置 API Key，即可体验完整的 Memory 与 Agent Runtime。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"BYOK 模式\", \"type\": \"text\", \"marks\": [{\"type\": \"bold\"}]}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"接入自己的模型服务，自主选择模型、管理调用额度和 API Key。需要注意的是，模型推理过程中涉及的数据处理方式，仍取决于所接入模型服务的隐私政策。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"配置示例：\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"codeBlock\", \"attrs\": {\"language\": \"Plain\"}, \"content\": [{\"text\": \"agents:\\n  defaults:\\n      model: openai\u002Fgpt-4.1\\n      provider: openai\\n      timezone: Asia\u002FShanghai\\nproviders:\\n  openai:\\n    apiKey: ${OPENAI_API_KEY}\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\"}, {\"type\": \"heading\", \"attrs\": {\"level\": 1}, \"content\": [{\"text\": \"五、实测：让 Agent 更准确地完成任务\", \"type\": \"text\", \"marks\": [{\"type\": \"bold\"}]}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"在内部评测及对应测试设置下，Memmy 不仅展现出稳定的长期记忆能力，也在 Agent 推理、代码执行和成本控制方面取得了领先表现。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"LoCoMo：单跳与时序记忆两项领先\", \"type\": \"text\", \"marks\": [{\"type\": \"bold\"}]}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"在 LoCoMo 长期对话记忆评测中，Memmy 的 Overall 得分达到 78.34，并在 Single-hop 和 Temporal 两类任务中取得最高成绩。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"Memmy 不只是能够保存更多信息，还能够在大量历史内容中准确找到当前任务真正需要的记忆，并正确理解事件之间的时间脉络。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"EvoAgentBench：五项任务中全部准确率第一\", \"type\": \"text\", \"marks\": [{\"type\": \"bold\"}]}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"在 EvoAgentBench 的五类 Agent 任务中，Memmy准确率五项全部排名第一，并且在 Reasoning、Code、InfoRetr 三类任务中取得最低 Cost。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"Memmy 的记忆能力不只服务于“回忆过去”，还能够直接提升 Agent 的任务执行质量。从长期记忆到实际执行，Memmy 让 Agent 不只是记得更多，也能基于过去的经验更准确、更高效地完成任务。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"horizontalRule\"}, {\"type\": \"heading\", \"attrs\": {\"level\": 1}, \"content\": [{\"text\": \"立即下载体验 Memmy\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"你可以通过 Memmy 官网或 GitHub 下载桌面应用。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"注册后即可获得 30,000,000 Token 免费体验额度，无需自备 API Key，即可体验完整的 Memory 与 Agent Runtime。使用情况和剩余额度可以直接在应用内查看。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"额度用尽后，可以随时切换至 BYOK 模式，继续使用自己的模型 API。\", \"type\": \"text\"}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"官网：\", \"type\": \"text\", \"marks\": [{\"type\": \"bold\"}]}, {\"text\": \"https:\u002F\u002Fmemmy.cn\", \"type\": \"text\", \"marks\": [{\"type\": \"link\", \"attrs\": {\"rel\": \"noopener noreferrer nofollow\", \"href\": \"https:\u002F\u002Fmemmy.cn\", \"class\": null, \"target\": \"_blank\"}}]}]}, {\"type\": \"paragraph\", \"content\": [{\"text\": \"GitHub：\", \"type\": \"text\", \"marks\": [{\"type\": \"bold\"}]}, {\"text\": \"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMemTensor\u002Fmemmy-agent\", \"type\": \"text\", \"marks\": [{\"type\": \"link\", \"attrs\": {\"rel\": \"noopener noreferrer nofollow\", \"href\": \"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMemTensor\u002Fmemmy-agent\", \"class\": null, \"target\": 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是一款款原生支持 AI 的代码编辑器，推动了多文件、编辑器内代理式编码成为主流；观察开发者将其深度融入日常编辑器工作的过程，证实了 Memmy 不仅需要在终端中，更需要在 IDE 内呈现原生体验。",{"id":23,"slug":26,"name":27,"avatar_url":28},"cursor","Cursor","https:\u002F\u002Fwatcha.tos-cn-beijing.volces.com\u002Fproduction\u002Fuser\u002Fuploads\u002F1_1752570561574_d21659d5-eadc-4360-8d48-5fb34221f61a.png",{"id":30,"product_id":4,"build_by_id":31,"story":32,"build_by":33},882,398,"Anthropic 开发的这款终端原生代理编码工具，旨在将任务从自然语言提示语，通过提交操作，最终完成为已打开的 PR；观察开发者将终端端工作交由该工具处理的程度，从而确定了 Memmy 需要弥合的另一个方面。",{"id":31,"slug":34,"name":35,"avatar_url":36},"claude-code","Claude Code","https:\u002F\u002Fwatcha.tos-cn-beijing.volces.com\u002Fprod\u002Fuser\u002Fuploads\u002F10005762_1755569137630_147bfffe-3df4-4949-ac5c-758a4c20980d.png",{"id":38,"product_id":4,"build_by_id":39,"story":40,"build_by":41},883,1378,"OpenAI 的前沿代理式编码模型；其更强的推理能力、编码可靠性以及维持复杂、长周期工作流的能力，使得当我们将输出质量和执行深度置于低延迟或低成本之上时，该模型成为最合适的选择。",{"id":39,"slug":42,"name":43,"avatar_url":44},"codex-app","CodeX 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