Pieces - Mémoire à long terme pour l'ensemble de votre flux de travail

什么是 Pieces

你是否曾有过这样的经历：在调试一个复杂问题时，突然需要回想上周在另一个项目中解决过的类似方案，却发现细节已经模糊不清？或者在切换浏览器、IDE、文档之间时，之前的搜索结果和关键链接不翼而飞？作为一名开发者，你每天要在数十个工具之间切换成百上千次，那些曾经帮助过你的信息就这样悄然流失。

Pieces 正是为解决这一根本性痛点而诞生的。作为首个 OS 级别的本地优先长期记忆引擎，Pieces 能够主动记住你在工作流程中接触到的所有内容——代码片段、会议记录、研究链接、聊天上下文，甚至是那些你以为自己已经记住但实际上已经遗忘的细节。

与传统 AI 助手不同，Pieces 不只是调用大语言模型的公共知识，它的独特之处在于理解你已知什么。这意味着当你向它寻求帮助时，它会结合你个人的工作流知识给出真正相关的答案，而不是泛泛而谈的通用建议。

这款工具已经在超过 150,000 名高绩效开发者中得到验证，其中包括来自 Google、Amazon、Microsoft、Meta、Shopify、Notion 等顶级科技公司的技术团队。他们共同的选择证明了 Pieces 在提升开发者生产力和知识管理方面的卓越价值。

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Pieces 的核心功能

长期记忆系统：记住你工作的一切

想象一下，如果有一位永不遗忘的同事，它记得你在每个项目中用过的每一个代码片段、每一篇参考文档、每一次解决问题的思路。Pieces 的长期记忆系统正是这样的存在。

这套系统采用 LTM-2 引擎和 REM 睡眠启发的记忆关联技术，能够主动捕捉并关联你在工作中接触到的所有信息。令人惊叹的是，只需 4GB 存储空间就能保存长达 18 个月的结构化记忆。这意味着你不必再为"那个解决方案到底在哪篇文档里"而翻遍整个浏览器历史。

AI Copilot：真正懂你的智能助手

Pieces Copilot 不仅仅是一个 AI 聊天机器人。它的核心优势在于了解你已经知道什么。当你向它提问时，它会首先检索你个人的工作流知识，然后才调用大语言模型的能力。这意味着你获得的建议是真正基于你已有积累的个性化帮助，而不是泛泛的通用答案。

Pieces Drive：智能工作流存储

Pieces Drive 是你的个人工作流知识库。它能够自动保存和组织你在开发过程中产生的所有有价值内容，包括代码片段、配置信息、API 文档链接等。更智能的是，它会自动丰富这些内容，检测敏感信息，并支持在团队中安全共享。

多模型自由选择

Pieces 支持自由切换多种主流大语言模型，包括 OpenAI、Anthropic (Claude 4 Sonnet & Opus)、Google (Gemini 2.5) 以及本地部署的 Ollama。你可以根据不同任务需求选择最适合的模型，实现最佳的性价比和性能平衡。

跨平台与工具集成

无论你使用 Windows、Linux 还是 macOS，Pieces 都能无缝融入你的工作环境。通过 Chrome 浏览器插件、VS Code 扩展以及其他主流开发工具的集成，你无需切换应用就能调用 Pieces 的全部能力。

MCP 集成：扩展无限可能

借助 Model Context Protocol (MCP)，Pieces 可以连接到 GitHub Copilot、Claude Desktop、Cursor、Goose 等热门工具，构建更强大的 AI 工作流生态。

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谁在使用 Pieces

研究人员：让信息主动来找你

如果你经常需要查阅大量技术文档、研究论文和开源代码，你一定经历过书签堆积成山、关键信息在需要时却怎么也想不起来的困扰。Pieces 能够自动记录你访问过的每一个链接、每一处高亮标注和每一个关键词。当你需要回顾某项研究时，只需向 Pieces 提问，它就会帮你从记忆库中检索出相关内容。再也不需要手动整理书签，重要的信息会主动来找你。

会议参与者：完整保留每一次讨论的上下文

你是否有过这样的体验：参加完一个技术评审会议后，记住了结论却忘记了讨论过程中的关键论据？或者收到同事分享的有价值链接，转眼就在聊天记录里消失无踪？Pieces 可以在后台静默捕获会议中分享的内容、讨论的要点以及相关链接。会议结束后，你可以随时检索完整的讨论上下文，再也不担心遗漏重要细节。

深度工作者：守护你的心流状态

当你全身心投入编写代码、调试程序或设计架构时，最令人沮丧的莫过于被迫中断工作流去查找某个之前见过但没有保存的信息。Pieces 正是你心流状态的守护者。它会在后台记住你之前接触过的所有相关内容，让你在需要时立即找到答案，从而保持持续的专注状态，大幅减少工作被打断的次数。

协作团队：让团队知识不再流失

在跨工具、跨成员的项目协作中，上下文丢失是最常见也最棘手的问题。每个团队成员可能都在自己的工具生态中积累了大量有价值的信息，但这些知识往往随着项目结束或人员变动而消失。Pieces 能够跨工具捕获和整合共享上下文，让团队的知识资产得到持续积累和传承。

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技术特点

LTM-2 引擎：长期记忆的核心

LTM-2 (Long-Term Memory Engine) 是 Pieces 的技术核心，采用了工作流模式引擎 (Workstream Pattern Engine) 来理解和关联用户的工作行为。这项技术的灵感来源于 REM 睡眠期间大脑整理记忆的机制，能够主动形成和检索记忆，让你在需要时快速调取相关信息。

设备端机器学习：隐私与性能的平衡

Pieces 的所有机器学习模型都在本地设备上运行，使用 TF-IDF、SVMs、LSTMs、RNNs 等算法实现智能理解。这些模型经过硬件加速优化，即使在离线状态下也能提供流畅体验。值得一提的是，Pieces 的纳米模型仅使用合成数据进行训练，确保没有任何真实用户数据被用于模型优化，从根本上保护用户隐私。

卓越的性能表现

• 380% 召回准确率提升：相比传统搜索方式
• 14 倍资源优化：CPU 和 RAM 使用大幅降低
• 4GB 存储：可保存 18 个月的结构化记忆

安全与合规

• SOC 2 合规：通过持续安全审计的基础设施
• Auth0 认证：支持多因素认证 (MFA)
• 本地优先架构：数据默认存储在本地，只有用户主动选择才会同步到云端
• 用户数据保护：用户数据绝不用于模型训练

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定价方案

我们提供三个版本以满足不同需求，以下是详细对比：

选择建议

• Free 版：适合刚开始探索 AI 辅助开发的个人用户，完整功能足以满足日常需求
• Pro 版：适合需要最强 AI 能力的专业开发者，Claude 4 和 Gemini 2.5 的组合能处理最复杂的任务
• Teams 版：适合有知识管理需求的团队，团队上下文功能让协作更高效

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常见问题