Backlog：为 AI 编程代理打造的本地任务与上下文管理工具

Backlog 是一款本地优先的任务与上下文管理工具，专门面向 AI 编程代理设计。它把任务、计划、文档、记忆统一存放在一个 SQLite 文件中，让命令行、Web 界面以及多个 AI 代理共享同一份状态，从而解决 AI 编程代理「会话结束即失忆、长线程成本高、多代理互相干扰」的痛点。该项目近日在 Hacker News 以 Show HN 形式发布并开源。

核心思路：把状态搬出聊天窗口

大多数 AI 编程代理的「记忆」是一条动辄 50 万 token 的长线程，既消耗订阅额度，又会随会话结束而遗忘项目上下文。Backlog 反其道而行：把任务队列和代理学到的所有信息从聊天里抽出来，落到一个本地 SQLite 数据库（Backlog DB）中，代理通过命令行直接读写。每个写入操作都会附带「行为者」签名，例如 human:alice、ai:claude-code、ai:semgrep，便于事后追溯是谁（人或 AI）做了哪一步。

代理循环：每次只带刚好够用的上下文

Backlog 把工作流抽象为一个「代理循环」单元：选任务 → 制定计划 → 实施 → 评审 → 归档。每个任务都会启动一个全新的子代理，仅加载与该任务相关的上下文。作者在文档中给出的数据是：平均会话控制在 5 万 token 以内，相比长线程显著降低成本；多会话并行可获得约 12 倍吞吐量、单任务成本约降至十分之一。需要说明的是，这些数据来自项目自述，尚无独立基准验证。

兼容的主流 AI 编程代理

通过 backlog install-skills 一条命令，Backlog 可把预设技能装入以下代理，让代理直接驱动 Backlog：

Claude Code
Cursor
Codex
OpenCode

工具也提供 MCP（Model Context Protocol）服务器模式，便于通过工具调用而非 CLI 使用。预置技能覆盖核心循环、记忆加载与快照、增强任务描述、按目标拆解看板等常见场景。

安装与上手

Backlog 以单一二进制形式分发，无运行时依赖：

提供 macOS 与 Linux（arm64 / amd64）预编译包
也支持 go install github.com/mazen160/backlog/cmd/backlog@latest 从源码安装
backlog init 创建工作区，backlog web 启动本地看板，backlog install-skills 接入代理

整个工作流完全在本地运行，无需注册账户、托管服务或额外费用。数据模型围绕工作区（Workspace）、项目（Project）、任务（Task）、计划（Plan）、评论（Comment）、文档（Doc）、记忆（Memory）等概念组织，计划与文档均为版本化追加式，完整活动日志可追溯。