基于提示的智能记忆提取
功能列表中的这一说法即自动捕获：对话结束后，后台 AI 请求会总结技术工作并将其保存为记忆。你无需特殊提示。设置了 opencodeProvider / opencodeModel 时使用它们，否则回退到手动的 memoryProvider。
用户画像是一份独立的、跨项目的关于你工作方式的摘要（偏好、习惯）。它按间隔更新（userProfileAnalysisInterval，默认每分析 10 条提示），显示在 Web UI 的画像视图中，并可通过 memory({ mode: "profile" }) 读取。正常使用时你无需手动填充 — 当提供商就绪时，画像学习会填充它。输出语言遵循 autoCaptureLanguage（默认 "auto"，镜像你提示的语言），与自动捕获记忆使用相同设置。
“No profile found. Keep chatting to build your profile.” 是预期的空状态，而非崩溃。画像学习需要：
- 自动捕获正在运行且提供商可达（
opencodeProvider+opencodeModel，或带有memoryModel+memoryApiUrl的完整手动回退）。 - 自上次分析以来有足够的会话提示 — 至少
userProfileAnalysisInterval（默认 10）。 - 该提供商支持结构化/工具调用输出（与自动捕获相同要求）。
若你已聊了一段时间仍看到该消息，请检查日志中自动捕获是否真正在触发，以及已配置的提供商是否成功（当提供商出错时，失败的画像分析不再隐藏在通用空状态之后）。