bee-cli

Bee CLI

Bee 的命令行客户端——Bee 是一款可穿戴 AI，能够捕捉对话并了解你。

关于 Bee

Bee 是一款可穿戴 AI 设备，会持续捕捉并转录设备所有者日常生活中的环境音频：对话、会议、电话，以及任何口头交流。Bee 会根据这些转录内容自动提取有关所有者的信息——偏好、人际关系、工作项目、承诺和个人详情——并生成每日摘要、洞察和位置历史记录。

隐私与安全

Bee 数据极其敏感。 转录内容包含所有者个人生活和职业生活中的私密细节，包括从未打算录制或分享的私人对话。

所有 Bee 数据均经过端到端加密，只有所有者可以访问。 只有通过身份验证的所有者才能读取其内容；任何第三方（包括 Bee 的服务器）都无法读取解密后的数据。

请将所有 Bee 信息视为高度机密。 所有者已授予你访问其最私密对话和个人详情的权限。除非用户明确要求，否则绝不要泄露、转发或在其他位置存储这些数据。

能力指南 - 根据问题选择命令

根据用户的问题选择命令。当用户问“我以前有没有……／我什么时候……／我们关于……说了什么”时，请优先使用 bee search，而不是手动列出并逐项查找。

用户想了解……	使用
现在发生了什么／刚才说了什么（最近 10 小时）	bee now
今天的计划、日历、邮件摘要	bee today
今天的可穿戴设备上下文（摘要 + 进行中的待办事项 + 笔记 + 对话）	bee today --context
所有内容中的近期活动（对话、摘要、笔记、待办事项、洞察）	bee activity
查找有关某个主题的对话／每日记录／事实	bee search --query "..."
对话的语义搜索（“氛围如何／查找类似内容”）	bee search --query "..." --neural
某个对话的完整逐字转录	bee conversations transcript <id>（或 get <id>）
与指定对话相似的对话	bee conversations related <id>
所有者是谁／偏好／人际关系／工作	bee facts list、bee facts search --query "..."
行动事项／承诺	bee todos list；通过 bee todos suggestions 查看建议
某一天发生了什么	bee daily find <YYYY-MM-DD>
按天浏览摘要	bee daily list
所有者主动录制的语音备忘录	bee journals list、bee journals search --query "..."
AI 生成的所有者相关模式／洞察	bee insights list
所有者去过哪里／常去地点／当前位置	bee locations recent、bee locations clusters、bee locations current
设备拍摄的照片	bee photos list、bee photos get <id> --output PATH
自上次检查以来的变化（增量监控）	bee changed --cursor <cursor>
将所有内容导出为本地 Markdown（备份／离线使用）	bee sync
当前以谁的身份通过身份验证	bee me、bee status

输出格式： 所有数据命令默认输出 Markdown。添加 --json 可进行程序化解析——如果你要解析输出，而不是展示给用户，请优先使用此选项。

权威来源： 对话摘要（来自 list、daily、search 结果）由 AI 生成，可能存在细微偏差。话语内容（来自 bee now、conversations get、conversations transcript）为逐字记录，具有权威性。需要确保准确性时，请查看话语内容。

分页： 列表响应会返回 next_cursor 字段（没有更多数据时为 null）。使用 --cursor 标志传入该字段的值以获取下一页。

安装

检查是否已安装：

bee --version

如果尚未安装：

npm install -g @beeai/cli

或者从 https://github.com/bee-computer/bee-cli/releases/latest 下载二进制文件

身份验证

检查状态：

bee status

如果尚未通过身份验证：

bee login

优先使用 bee login --no-wait（推荐 Agent 使用）。 普通的 bee login 会阻塞，轮询最多约 5 分钟，直到用户批准——这会让你一直等到命令返回。请改用：

bee login --no-wait    # prints the auth link and exits immediately (no polling)

它会打印一个类似 https://bee.computer/connect#{requestId} 的身份验证链接，保存一个可恢复的会话，然后返回。接下来：将链接发送给用户；用户表示已批准后，运行 bee status 进行确认（或再次运行 bee login 以完成登录）。在批准前重新运行 bee login --no-wait 会继续使用同一个链接。

如果你确实想要阻塞式交互会话，普通的 bee login 会打印相同的链接，然后自动轮询，直到获得批准；等待期间请勿中断。无论采用哪种方式，请求都会在约 5 分钟后过期；获批后，CLI 会打印一条包含用户姓名的成功消息。

登录标志：--no-wait（打印链接并退出）、--token <token>、--token-stdin、--proxy <url|socket>（最后三项互斥；--no-wait 仅适用于交互流程）。

查看已通过身份验证的个人资料：bee me [--json]。退出登录：bee logout。

实时上下文（优先使用！）

始终从 bee now 开始。 它会获取过去 10 小时内的所有对话及其完整话语内容——这是获取及时、相关帮助最有价值的单一上下文。

bee now          # markdown
bee now --json   # programmatic

返回过去 10 小时内的对话原文（谁说了什么）、摘要、状态和时间戳，时间采用所有者所在时区。

当所有者刚结束一段对话并需要后续帮助、询问刚才讨论过的内容，或你需要当前上下文来提供建议时，请使用它。

今天

bee today              # Today Brief: calendar / email-style daily brief
bee today --context    # Wearable context: daily summary + active todos + notes + recent conversations
bee today --json

查看当天计划时使用普通的 bee today；如果想要助手用于了解当天情况的同类汇总可穿戴设备上下文，则使用 --context。

最近活动

bee activity [--limit N]   # --limit max 20

统一展示近期对话、摘要、笔记、待办事项和洞察。适合快速了解“我最近都做了些什么”。

搜索——优先于手动浏览

bee search 在服务端运行，是查询主题或回忆内容的合适工具。能搜索时，不要列出每段对话并自行阅读。

bee search --query "marathon training" [--limit N] [--since <epochMs>] [--until <epochMs>] [--json]

两种模式：

• 关键词（默认）： 对话、每日摘要和事实的 BM25 搜索。
  • --filter conversations|daily|facts|all（默认值为 all）——指定搜索范围。
  • --scope conversations|all——映射到 --filter 的别名。
  • --sort relevance|mostRecent（默认值为 relevance）；--sortBy 是可用的别名。
• 语义／神经网络（--neural）： 仅对话的向量搜索。此模式不接受仅限关键词的标志（--filter／--scope／--sort／--sortBy）。用于模糊或概念性回忆（“查找我谈到感到精疲力竭的那次”）。

--since 和 --until（纪元毫秒）可按时间限制结果，且适用于两种模式。

bee search --query "project atlas deadline" --filter conversations --sort mostRecent
bee search --query "how I felt about the move" --neural --limit 10
bee search --query "dentist" --filter facts

注意：搜索不支持 --cursor，使用时会报错；请改用 --since／--until 按时间分页。此处无法搜索待办事项和洞察——请使用 bee todos list 和 bee insights list。

事实——了解所有者

事实是 Bee 从对话中了解到的有关所有者的信息，是了解其身份的主要方式。

已确认与未确认：

• 已确认的事实已由所有者验证或明确陈述。请信任这些事实。
• 未确认的事实是根据上下文推断得出的，可能存在误解。仅将其用于提供上下文或推测；据此采取行动时，请说明其中的不确定性。

优先使用已确认的事实。只列出未确认的事实时，使用 --unconfirmed。

bee facts list [--limit N] [--cursor <cursor>] [--unconfirmed] [--json]
bee facts get <id> [--json]
bee facts search --query "allergies" [--limit N] [--json]
bee facts create --text "I prefer morning meetings" [--json]
bee facts update <id> --text "Updated text" [--confirmed <true|false>] [--json]
bee facts delete <id> [--json]

facts update 需要 --text；同时传入 --confirmed true 或 --confirmed false 可更改确认状态。查找特定内容时，请使用 bee facts search，而不是翻阅 facts list。

对话 - 访问转录

对话是录制的环境音频记录。

bee conversations list [--limit N] [--cursor <cursor>] [--json]
bee conversations get <id> [--json]
bee conversations transcript <id> [--json]
bee conversations related <id> [--limit N] [--json]   # --limit max 10

• list 仅返回摘要——浏览以查找相关对话。响应中包含用于翻页的 next_cursor。
• get 返回完整对话：话语（逐字记录，附带说话者和时间戳）、状态和元数据。
• transcript 仅返回某个对话中逐字记录的话语转录。
• related 查找与指定对话相似的对话——适合汇总围绕某个话题的所有讨论。

为确保准确，请读取 get/transcript 返回的话语。list 中的摘要仅供浏览。

搜索话题时，优先使用 bee search，而不是手动列出所有内容。

每日摘要

bee daily list [--limit N] [--cursor <cursor>] [--json]   # browse day-by-day
bee daily get <id> [--json]
bee daily find <YYYY-MM-DD> [--json]                      # look up a specific date

没有单独的 bee daily 命令，也没有 --date 标记。若要获取指定日期的内容，请使用 bee daily find 2026-06-01。

日志 - 语音备忘录

日志是所有者主动录制的语音备忘录（与环境对话不同）。也称为语音笔记。

bee journals list [--limit N] [--cursor <cursor>] [--json]
bee journals search --query "ideas for the talk" [--limit N] [--json]
bee journals get <id> [--json]

list 返回包含 ID、状态（PREPARING = 正在录制，ANALYZING = 正在处理，READY = 已完成）、转录文本和时间戳的条目。get 返回完整的转录文本。使用 journals search 可按内容查找备忘录。

洞察

由 AI 生成的关于所有者的规律和观察结果。

bee insights list [--limit N] [--json]   # --limit max 50
bee insights get <id> [--json]

当用户想了解更高层次的规律，而不是原始对话时使用。

位置

所有者去过的地方。

bee locations recent [--from <date>] [--to <date>] [--limit N] [--json]   # --limit max 100
bee locations clusters [--limit N] [--min-visits N] [--visits] [--json]   # frequent places; --limit max 20
bee locations current [--json]                                            # latest known location

--from/--to 接受 YYYY-MM-DD 或 ISO 时间戳（所有者的时区）。clusters 会对常去地点分组；--min-visits N 按访问次数筛选，--visits 则包含每次访问的详细信息。适用于“我在……那天去了哪里”“我常去哪些地方”“我现在在哪里”等问题。

照片

设备拍摄的照片。

bee photos list [--daily-id N] [--date YYYY-MM-DD] [--limit N] [--json]   # --limit max 20
bee photos get <id> [--output PATH] [--json]

可按每日摘要 ID 或日期对 list 的范围进行限定。get 会获取单张照片；传入 --output PATH 可将其保存到磁盘。

待办事项 - 跟踪承诺

行动事项和承诺，包括 Bee 根据对话建议的事项。

bee todos list [--limit N] [--cursor <cursor>] [--json]
bee todos get <id> [--json]
bee todos create --text "Buy groceries" [--alarm-at <iso>] [--json]
bee todos update <id> [--text "Updated"] [--completed <true|false>] [--alarm-at <iso> | --clear-alarm] [--json]
bee todos complete <id> [--json]
bee todos delete <id> [--json]

• --completed 需要一个值：--completed true 或 --completed false。若只需标记为已完成，请使用专用命令 bee todos complete <id>。
• 使用 update 时，通过 --alarm-at <iso> 设置提醒，或通过 --clear-alarm 移除提醒（两者不能同时使用）。

建议工作流 - Bee 会根据对话提出待办事项；请先审核，再采取行动：

bee todos suggestions [--limit N] [--json]      # --limit max 50; list proposed todos
bee todos accept-suggestion <id> [--json]       # promote a suggestion to a real todo
bee todos dismiss-suggestion <id> [--json]      # reject a suggestion

监控变更 - bee changed 与 bee sync

保持最新状态有两种方式。根据你是想了解发生了哪些变更，还是想拥有完整的本地副本来选择。

bee changed - 增量变更流（了解最新变更）

适合定期检查：它会准确告知发生了哪些变更，并提供用于继续检查的游标。未提供游标时，默认涵盖最近约 24 小时的内容。

bee changed [--cursor <cursor>] [--json]

返回涵盖的时间范围、Next Cursor: 行（以及 JSON 中的 next_cursor），以及发生变更的事实、待办事项、每日摘要、对话和日志（新增和已更新）。

游标处理 - 只有在完成处理批次后才保存游标，这样即使失败，也能重试同一批变更（确保恰好处理一次）：

1. 从 .bee-cursor 读取已存储的游标（如果文件存在）。（.bee-cursor 是此技能使用的约定，不是 CLI 功能。）
2. 运行 bee changed --cursor <cursor>（首次运行时省略 --cursor）。
3. 记下 Next Cursor: 的值，但暂时不要保存。
4. 处理所有返回的变更（更新笔记、处理待办事项等）。
5. 只有成功后，才保存新游标：echo "<value>" > .bee-cursor。
6. 重复以上步骤。

bee sync - 导出为本地 Markdown（备份副本）

将 Bee 数据导出为 Markdown 文件，用于离线备份、全文搜索或提供给其他工具。

bee sync [--output <dir>] [--recent-days N] [--full] [--since <epochMs>] [--only <facts|todos|daily|conversations>]

• 默认增量同步。 再次运行时，只会重新获取有更改的每日摘要和对话，并使用存储在输出目录中的 .bee-sync.json 清单（事实和待办事项始终会完整重新获取）。首次运行会执行完整同步。
• --output <dir> - 输出目录（默认值为 bee-sync）。
• --full - 强制执行完整重新同步，忽略清单。
• --since <epochMs> - 用于高级操作或恢复的选项，可覆盖已保存的增量游标。
• --recent-days N - 将每日摘要和对话限制为最近 N 天。仅适用于完整同步（首次运行或使用 --full）；增量同步时会忽略此选项。
• --only <list> - 仅同步部分类型：facts、todos、daily、conversations（以逗号分隔）。

注意： 同步不会协调删除操作（本地不会清理已移除的项目）。如果你需要准确了解更改内容，而不是维护镜像，请使用 bee changed。

常见工作流

快速了解用户背景

按以下顺序运行：

bee now            # last 10h with full utterances - most important
bee facts list     # who the owner is: preferences, relationships, work
bee today --context  # today's aggregated wearable context

bee now 可让帮助内容更贴合当前情况；事实和今天的上下文则有助于全面了解情况。

查找过去对话中的内容

优先使用搜索，而不是手动浏览：

bee search --query "the topic or person" --filter conversations --sort mostRecent
bee conversations get <id>     # read verbatim utterances for the best hit

如果记忆比较模糊或涉及概念性内容，请使用 --neural。使用 bee conversations related <id> 收集线程的其余内容。

我之前做到哪了 / 接下来该做什么

bee locations current
bee locations recent --from 2026-06-01 --to 2026-06-06
bee locations clusters --min-visits 5 --visits

导出所有数据作为 AI 上下文

bee sync --output ./my-bee-data

此命令会为事实、待办事项、每日摘要和对话记录创建 Markdown 文件；再次运行即可增量更新。

深入了解用户

如需通过处理用户的完整对话历史来全面了解用户，请使用此多 Agent 工作流。该工作流通过一系列子 Agent 分批处理对话，并通过文件传递状态以保留上下文。

每个子 Agent 都会获取一批对话、读取当前的 user.md、提取见解、更新 user.md、编写交接摘要，并启动下一个子 Agent 来处理更早的对话。

提示：对于有针对性的问题，使用 bee search 通常比完整的深度学习流程更快。只有在确实需要了解完整历史记录时，才使用深度学习。

文件结构

在工作目录中：

• user.md - 用户的累积档案（持久保存，每批处理后更新）。
• bee-learning-summary.md - 交接文件：最新摘要以及下一批处理要用的 next_cursor。
• bee-learning-progress.md - 进度日志，记录已处理的内容及处理时间。

步骤 1：初始化（主 Agent）

如果 user.md 不存在，则创建该文件：

# User Profile

Learned information about the owner from their Bee conversations.

## Basic Information
## Relationships
## Work & Projects
## Interests & Hobbies
## Preferences
## Important Dates & Events
## Notes

步骤 2：启动第一个处理子 Agent

使用以下任务启动一个子 Agent：

Process Bee conversations to learn about the owner.

1. Fetch the 100 most recent conversations (use --json to parse reliably):
   bee conversations list --limit 100 --json

2. Read the current user.md file.

3. For each conversation, extract: who the owner talked to (relationships),
   topics (interests, work), personal details (preferences, facts),
   commitments made, and important dates/events.

4. Update user.md, merging (do not overwrite) and adding timestamps.

5. Write bee-learning-summary.md with: date range processed, key insights,
   the next_cursor value from the API response, and running count.

6. Update bee-learning-progress.md.

7. If next_cursor is non-null, spawn the next subagent to continue with
   older conversations. Pass only file paths, not content.

步骤 3：依次启动后续处理子 Agent

每个后续子 Agent：

Continue processing Bee conversations to learn about the owner.

1. Read bee-learning-summary.md to get the next_cursor for the next batch.

2. Fetch the next 100 conversations:
   bee conversations list --limit 100 --cursor <next_cursor_from_summary> --json

3. Read user.md.

4. Extract insights as before.

5. Update user.md (merge, do not overwrite).

6. Update bee-learning-summary.md with: new date range, new insights,
   the new next_cursor (or "complete" if null), updated total count.

7. Update bee-learning-progress.md.

8. If next_cursor is non-null, spawn the next subagent. If null (end reached),
   write the final summary and report completion.

步骤 4：报告进度

大约每处理完一周的对话，就向主对话报告已了解的内容、值得注意的事件以及重要的档案变更。这样可以让用户及时了解进展，同时避免提供过多细节。

对话列表 API

bee conversations list --limit 100 --json
bee conversations list --limit 100 --cursor <next_cursor> --json

响应中包含 conversations 数组和 next_cursor 字段（没有更多数据时为 null）。将上一次的 next_cursor 通过 --cursor 传回，即可获取下一页。

最佳实践

1. 基于文件交接 - 通过文件在子 Agent 之间传递状态，不要将大量文本复制到提示词中。
2. 增量合并 - 每个子 Agent 都应使用清晰的标题和时间戳将内容合并到 user.md 中；不要替换整个文件。
3. 跟踪进度 - 保留 bee-learning-progress.md，以便在中断后继续处理。
4. 定期总结 - 有意义地汇报进展（例如每处理完一周），而不是每批都汇报。
5. 妥善完成 - 当 next_cursor 为 null 时，撰写最终摘要并通知用户。
6. 错误处理 - 如果失败，下次尝试时应读取进度文件并从中断处继续。

何时使用深度学习

适用于：初次与新用户建立关系时；用户要求全面分析历史记录时；为长期助手关系构建上下文时；用户想了解自己对话中的规律时。

请勿用于：快速询问近期事件（使用 bee now、bee daily find 或 bee activity）；查找具体事实（使用 bee facts list / bee facts search）；查找特定对话（使用 bee search）。

MCP 服务

bee CLI 也是一个 MCP 服务，因此可以将 Bee 工具直接提供给支持 MCP 的客户端。

bee mcp serve                              # stdio JSON-RPC server
bee mcp serve-http --token <value> [--port N]   # HTTP server; token >= 32 chars (or env BEE_MCP_HTTP_TOKEN)
bee mcp connect <claude|claude-code|codex>       # register Bee with a client
bee mcp disconnect <claude|claude-code|codex>
bee mcp status

实用命令

bee me [--json]            # authenticated profile
bee status                 # auth status
bee version [--json]
bee ping [--count N]       # connectivity check
bee stream [--types <list>] [--json] [--agent] [--webhook-endpoint <url> --webhook-body <template>]
bee proxy [--port N] [--socket [path]] [--idle-timeout SECONDS]