不需要记得那张图叫什么、放在哪，只需要描述自己想说什么。
Mememio 是一个邀请制的共享表情包检索服务。所有人的上传进同一个库、所有人都能搜到；入库时由多模态模型一次性完成打标与 OCR，搜索时只查索引、不再调用 AI。
当前状态（2026-09-24）：两端已实现，尚未部署。
api（Hono + PostgreSQL/pgvector）与web（Vite + React SPA）都在本仓，SPEC 里的端点绝大部分已落地并有测试。一次真实部署都没有做过，所以多数跨端联合验收还欠着，词表与检索的评测也没跑过——这两件事决定了「能用」和「好用」之间的距离。见当前任务。
| 目的 | 入口 |
|---|---|
| 理解产品和范围 | 产品说明 |
| 以 AI 项目总管身份接任务 | AGENTS.md |
| 看系统边界和依赖 | 系统架构 |
| 查跨端约定 | SPEC 索引 |
| 理解某个设计为什么是这样 | 设计决策 |
| 接着当前工作继续做 | 当前任务 |
| 部署到自己的机器 | 部署手册 |
| 接入 LLM 聊天或 IM 机器人 | MCP 接入 |
| 目录 | 用途 | 入口 |
|---|---|---|
api/ |
Hono API、PostgreSQL、导入队列、AI 调用 | README |
web/ |
Vite + React SPA | README |
shared/vocab/ |
固定标签词表，跨端单一数据源 | README |
spec/ |
跨端契约主源 | INDEX |
docs/ |
产品、架构、环境、部署、评测 | README |
单 Git 仓。web 构建产物由 api 同域托管，Docker 镜像三阶段构建，见 部署手册。
不在存储，甚至不在检索——在打标质量。向量检索、混合排序、pgvector 都是成熟方案，照做就能跑通；决定「搜得准不准」的唯一变量是 AI 有没有真的理解这张图想表达什么。
衡量它的手段是三件事：评测集、标签词表、供应商探测。理由见 产品说明 · 核心判断。
但它们不阻塞核心功能。 当前口径是先用 proposed 版本落代码、边用边迭代，改了提示词或词表就直说「这一维没有数据」——决定与代价见 SPEC §9.27。