AI工作流中断再也不用重跑，加一行代码就能续上

以前跑个 AI 工作流，最怕中间被打断——进程被杀、电脑重启，甚至换台设备，基本等于白干。SnapState 直接把‘必须一口气跑完’这个潜规则撕了。

它在每步结束时自动存个检查点，带时间戳、标签和完整数据，中断后精准回退到上一步继续。我试过本地训练脚本崩了三次，第四次直接续上，连中间变量都没丢。

开发者不用重写系统，也不用自己搭容错逻辑或临时数据库。只要在每步末尾加一行 client.save()，持久化就成了默认行为，跟现代浏览器自动记住你填了一半的注册表单一样自然。

目前支持 JavaScript 和 Python。免费层每月给 1 万次状态写入、5000 次恢复、1000 次重演——够一个中等复杂度的研究流程连跑两个月不超限。个人开发者零成本就能试水带记忆能力的应用。

它还兼容 MCP（Model Context Protocol）标准。像 Claude Desktop 或 Cline 这类声明遵循该协议的工具，接入后自动获得‘记忆’，不用改模型、不动提示词。

以后这类工具多了，那些为了防中断硬塞进去的冗余代码、临时状态库，大概率会慢慢烂在仓库里没人维护。牛皮吹爆了？反正我的脚本现在敢放心挂后台了。