Lokales Speichersystem für KI-Codierungstools extrahiert über 2.600 Fakten aus Konversationsprotokollen
Ein Entwickler hat ein lokales Speichersystem für KI-Codierungstools erstellt, das vollständig auf seinem Rechner läuft und das Problem des erneuten Erklärens von Kontext in neuen Sitzungen löst. Das System arbeitet mit Claude Code, Factory.ai und Codex CLI und schreibt alle Konversationsprotokolle in eine einzige SQLite-Datenbank.
Funktionsweise
Das System verwendet mehrere automatisierte Prozesse:
- Ein Cron-Job läuft alle 15 Minuten, um Konversationsprotokolle in SQLite zu importieren
- Stündlich generiert es Vektoreinbettungen und extrahiert strukturierte Fakten mithilfe eines lokalen LLM (der Entwickler läuft Nemotron 3 Super auf einem DGX Spark über ollama)
- Jede neue Claude-Code-Sitzung beginnt mit einer automatisch über CLAUDE.md eingefügten memory-context.md-Datei
- Während der Sitzung kann Claude über MCP-Tools die gesamte Historie durchsuchen, einschließlich Stichwortsuche, semantischer Suche, Faktenabfrage und Entitätsgraphen-Exploration
Nutzungsstatistiken
Nach einigen Monaten normaler Nutzung:
- Über 13.000 Nachrichten in mehr als 400 Sitzungen indiziert
- Mehr als 2.600 extrahierte Fakten (Präferenzen, Entscheidungen, Fehler-/Lösungspaare, Tool-Muster)
- Über 330 verfolgte Entitäten (Bibliotheken, Dienste, Sprachen mit Erwähnungszählungen)
- 40 MB Datenbankgröße
Der Entitätsgraph verfolgt Nutzungsmuster wie "Sie haben pytest 45 Mal, playwright 20 Mal, jest 3 Mal verwendet" basierend auf tatsächlichen Nutzungsdaten.
Funktionen und Einschränkungen
Das System enthält eine browserbasierte Benutzeroberfläche zum Durchsuchen, Kuratieren von Fakten und Vorschau dessen, was in den Kontext eingefügt wird, sowie ein CLI-Tool und Slash-Befehle. Es ist nicht plug-and-play – Benutzer müssen Cron-Jobs einrichten, MCP konfigurieren und optional ollama ausführen. Der Entwickler merkt an, dass dies sein erstes Open-Source-Projekt ist und freut sich über Feedback zur Architektur, Faktenextraktionsmethode, MCP-Tool-Gestaltung und Verbesserungen der Python-/Projektstruktur.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
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