nan-forget: Lokale KI-Codierungsspeicherung in einer einzelnen SQLite-Datei

nan-forget ist ein lokales Gedächtnissystem für KI-Codierungsagenten, das den Kontextverlust über Sitzungen hinweg behebt. Anstatt Ihren Stack wiederholt zu erklären, bewahrt es persistente Erinnerungen in einer einzigen SQLite-Datei, ohne Hintergrundprozesse oder nennenswerten RAM zu benötigen.

Wichtige Details

Das Tool wurde über mehrere Wochen mit Claude Code entwickelt. Claude half beim Entwurf der 3-stufigen Abrufpipeline (Erkennung → Abruf → Aktivierungsausbreitung), schrieb den Großteil der SQLite-Migration von Qdrant und entdeckte Randfälle bei der Vektorsuche-Bewertung.

Die Einrichtung ist unkompliziert: npx nan-forget setup und Sie sind fertig. Die gesamte Datenbank passt in eine SQLite-Datei (~3 MB), ohne dass Hintergrunddienste erforderlich sind.

Vier Hooks speichern automatisch Kontext während der Arbeit – Sie müssen nie manuell speichern. Das System enthält ein "Auth-System"-Beispiel, das spezifische Implementierungsdetails wie "Wir haben JWT mit Clerk gewählt" finden kann. Die Suche funktioniert nach Bedeutung, nicht nach Schlüsselwörtern.

Erinnerungen sind mit Problem/Lösung/Konzept-Feldern strukturiert, sodass Fehlerbehebungen von vor Monaten auftauchen, wenn später ähnliche Fehler auftreten. Alte Erinnerungen zerfallen mit einer 30-tägigen Halbwertszeit, wobei veraltete zu Zusammenfassungen konsolidiert werden, während aktive Erinnerungen schärfer werden.

Die gleiche Datenbank funktioniert über mehrere Tools hinweg: Claude Code (per MCP), Codex, Cursor (per REST-API) und Terminal (per CLI). Alle Gedächtnisoperationen laufen lokal ohne LLM-Aufrufe, und das Projekt ist kostenlos und Open Source.