Memento Vault: Herramienta Local para Contexto Persistente en Sesiones de Código Claude
Memento Vault aborda el problema de que Claude Code olvide el contexto entre sesiones al capturar y recuperar automáticamente información relevante sin mantenimiento manual.
Cómo Funciona
La herramienta utiliza hooks que se conectan al ciclo de vida de Claude Code:
- Cuando termina una sesión: Un hook lee la transcripción, la puntúa y decide qué conservar. Las sesiones sustanciales generan notas atómicas escritas en un repositorio git local. Cada nota contiene una idea con metadatos que incluyen puntuaciones de certeza y etiquetas, más enlaces wiki a notas relacionadas. Las sesiones triviales reciben una línea en un registro diario.
- Cuando comienza una sesión: Inyecta un resumen que muestra tus sesiones recientes del proyecto y las notas más relevantes del vault para lo que estás a punto de trabajar.
- En cada solicitud: Busca en tu vault y muestra notas coincidentes antes de que Claude procese tu entrada.
- En cada lectura de archivo: Inyecta contexto sobre áreas de código que has tocado antes.
Detalles Técnicos
Toda la recuperación utiliza búsqueda local BM25 + vectorial sin llamadas a LLM. El sistema tiene una latencia promedio de 472 ms por solicitud y no cuesta nada ejecutarlo. La sobrecarga de contexto es aproximadamente 149 unidades de entrada por sesión. La calidad de recuperación puntúa NDCG@10 = 0.892 en LongMemEval (500 preguntas).
Una capa de consolidación en segundo plano llamada Inception agrupa notas por similitud de embeddings y escribe notas de patrón después de las sesiones, identificando problemas recurrentes entre proyectos.
Todo el sistema utiliza archivos markdown en un repositorio git, navegables en Obsidian, buscables con grep y comparables con git log. No hay base de datos, Docker ni dependencia de la nube.
Instalación
git clone https://github.com/sandsower/memento-vault.git
cd memento-vault
./install.sh --experimentalRequisitos: Python 3 y Claude Code. QMD agrega búsqueda semántica (opcional). Funciona en Linux y macOS.
El proyecto incluye 271 pruebas y tiene licencia MIT.
📖 Leer la fuente completa: r/ClaudeAI
👀 Ver también
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