nan-forget: Memoria de codificación de IA local en un solo archivo SQLite
nan-forget es un sistema de memoria local para agentes de IA de programación que aborda la pérdida de contexto entre sesiones. En lugar de tener que reexplicar tu pila de trabajo repetidamente, mantiene una memoria persistente en un único archivo SQLite sin requerir procesos en segundo plano ni consumir RAM significativa.
Detalles Clave
La herramienta fue construida con Claude Code durante varias semanas. Claude ayudó a diseñar la canalización de recuperación de 3 etapas (reconocimiento → recuperación → activación por propagación), escribió la mayor parte de la migración de Qdrant a SQLite, y detectó casos límite en la puntuación de búsqueda vectorial.
La configuración es sencilla: npx nan-forget setup y listo. La base de datos completa cabe en un archivo SQLite (~3 MB) sin necesidad de servicios en segundo plano.
Cuatro ganchos guardan automáticamente el contexto mientras trabajas—nunca necesitas llamar manualmente a guardar. El sistema incluye un ejemplo de "sistema de autenticación" que puede encontrar detalles de implementación específicos como "Elegimos JWT con Clerk". La búsqueda funciona por significado en lugar de por palabras clave.
Los recuerdos están estructurados con campos problema/solución/conceptos, permitiendo que correcciones de errores de hace meses surjan cuando encuentras errores similares más tarde. Los recuerdos antiguos decaen con una vida media de 30 días, consolidándose en resúmenes mientras los recuerdos activos se agudizan.
La misma base de datos funciona en múltiples herramientas: Claude Code (vía MCP), Codex, Cursor (vía API REST), y terminal (vía CLI). Todas las operaciones de memoria se ejecutan localmente sin llamadas a LLM, y el proyecto es gratuito y de código abierto.
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