Système de mémoire locale pour les outils de codage IA extrait plus de 2 600 faits des historiques de conversation

Un développeur a créé un système de mémoire locale pour les outils de codage IA qui fonctionne entièrement sur sa machine, résolvant le problème de ré-expliquer le contexte dans les nouvelles sessions. Le système fonctionne avec Claude Code, Factory.ai et Codex CLI, en écrivant tous les journaux de conversation dans une base de données SQLite unique.

Fonctionnement

Le système utilise plusieurs processus automatisés :

• Une tâche cron s'exécute toutes les 15 minutes pour ingérer les journaux de conversation dans SQLite
• Toutes les heures, il génère des embeddings vectoriels et extrait des faits structurés à l'aide d'un LLM local (le développeur exécute Nemotron 3 Super sur un DGX Spark via ollama)
• Chaque nouvelle session Claude Code commence avec un fichier mémoire-contexte.md injecté automatiquement via CLAUDE.md
• En milieu de session, Claude peut rechercher dans l'historique complet via des outils MCP incluant la recherche par mots-clés, la recherche sémantique, la recherche de faits et l'exploration du graphe d'entités

Statistiques d'utilisation

Après quelques mois d'utilisation normale :

• Plus de 13 000 messages indexés sur plus de 400 sessions
• Plus de 2 600 faits extraits (préférences, décisions, paires erreur/solution, modèles d'outils)
• Plus de 330 entités suivies (bibliothèques, services, langages avec comptes de mentions)
• Taille de la base de données : 40 Mo

Le graphe d'entités suit les modèles d'utilisation comme "vous avez utilisé pytest 45 fois, playwright 20 fois, jest 3 fois" basé sur les données d'utilisation réelles.

Fonctionnalités et limites

Le système inclut une interface utilisateur basée sur un navigateur pour rechercher, organiser les faits et prévisualiser ce qui est injecté dans le contexte, plus un outil CLI et des commandes slash. Il n'est pas prêt à l'emploi - les utilisateurs doivent configurer les tâches cron, configurer MCP et éventuellement exécuter ollama. Le développeur note qu'il s'agit de son premier projet open source et accueille les retours sur l'architecture, l'approche d'extraction de faits, la conception des outils MCP et les améliorations de structure Python/projet.