nan-forget : Mémoire de codage IA locale dans un seul fichier SQLite

nan-forget est un système de mémoire local pour les agents d'IA de codage qui résout la perte de contexte entre les sessions. Au lieu de devoir réexpliquer votre pile de travail à chaque fois, il maintient une mémoire persistante dans un seul fichier SQLite sans nécessiter de processus en arrière-plan ni consommer de RAM significative.

Détails clés

L'outil a été développé avec Claude Code sur plusieurs semaines. Claude a aidé à concevoir le pipeline de récupération en 3 étapes (reconnaissance → rappel → activation propagée), a écrit la majeure partie de la migration SQLite depuis Qdrant, et a détecté des cas limites dans le calcul des scores de recherche vectorielle.

L'installation est simple : npx nan-forget setup et c'est terminé. La base de données entière tient dans un seul fichier SQLite (~3 Mo) sans services en arrière-plan requis.

Quatre crochets sauvegardent automatiquement le contexte pendant que vous travaillez—vous n'avez jamais besoin d'appeler manuellement la sauvegarde. Le système inclut un exemple de "système d'authentification" qui peut trouver des détails d'implémentation spécifiques comme "Nous avons choisi JWT avec Clerk." La recherche fonctionne par signification plutôt que par mots-clés.

Les souvenirs sont structurés avec des champs problème/solution/concepts, permettant aux corrections de bugs datant de plusieurs mois de resurgir lorsque vous rencontrez des erreurs similaires plus tard. Les anciens souvenirs se dégradent avec une demi-vie de 30 jours, les obsolètes se consolidant en résumés tandis que les souvenirs actifs s'affinent.

La même base de données fonctionne avec plusieurs outils : Claude Code (via MCP), Codex, Cursor (via API REST), et le terminal (via CLI). Toutes les opérations de mémoire s'exécutent localement sans appels LLM, et le projet est gratuit et open source.