エングラム：顕著性ゲート付きキャプチャとドリームサイクルを備えたClaudeメモリプラグイン

engramの機能

engramは、Claude用のメモリプラグインで、すべてを記録して後で検索するのではなく、捕捉時にフィルタリングすることで重要なことを捉え、重要でないことは忘れます。開発者は既存のメモリプラグインへの不満からこれを構築しました。

仕組み

Claudeが使用するすべてのツールは、5つの顕著性次元でスコアリングされます：驚き、新規性、覚醒度、報酬、葛藤。閾値以下の観察は削除され、閾値以上の観察はSQLiteに永続化されます。このスコアリングシステムはLLM呼び出しを使用せず、観察ごとに<10msかかります。

主な特徴

• 顕著性ゲート付き捕捉：git statusのような日常的な操作は低スコアで削除され、リファクタリング後のテスト失敗のような重要なイベントは高スコアで永続化されます。
• 自動注入：5つのフックがメモリ操作を自動的に処理します：SessionStart、UserPromptSubmit、PostToolUse、PostCompact、Stop。ユーザーが手動でクエリすることはありません。
• ドリームサイクル：セッション終了時に、繰り返し発生するワークフロー、エラー→修正の連鎖、概念クラスターを抽出します。オプションの「ディープドリーム」では、Claudeに「このセッションは何を意味したか？」と問いかけ、意味的統合を行います。
• 信頼度減衰：メモリは毎日信頼度を失い、0.1以下で剪定され、古い誤ったパターンが将来のセッションを歪めるのを防ぎます。
• ディレクトリごとの分離：各プロジェクトは独自のデータベースを持ち、プロジェクト間のノイズを防ぎます。
• 認識論的ラベリング：観察には「観察済み」、パターンには「推測（正確でない可能性あり）」というタグが付けられます。システムは、実際に起こったことと考えていることの違いを認識します。

技術的詳細

開発者が最も興奮しているのはドリームサイクルです — 他のメモリプラグインがあなたの行動を記憶する一方で、engramは「それについて熟考し」、重要なことを統合し、残りを忘れます。これは生物学的記憶に似ています。このツールは、エッジAI用の認知カーネルであるSAGEから派生したもので、現在6台のマシンフリートで実行されています。

開発者は、顕著性スコアリングの閾値が実際に適切に感じられるかについてフィードバックを求めています。このプロジェクトはMITライセンスの下でGitHubで利用可能です。