nan-forget: 単一のSQLiteファイルに保存されるローカルAIコーディングメモリ

nan-forgetは、セッション間でのコンテキスト喪失に対処するAIコーディングエージェント向けのローカルメモリーシステムです。スタックを繰り返し説明する代わりに、バックグラウンドプロセスを必要とせず、大量のRAMを消費することなく、単一のSQLiteファイルに永続的なメモリーを維持します。

主要な詳細

このツールは数週間かけてClaude Codeで構築されました。Claudeは3段階の検索パイプライン（認識→想起→活性化拡散）の設計を支援し、QdrantからのSQLite移行の大部分を書き、ベクトル検索スコアリングのエッジケースを捕捉しました。

セットアップは簡単です：npx nan-forget setupを実行するだけで完了します。データベース全体は単一のSQLiteファイル（約3MB）に収まり、バックグラウンドサービスは必要ありません。

4つのフックが作業中に自動的にコンテキストを保存するため、手動で保存を呼び出す必要はありません。システムには「認証システム」の例が含まれており、「JWT with Clerkを選択した」などの具体的な実装詳細を見つけることができます。検索はキーワードではなく意味に基づいて機能します。

メモリーは問題/解決策/概念フィールドで構造化されており、数か月前のバグ修正が後で類似のエラーに遭遇した際に表面化します。古いメモリーは30日の半減期で減衰し、古くなったものは要約に統合され、アクティブなメモリーは鮮明になります。

同じデータベースが複数のツールで動作します：Claude Code（MCP経由）、Codex、Cursor（REST API経由）、およびターミナル（CLI経由）。すべてのメモリー操作はLLM呼び出しなしでローカルで実行され、プロジェクトは無料でオープンソースです。