トータル・リコール:Claudeコード会話履歴のためのローカル知識グラフ

✍️ OpenClawRadar📅 公開日: April 6, 2026🔗 Source
トータル・リコール:Claudeコード会話履歴のためのローカル知識グラフ
Ad

Total Recallの機能

Total Recallは、会話履歴を検索可能にすることで、Claude Codeセッション間での決定事項の再説明という問題を解決します。Claude Codeは会話を~/.claude/projects/内のJSONLファイルとして保存し、各行にはメッセージオブジェクト(役割、内容、タイムスタンプ、ID、parentUuid)が含まれています。これらの親参照は、会話がツール呼び出しや中断で分岐するため、有向非巡回グラフ(DAG)を形成します。

技術的実装

このシステムはJSONLトランスクリプトを以下の機能を持つSQLiteデータベースに取り込みます:

  • 全文検索
  • ローカルのOllama(クラウド不要)とnomic-embed-textを使用したベクトル埋め込み
  • 意味的クロスリンキング
  • 検索ヒットから親チェーンを遡るDAGを考慮した取得
  • プロジェクトベースのセッションタグ付け

「あの素晴らしいチレ・レジェノスがあったレストランは何だったっけ?」のような質問をすると、Claudeはデータベースをクエリし、要約ではなく周囲のコンテキストを含む実際の会話抜粋を返します。

追加機能

  • 「どこまで話したっけ」スクリプトは、最新セッションから最後の20メッセージを表示します
  • Playwright経由で認証し、バックエンドAPIを呼び出してタイムスタンプ、モデルメタデータ、DALL-E画像、コードインタープリター出力を含む完全な会話ツリーを取得するChatGPTインポーター
  • 15分ごとの自動取り込み
  • すべてローカル - 別のマシンにコピーできる単一ファイル
Ad

現在の導入状況

作成者の導入では以下を処理しています:

  • 28Kチャンク
  • 63Kの意味的リンク
  • 255 MBストレージ
  • 6プロジェクトにわたる49セッション

オープンソースでの利用可能性

https://github.com/aguywithcode/total-recallのリポジトリには以下が含まれています:

  • 完全なパイプライン(取り込み、埋め込み、リンク、取得、閲覧)
  • ChatGPTスクレイパー
  • セットアップ手順
  • CLAUDE.md統合ガイド
  • 完全な構築ストーリーを含む背景ドキュメント

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 See Also

コンテキストモードMCPサーバーがClaudeのコードコンテキスト使用量を98%削減
Tools

コンテキストモードMCPサーバーがClaudeのコードコンテキスト使用量を98%削減

コンテキストモードは、Claude Codeのコンテキスト消費量を315KBから5.4KBに削減するMCPサーバーです。ツール出力をサンドボックス化することで実現し、10の言語ランタイムをサポートし、全文検索機能を備えたナレッジベースを含みます。

OpenClawRadar
200以上のアプリデザイン仕様書(Markdown形式) – ClaudeやCursorにドラッグして正確なUIクローンを作成
Tools

200以上のアプリデザイン仕様書(Markdown形式) – ClaudeやCursorにドラッグして正確なUIクローンを作成

200以上の人気アプリを、正確な16進数カラーコード、タイプスケール、スペーシング、全画面状態、ナビゲーショングラフを含む構造化マークダウンデザイン仕様として厳選したライブラリ。Claude、Cursor、または任意のAIエージェントにドロップするだけで、色やスペーシングを推測することなく、SwiftUI、Jetpack Compose、ExpoのUIクローンを生成できます。

OpenClawRadar
Claude Code プラグイン /verify: 計画から自動ブラウザテストを実行
Tools

Claude Code プラグイン /verify: 計画から自動ブラウザテストを実行

/verifyは、あなたの計画を読み取り、Playwright MCPを介して実際のブラウザを起動し、各要件をチェックして、スクリーンショット付きの合格/不合格レポートを提供するオープンソースのClaude Codeプラグインです。

OpenClawRadar
🦀
Tools

ReefのOpenClaw-RLレシピ、スコア付き重み更新をリリースゲートの背後に配置

ReefのOpenClaw-RL重み進化レシピは、72のGSM8K問題を72のタスクとして扱い、Qwen3-4Bをポリシーとプロセス報酬モデルの役割に、Qwen3-32Bを生徒役に使い、7つのGPUで実行します。セッション14で3回連続合格の基準を達成しました。

OpenClawRadar