nan-forget: 단일 SQLite 파일에 저장된 로컬 AI 코딩 메모리

nan-forget는 세션 간 컨텍스트 손실 문제를 해결하는 AI 코딩 에이전트용 로컬 메모리 시스템입니다. 스택을 반복적으로 다시 설명할 필요 없이, 백그라운드 프로세스나 상당한 RAM 소비 없이 단일 SQLite 파일에 지속적인 메모리를 유지합니다.

주요 세부사항

이 도구는 몇 주에 걸쳐 Claude Code로 구축되었습니다. Claude는 3단계 검색 파이프라인(인식 → 회상 → 확산 활성화) 설계를 도왔고, Qdrant에서 SQLite로의 대부분의 마이그레이션을 작성했으며, 벡터 검색 점수 계산의 엣지 케이스를 발견했습니다.

설정은 간단합니다: npx nan-forget setup을 실행하면 완료됩니다. 전체 데이터베이스는 하나의 SQLite 파일(~3MB)에 담기며 백그라운드 서비스가 필요하지 않습니다.

네 개의 훅이 작업 중 컨텍스트를 자동으로 저장하므로 수동으로 저장을 호출할 필요가 없습니다. 시스템에는 "인증 시스템" 예제가 포함되어 있어 "우리는 Clerk와 함께 JWT를 선택했습니다"와 같은 특정 구현 세부사항을 찾을 수 있습니다. 검색은 키워드가 아닌 의미로 작동합니다.

메모리는 문제/해결책/개념 필드로 구조화되어 있어 몇 달 전의 버그 수정 사항이 나중에 유사한 오류를 만났을 때 다시 나타날 수 있습니다. 오래된 메모리는 30일 반감기로 감쇠하며, 오래된 메모리는 요약으로 통합되고 활성 메모리는 선명해집니다.

동일한 데이터베이스가 여러 도구에서 작동합니다: Claude Code(MCP 통해), Codex, Cursor(REST API 통해), 터미널(CLI 통해). 모든 메모리 작업은 LLM 호출 없이 로컬에서 실행되며, 프로젝트는 무료 오픈 소스입니다.