engram: plugin de memória do Claude com captura com portão de saliência e ciclos de sonho

O que o engram faz

engram é um plugin de memória para Claude que captura o que importa e esquece o que não importa, filtrando no momento da captura em vez de registrar tudo e pesquisar depois. O desenvolvedor o criou por frustração com os plugins de memória existentes.

Como funciona

Cada ferramenta que Claude usa é pontuada em 5 dimensões de saliência: Surpresa, Novidade, Excitação, Recompensa e Conflito. Observações abaixo do limite são removidas, enquanto aquelas acima do limite persistem no SQLite. O sistema de pontuação não usa chamadas de LLM e leva <10ms por observação.

Principais recursos

• Captura controlada por saliência: Ações rotineiras como git status pontuam baixo e são removidas, enquanto eventos significativos como uma falha de teste após uma refatoração pontuam alto e persistem.
• Injeção automática: 5 ganchos lidam com operações de memória automaticamente: Início da Sessão, Envio de Prompt do Usuário, Pós-Uso da Ferramenta, Pós-Compactação e Parada. Os usuários nunca o consultam manualmente.
• Ciclos de sonho: No final da sessão, extrai fluxos de trabalho recorrentes, cadeias de erro→correção e agrupamentos de conceitos. O "sonho profundo" opcional pergunta a Claude "o que esta sessão significou?" para consolidação semântica.
• Decaimento de confiança: As memórias perdem confiança diariamente e são podadas abaixo de 0,1, impedindo que padrões antigos e incorretos distorçam sessões futuras.
• Isolamento por diretório: Cada projeto obtém seu próprio banco de dados para evitar ruído entre projetos.
• Rotulação epistêmica: Observações marcadas como "observadas", padrões marcados como "inferidos (podem não ser precisos)". O sistema sabe a diferença entre o que aconteceu e o que ele acha que aconteceu.

Detalhes técnicos

O ciclo de sonho é o que mais entusiasma o desenvolvedor — enquanto outros plugins de memória lembram o que você fez, o engram "dorme sobre isso", consolidando o que importa e esquecendo o resto, semelhante à memória biológica. A ferramenta é um desdobramento do SAGE, um núcleo de cognição para IA de borda, e atualmente está em execução em uma frota de 6 máquinas.

O desenvolvedor está buscando feedback sobre se os limites de pontuação de saliência parecem adequados na prática. O projeto está disponível no GitHub sob licença MIT.