Gerenciando Contexto de IA com um Armazenamento de Conhecimento SQLite e Ferramentas MCP

Um ponto problemático comum com agentes de codificação de IA: os arquivos CLAUDE.md crescem para milhares de linhas, consumindo orçamento de contexto e fazendo com que a IA ignore metade das regras de qualquer maneira. Um desenvolvedor no r/ClaudeAI construiu um sistema para resolver isso — RunawayContext (licenciado sob MIT, atualmente usado para integrações de gestão de construção na Vista, Procore, Monday.com, etc.).

Arquitetura

A ideia central: mover conhecimento profundo de um arquivo markdown simples para um banco de dados SQLite com busca em texto completo (FTS5) e busca vetorial opcional via sqlite-vec. Em vez de carregar tudo a cada sessão, apenas um pequeno resumo por projeto (~150 linhas), uma constituição global (~200 linhas) e uma "memória viva" baseada em ponteiros (~50 linhas) são carregados antecipadamente. A IA consulta o banco de dados sob demanda usando ferramentas MCP como search_lessons e get_chunk.

Detalhes Chave de Implementação

• Matemática de tokens: O equivalente a ~280K tokens ainda existe — eles estão apenas no banco de dados, não carregados no contexto. A IA puxa o que precisa no meio da tarefa.
• Limites fixos em código: O regenerador recusa escrever um resumo que ultrapasse seu limite de 150 linhas. 15 regras arquiteturais nomeadas têm testes de CI associados que falham na build se a regra se desviar.
• Recuperação híbrida: A busca apenas vetorial foi pior que a híbrida. O sistema combina pontuações de palavras-chave FTS5 com pontuações vetoriais do sqlite-vec para obter melhores resultados.
• Humano no loop: A IA escreve novas lições em uma caixa de entrada de rascunhos. Um humano deve aprovar antes da promoção para o repositório de conhecimento, evitando ruído.
• Voz preservada: Os resumos gerados automaticamente contêm um bloco curado manualmente, delimitado por marcadores <!-- PRESERVE_START -->. O regenerador mantém essa seção intacta enquanto regenera tudo ao redor.

Lições Aprendidas

• Imponha regras em código, não em política — toda instrução de "cuidado para não crescer" foi violada em poucos meses.
• A recuperação híbrida FTS5 + vetorial supera a busca apenas vetorial.
• Escritas diretas da IA no repositório de conhecimento introduzem ruído; use uma caixa de entrada de rascunhos com aprovação manual.

O sistema é agnóstico em relação ao agente e o repositório é público para qualquer um adaptar.