nan-forget: Memória de codificação de IA local em um único arquivo SQLite

nan-forget é um sistema de memória local para agentes de IA de codificação que resolve a perda de contexto entre sessões. Em vez de reexplicar sua stack repetidamente, ele mantém memória persistente em um único arquivo SQLite sem exigir processos em segundo plano ou consumir RAM significativa.

Detalhes Principais

A ferramenta foi construída com Claude Code ao longo de várias semanas. Claude ajudou a projetar o pipeline de recuperação de 3 estágios (reconhecimento → recuperação → ativação por propagação), escreveu a maior parte da migração do SQLite do Qdrant e identificou casos extremos na pontuação da busca vetorial.

A configuração é simples: npx nan-forget setup e pronto. Todo o banco de dados cabe em um arquivo SQLite (~3MB) sem serviços em segundo plano necessários.

Quatro hooks salvam contexto automaticamente enquanto você trabalha—você nunca precisa chamar salvar manualmente. O sistema inclui um exemplo de "sistema de autenticação" que pode encontrar detalhes específicos de implementação como "Escolhemos JWT com Clerk." A busca funciona por significado em vez de palavras-chave.

As memórias são estruturadas com campos problema/solução/conceitos, permitindo que correções de bugs de meses atrás surjam quando você encontra erros similares depois. Memórias antigas decaem com meia-vida de 30 dias, com as obsoletas se consolidando em resumos enquanto memórias ativas se tornam mais nítidas.

O mesmo banco de dados funciona em várias ferramentas: Claude Code (via MCP), Codex, Cursor (via REST API) e terminal (via CLI). Todas as operações de memória rodam localmente sem chamadas de LLM, e o projeto é gratuito e de código aberto.