энграмма: плагин памяти Claude с захватом, регулируемым значимостью, и циклами сновидений
Что делает engram
engram — это плагин памяти для Claude, который захватывает важное и забывает неважное, фильтруя в момент захвата, а не записывая всё подряд и ища позже. Разработчик создал его из-за разочарования существующими плагинами памяти.
Как это работает
Каждый инструмент, который использует Claude, оценивается по 5 параметрам значимости: Неожиданность, Новизна, Возбуждение, Вознаграждение и Конфликт. Наблюдения ниже порога удаляются, а те, что выше порога, сохраняются в SQLite. Система оценки не использует вызовы LLM и занимает <10 мс на наблюдение.
Ключевые особенности
- Захват с фильтрацией по значимости: Рутинные действия, такие как
git status, получают низкую оценку и удаляются, а значимые события, например, сбой теста после рефакторинга, получают высокую оценку и сохраняются. - Автоматическое внедрение: 5 хуков автоматически обрабатывают операции с памятью: SessionStart, UserPromptSubmit, PostToolUse, PostCompact и Stop. Пользователям никогда не нужно запрашивать её вручную.
- Циклы «сновидений»: В конце сессии извлекаются повторяющиеся рабочие процессы, цепочки «ошибка → исправление» и кластеры понятий. Опциональный «глубокий сон» спрашивает у Claude: «что означала эта сессия?» для семантического уплотнения.
- Затухание уверенности: Воспоминания ежедневно теряют уверенность и удаляются при значении ниже 0,1, предотвращая искажение будущих сессий старыми ошибочными шаблонами.
- Изоляция по директориям: Каждый проект получает собственную базу данных, чтобы избежать шума между проектами.
- Эпистемическая маркировка: Наблюдения помечаются как «наблюдаемое», шаблоны — как «выведенное (может быть неточным)». Система различает, что произошло на самом деле и что она думает, что произошло.
Технические детали
Цикл «сновидений» — это то, чем разработчик больше всего воодушевлён: в то время как другие плагины памяти запоминают, что вы сделали, engram «переваривает это во сне», уплотняя важное и забывая остальное, подобно биологической памяти. Инструмент является ответвлением от SAGE, ядра познания для edge AI, и в настоящее время работает на флоте из 6 машин.
Разработчик ищет отзывы о том, кажутся ли пороги оценки значимости правильными на практике. Проект доступен на GitHub под лицензией MIT.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
VTCode: TUI-агент кодирования на Rust, агрессивно обрезающий контекст с помощью разбивки на уровне AST
VTCode — это опенсорсный Rust TUI агент для кодирования, который агрессивно обрезает контекст, используя AST-разбивку через ripgrep и ast-grep. Поддерживает кастомных провайдеров, совместимых с OpenAI, песочницу с macOS Seatbelt и Linux Landlock, а также валидацию сгенерированных команд через tree-sitter-bash.
Авто-ко: 50-строчный Bash-скрипт, превращающий код Claude в автономные AI-компании
Auto-co — это bash-скрипт из 50 строк, который оборачивает CLI Claude Code в цикл, позволяя ему работать автономно с 14 ИИ-агентами, играющими роли, такие как CEO, инженер и критик. Он создал четыре продукта с нуля, включая FormReply и Changelog.dev, при общей стоимости $268 за 270+ циклов.
jsongrep: инструмент для запросов к JSON на основе DFA, превосходящий jq в тестах производительности
jsongrep — это инструмент командной строки на Rust для запросов к JSON-документам с использованием синтаксиса регулярного языка, который компилируется в детерминированные конечные автоматы (ДКА), обеспечивая более быстрое время поиска по сравнению с jq, jmespath, jsonpath-rust и jql в тестах производительности.
Бенчмарк квантизации Qwen 3.6 27B: Q4_K_M превосходит Q8_0 по практическим компромиссам
Оценка Qwen 3.6 27B в квантованиях BF16, Q4_K_M и Q8_0 GGUF на задачах HumanEval, HellaSwag и BFCL. Q4_K_M обеспечивает точность, близкую к BF16, при 48% меньшем потреблении RAM, скорости в 1,45 раза выше и размере файла на 68,8% меньше.