энграмма: плагин памяти Claude с захватом, регулируемым значимостью, и циклами сновидений

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 20 марта 2026 г.🔗 Source
энграмма: плагин памяти Claude с захватом, регулируемым значимостью, и циклами сновидений
Ad

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.
Ad

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

Ad

👀 Смотрите также

VTCode: TUI-агент кодирования на Rust, агрессивно обрезающий контекст с помощью разбивки на уровне AST
Инструменты

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.

OpenClawRadar
Авто-ко: 50-строчный Bash-скрипт, превращающий код Claude в автономные AI-компании
Инструменты

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.

OpenClawRadar
jsongrep: инструмент для запросов к JSON на основе DFA, превосходящий jq в тестах производительности
Инструменты

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.

OpenClawRadar
Бенчмарк квантизации Qwen 3.6 27B: Q4_K_M превосходит Q8_0 по практическим компромиссам
Инструменты

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.

OpenClawRadar