Forge: Система памяти для кода Claude, созданная с помощью кода Claude

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 11 марта 2026 г.🔗 Source
Forge: Система памяти для кода Claude, созданная с помощью кода Claude
Ad

Что делает Forge

Разработчик использовал Claude Code для создания Forge — инструмента, который решает проблему сессионной памяти Claude Code. Forge представляет собой TypeScript-монорепозиторий из 6 пакетов, функционирующий как MCP-сервер. Он обрабатывает каждый поворот беседы через структурированный конвейер для захвата и сохранения контекста проекта.

Как это работает

Система использует шестиэтапный конвейер:

  • Классифицировать — Определяет, является ли утверждение решением, ограничением, отклонением, исследованием, целью, исправлением или шумом.
  • Извлечь — Извлекает структурированные данные, включая утверждение, обоснование, категорию и уровень уверенности.
  • Моделировать — Записывает в модель проекта с событийным источником (только добавление в SQLite, история никогда не теряется).
  • Распространить — Проверяет наличие конфликтов между решениями и ограничениями.
  • Показать — Уведомляет о противоречиях с обнаружением состояния потока, чтобы избежать постоянных прерываний.
  • Выполнить — Интегрируется с GitHub для создания задач, репозиториев и коммитов на основе решений.

Ключевое правило дизайна, установленное Claude Code: переход решения из состояния «склоняюсь» в «решено» никогда не происходит автоматически. Вы должны явно подтвердить. Тесты обеспечивают соблюдение этого инварианта.

Ad

Детали разработки

Сборка включала несколько интересных технических задач:

  • Двухэтапный LLM-конвейер — Forge сам вызывает LLM для классификации и извлечения решений из беседы, создавая сценарий, подобный «Началу», где Claude Code пишет код, который вызывает Claude. Подбор промптов для надежной классификации потребовал значительных итераций.
  • Реализация событийного источника — Каждое решение, ограничение и отклонение являются событиями только для добавления в SQLite. Ничто не удаляется и не перезаписывается, позволяя воспроизводить всю историю решений.
  • Система калибровки доверия — Forge отслеживает, как часто его классификации верны, и корректирует порог прерывания. Если он часто ошибается, он становится тише. Claude Code создал отслеживание уверенности, бюджеты прерываний и обнаружение состояния потока.
  • Тестирование — Проект включает 170 тестов в 14 файлах, которые выявили реальные ошибки во время разработки, особенно в логике распространения ограничений.

Интеграция с Cortex

Forge работает в паре с другим инструментом под названием Cortex (также созданным с помощью Claude Code) — графом знаний, который индексирует вашу кодовую базу. Когда оба установлены как MCP-серверы, Forge автоматически запрашивает Cortex во время извлечения. Например, если вы скажете «давайте перейдем на PostgreSQL», Forge проверяет Cortex на наличие существующих ссылок на базы данных, связанных сервисов и шаблонов миграции перед записью решения.

Инструменты дополняют друг друга: Forge знает почему (решения, ограничения, намерения, отклонения), а Cortex знает что (сущности кода, шаблоны, зависимости, архитектура).

Практическое использование

Вы устанавливаете Forge как MCP-сервер в своем проекте, затем общаетесь с Claude Code как обычно. За кулисами Forge классифицирует каждый поворот, извлекает решения и строит постоянную модель. В последующих сессиях Claude Code может проверить forge://brief, чтобы мгновенно увидеть, что было решено, что еще открыто, что было явно отклонено и где есть активные противоречия.

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 Смотрите также

Формат WCY сокращает нагрузку на токены LLM на 50–71% и добавляет структурные маркеры «Я не знаю».
Инструменты

Формат WCY сокращает нагрузку на токены LLM на 50–71% и добавляет структурные маркеры «Я не знаю».

WCY (Watch-Compute-Yield) — это построчный формат, который сокращает накладные расходы на токены JSON на 50-71% и вводит структурные маркеры '?' для обозначения неопределённости в рассуждениях ИИ. Формат не требует тонкой настройки — достаточно всего трёх примеров.

OpenClawRadar
Обзор производительности Omnicoder-9B: Скорость против проблем с вызовом инструментов
Инструменты

Обзор производительности Omnicoder-9B: Скорость против проблем с вызовом инструментов

Omnicoder-9B, модель, ориентированная на программирование, дообученная на Qwen3.5 9B с выводами от Opus 4.6, GPT 5.4, GPT 5.3 Codex и Gemini 3.1 Pro, демонстрирует высокую производительность на оборудовании среднего уровня, но имеет проблемы с вызовом инструментов в IDE.

OpenClawRadar
Плагин Peek для Claude Code: Автоматическое управление через память сессии
Инструменты

Плагин Peek для Claude Code: Автоматическое управление через память сессии

Peek — это плагин Claude Code, который автоматически фиксирует и внедряет пользовательские исправления и предпочтения для управления ИИ-ассистентом. Он использует гибридный поиск с векторными представлениями, BM25, временным затуханием и фильтрами метаданных для предоставления релевантного контекста без ручных запросов.

OpenClawRadar
LLMock: HTTP-сервер для мокинга, обеспечивающий детерминированное тестирование LLM между процессами
Инструменты

LLMock: HTTP-сервер для мокинга, обеспечивающий детерминированное тестирование LLM между процессами

LLMock — это реальный HTTP-сервер, который мокает API OpenAI, Claude и Gemini, позволяя разработчикам запускать детерминированные тесты в нескольких процессах без обращения к реальным API. Он поддерживает SSE-стриминг, вызовы инструментов, предикатную маршрутизацию и журналирование запросов без зависимостей.

OpenClawRadar