Управление контекстом ИИ с помощью хранилища знаний SQLite и инструментов MCP
Распространенная проблема с AI-агентами кодирования: файлы CLAUDE.md вырастают до тысяч строк, пожирая контекстный бюджет и заставляя AI игнорировать половину правил. Один разработчик на r/ClaudeAI создал систему для решения этой проблемы — RunawayContext (с лицензией MIT, в настоящее время используется для интеграций управления строительством с Vista, Procore, Monday.com и др.).
Архитектура
Основная идея: перенести глубокие знания из плоского markdown-файла в базу данных SQLite с полнотекстовым поиском (FTS5) и опциональным векторным поиском через sqlite-vec. Вместо загрузки всего содержимого каждой сессии, заранее загружаются только небольшая сводка по проекту (~150 строк), глобальная конституция (~200 строк) и указатель-only «живая память» (~50 строк). AI запрашивает базу данных по мере необходимости с помощью инструментов MCP, таких как search_lessons и get_chunk.
Ключевые детали реализации
- Расчет токенов: эквивалентные ~280K токенов все еще существуют — они просто в базе данных, а не загружены в контекст. AI извлекает то, что нужно, в процессе выполнения задачи.
- Жесткие ограничения в коде: регенератор отказывается создавать сводку, превышающую лимит в 150 строк. Для каждого из 15 именованных архитектурных правил есть CI-тесты, которые проваливают сборку, если правило нарушается.
- Гибридный поиск: только векторный поиск показал худшие результаты, чем гибридный. Система смешивает оценки по ключевым словам FTS5 с векторными оценками sqlite-vec для наилучшего результата.
- Человек в цикле: AI записывает новые уроки в папку черновиков. Человек должен одобрить их перед добавлением в хранилище знаний, чтобы избежать шума.
- Сохранение авторского стиля: автоматически сгенерированные сводки содержат вручную созданный блок, ограниченный маркерами
<!-- PRESERVE_START -->. Регенератор сохраняет этот раздел нетронутым, регенерируя все вокруг.
Извлеченные уроки
- Применяйте правила в коде, а не в политике — каждая инструкция «будьте осторожны, чтобы не разрастаться» нарушалась в течение нескольких месяцев.
- Гибридный поиск FTS5 + векторный превосходит только векторный.
- Прямая запись AI в хранилище знаний вносит шум; используйте папку черновиков с ручным утверждением.
Система не зависит от агента, и репозиторий открыт для всех желающих адаптировать его.
📖 Source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Codeset улучшает работу кодирующих агентов, предоставляя контекст из истории git, специфичный для репозитория.
Codeset генерирует статические файлы из истории git, которые предоставляют контекст, такой как прошлые ошибки, корневые причины и взаимосвязи совместных изменений. Тестирование показало улучшение на 5,3 п.п. на codeset-gym-python и на 2 п.п. на SWE-Bench Pro с использованием OpenAI Codex.
Tripsy запускает MCP-сервер для Claude: управление поездками через структурированный API
Официальный MCP-сервер Tripsy позволяет Клоду напрямую читать, создавать и обновлять поездки, активности, проживание, транспорт и расходы. Настройка занимает ~1 минуту через пользовательский коннектор Клода.
4-уровневая архитектура базы знаний для повышения точности ИИ-агентов
Разработчик создал структурированную базу знаний из 200+ статей для предоставления контекста в конкретной предметной области AI-агентам, реализовав 4-уровневый конвейер с классификацией запросов, что сократило расход токенов примерно на 40%.
Навык Claude позволяет осуществлять детальные настройки личности с использованием количественных переменных.
Новый навык Claude позволяет разработчикам вносить количественные корректировки по 32 группам личностных черт, охватывающим 120 переменных, определённых Claude, с групповыми профилями, показывающими такие метрики, как Многословность (60), Доброжелательность (55) и Сарказм & Резкость (17). Навык сохраняется между диалогами и включает команду publish для пользовательских инструкций.