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

Предоставление Клоду локальной LLM в качестве ассистента через MCP на Mac
Разработчик подключает Claude к локальной Qwen 2.5 Coder 14B через Ollama и MCP, создавая бесплатного ассистента для делегирования задач, таких как обработка текста и работа с большими файлами.

Claude для творческой работы: MCP-коннекторы для Blender, Adobe, Ableton и других
Anthropic выпустила набор MCP-коннекторов, позволяющих Claude взаимодействовать с творческими инструментами, включая Blender, Autodesk Fusion, Adobe Creative Cloud, Ableton Live и Splice, обеспечивая управление на естественном языке, скриптинг и автоматизацию пайплайнов.

Обнаружение скрытых сбоев инструментов в AI-кодирующих агентах с помощью Vibeyard
Vibeyard — это инструмент, который обнаруживает, когда AI-агенты для написания кода сталкиваются с тихими сбоями инструментов — ситуации, когда агенты переходят к альтернативным стратегиям, не уведомляя разработчиков, — и выявляет эти неэффективности во время сессий. Он может предлагать исправления, чтобы предотвратить повторение неэффективных рабочих процессов.

Открытое хранилище памяти ИИ для проектов на NodeJS
Mind Palace — это система хранения и извлечения памяти с открытым исходным кодом для NodeJS, которая сохраняет информацию между сессиями чата LLM. Она поддерживает основные LLM и векторные хранилища, автоматически извлекая и векторизуя суммированные воспоминания из взаимодействий.