Memento Vault: Локальный инструмент для сохранения контекста в сессиях Claude Code
Memento Vault решает проблему потери контекста Claude Code между сессиями, автоматически захватывая и извлекая релевантную информацию без ручного обслуживания.
Как это работает
Инструмент использует хуки, которые подключаются к жизненному циклу Claude Code:
- По завершении сессии: Хук читает транскрипт, оценивает его и решает, что сохранить. Значимые сессии превращаются в атомарные заметки, записываемые в локальный git-репозиторий. Каждая заметка содержит одну идею с метаданными, включая оценки уверенности и теги, а также вики-ссылки на связанные заметки. Незначительные сессии получают краткую запись в ежедневном логе.
- При запуске сессии: Он вводит краткий обзор, показывающий ваши недавние сессии по проекту и наиболее релевантные заметки из хранилища для предстоящей работы.
- При каждом запросе: Он ищет в вашем хранилище и показывает подходящие заметки до того, как Claude обработает ваш ввод.
- При каждом чтении файла: Он добавляет контекст о ранее изменённых участках кода.
Технические детали
Весь поиск использует локальный BM25 + векторный поиск без вызовов LLM. Система имеет среднюю задержку 472 мс на запрос и не требует затрат на работу. Накладные расходы на контекст составляют примерно 149 единиц ввода на сессию. Качество поиска оценивается как NDCG@10 = 0,892 на LongMemEval (500 вопросов).
Фоновый слой консолидации под названием Inception группирует заметки по сходству эмбеддингов и создаёт паттерн-заметки после сессий, выявляя повторяющиеся проблемы в проектах.
Вся система использует файлы в формате markdown в git-репозитории, которые можно просматривать в Obsidian, искать с помощью grep и сравнивать с помощью git log. Нет зависимости от баз данных, Docker или облачных сервисов.
Установка
git clone https://github.com/sandsower/memento-vault.git
cd memento-vault
./install.sh --experimentalТребования: Python 3 и Claude Code. QMD добавляет семантический поиск (опционально). Работает на Linux и macOS.
Проект включает 271 тест и распространяется под лицензией MIT.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
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.
Расширение Crispy для VS Code добавляет память агента и функции мультиагентности для Claude и Codex.
Crispy — это расширение с открытым исходным кодом для VS Code, которое оборачивает CLI Claude Code и Codex графическим интерфейсом, добавляя локальную память агента с семантическим поиском, сессии с несколькими агентами, ветвление диалогов и специальные представления для инструментов. Работает на Linux, macOS и Windows под лицензией MIT.
Навык Agent Times для ClawHub добавляет запросы новостей в реальном времени, погоды и цен на токены.
Новый навык ClawHub под названием Agent Times позволяет ИИ-агентам отвечать на запросы в реальном времени о новостях, погоде и ценах на криптовалюты. Установка осуществляется через npx clawhub install agenttimes, и он предоставляет доступ к более чем 228 тысячам статей из 3 576 источников с оценкой тональности и извлечением сущностей.
Infracost сокращает использование токенов Claude на 79% за счет перепроектирования CLI для AI-агентов
Infracost перепроектировал свой CLI для вызовов ИИ-агентов, сократив количество выходных токенов Claude на 79% и стоимость API на 67% по сравнению с базовым Claude. Ключевые изменения: перенос предикатов в CLI и выходной формат, эффективный по токенам.