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
Разработчик создал доску вакансий в сфере ИИ/МО, используя Claude Code для дизайна и SEO.
Разработчик создал MOAIJobs.com — бесплатный сайт, который курирует вакансии в области ИИ/машинного обучения от ведущих лабораторий и компаний с возможностью фильтрации по категориям, местоположению и зарплате. Дизайн сайта и техническая SEO-оптимизация были выполнены Claude Code на основе предоставленных разработчиком референсов и пояснений.
hiresTI: Нативный проигрыватель TIDAL для Linux с поддержкой OpenClaw/MCP
hiresTI — это нативный клиент TIDAL для рабочего стола Linux, ориентированный на стабильное воспроизведение, высококачественный аудиовыход, интерфейс GTK4/Libadwaita и интеграцию с OpenClaw через MCP для удалённого управления. Приложение сочетает слой интерфейса на Python с аудиоядром на Rust.
ShareMyClaudeMD: Инструмент преобразует файлы Markdown, созданные Claude, в доступные для общего доступа отрендеренные страницы
Разработчик создал sharemyclaudemd.com — бесплатный инструмент, который преобразует любой файл Markdown в живую, отрендеренную страницу с доступной для общего доступа ссылкой и QR-кодом. Инструмент решает проблему сложности обмена файлами Markdown, сгенерированными Claude, что часто требует от получателей открывать их в специальном редакторе или загружать на GitHub только для просмотра в отрендеренном виде.
Пользовательский бэкенд llama.cpp переносит матричное умножение LLM на NPU AMD XDNA2 в процессорах Ryzen AI MAX 385
Разработчик создал пользовательский бэкенд llama.cpp, который отправляет операции GEMM напрямую на NPU AMD XDNA2 в Ryzen AI MAX 385 (Strix Halo), достигая скорости декодирования 43,7 t/s при энергопотреблении 0,947 Дж/токен с моделью Meta-Llama-3.1-8B-Instruct Q4_K_M. Путь декодирования через NPU экономит около 10 Вт по сравнению с использованием только Vulkan, при этом сохраняя ту же пропускную способность декодирования.