MemRosetta добавляет постоянную память в Claude Code с помощью одной команды настройки.
Постоянная память для сессий Claude Code
MemRosetta — это инструмент, который добавляет постоянную, кроссессионную память в Claude Code, решая проблему, когда каждая сессия начинается с нуля. Настройка требует одной команды и хранит воспоминания локально в файле SQLite.
Установка и настройка
Чтобы установить и инициализировать MemRosetta для Claude Code:
npm install -g u/memrosetta/cli && memrosetta init --claude-codeЭта команда настраивает три компонента:
- MCP-сервер с 6 инструментами памяти
- Stop Hook, который автоматически захватывает информацию при завершении сессий
- Инструкции CLAUDE.md, которые указывают Claude, когда сохранять информацию
Как это работает на практике
Во время Сессии 1, если вы скажете Claude: «Давайте использовать PostgreSQL. Аутентификация — OAuth2 с PKCE.» — Claude сохраняет эти решения.
В Сессии 2 (на следующий день), когда вы спросите: «Что мы решили насчёт базы данных?» — Claude извлекает «PostgreSQL» из памяти предыдущей сессии.
Технические детали
- Всё хранится локально в одном файле SQLite
- Если вы также используете Cursor, оба инструмента могут использовать одну и ту же базу данных
- Версия: v0.2.4
- Лицензия: MIT
- Покрытие тестами: 726 тестов
- Веб-сайт: https://memrosetta.liliplanet.net
- GitHub: https://github.com/obst2580/memrosetta
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Agint: Инструмент командной строки на Rust, который обнаруживает противоречия в файлах инструкций для AI-агентов.
Agint — это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом для командной строки, написанный на Rust, который сканирует файлы с инструкциями, такие как CLAUDE.md и AGENTS.md, на предмет противоречий, отсутствующих ссылок на файлы и проблем синхронизации. Он использует статический анализ для выявления структурных проблем и, опционально, обращается к API Claude для семантического обнаружения противоречий.
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.
Многооператорный Claude Code: Архитектура на основе хаба для многопользовательских сеансов
Хаб-ориентированная настройка Claude Code позволяет нескольким людям подключаться к одному сеансу, направлять подзадачи между репозиториями и запускать headless-агенты в контейнерах Docker.
Встроенный визуализатор: локальные модели ИИ теперь могут отображать интерактивные HTML-визуализации
Inline Visualizer — это плагин с лицензией BSD-3 для Open WebUI, который позволяет любой локальной AI-модели с поддержкой вызова инструментов отображать интерактивные HTML/SVG-визуализации прямо в чате, используя JavaScript-мост, позволяющий элементам отправлять сообщения обратно к AI.