OmniRecall Beta: Внедрение памяти на основе FAISS для облачных чатов с LLM.

Что делает OmniRecall
OmniRecall — это локальный обход mitmproxy, который перехватывает трафик к облачным чат-интерфейсам (протестировано на DeepSeek). Он взламывает проприетарный поток фрагментов SSE и насильно добавляет слой долговременной памяти в систему, которая была разработана как stateless.
Технический механизм
- Глубокий парсинг пакетов: Восстанавливает полный ответ ассистента, отслеживая патчи в реальном времени
- Управление командами: Обнаруживает [ADD], [UPDATE], [REMOVE], [CLEAR] в выводе ИИ
- Локальный мозг: Поддерживает memory.txt + индекс FAISS (sentence-transformers MiniLM-L6)
- Инъекция контекста: Наиболее релевантные факты принудительно добавляются в ваше следующее сообщение как [RECALL: ...]
Текущий статус и ограничения
Это бета/экспериментальный релиз. Разработчик отмечает: "Это максимально близко к мечте после недель адской отладки. Он бажный. Он экспериментальный. [ADD] в основном стабилен, но [SEARCH] капризный — если хотите совершенства, исправьте сами. Я достиг предела энергии на этой сборке."
Изменения в вышестоящем интерфейсе обязательно сломают его. Разработчик заявляет: "Если сломается, теперь это ваша проблема."
Требования и настройка
Требования для слабого ПК:
- Только CPU (faiss-cpu + all-MiniLM-L6-v2)
- Локальная LLM не требуется — дополняет облачные модели, которые вы уже используете
- Нулевая стоимость, нулевые API-ключи, 100% локальная изоляция данных
Как развернуть:
pip install mitmproxy faiss-cpu sentence-transformers numpyДоверьтесь сертификату CA mitmproxy в вашей ОС/браузере (запустите mitmproxy один раз для его генерации). Установите системный прокси на 127.0.0.1:8080. Затем запустите:
mitmdump -s omnirecall.pyПерейдите на chat.deepseek.com и начните наполнять его воспоминаниями.
Условия лицензии
Проект использует агрессивно ограничивающую лицензию с доступом к исходному коду:
- Запрещено коммерческое использование
- Запрещены приватные форки
- Обязательный публичный ALTERATIONS.md для любых изменений логики
- Если портируете на Claude/GPT-4o/что-либо ещё, сохраняйте публичность согласно лицензии
Разработчик поясняет: "Я видел, как слишком много проектов одиночек разбирают на части, приватизируют или превращают в платный SaaS, а создатель не получает ничего. Эта лицензия не дружелюбна — она создана, чтобы защитить работу именно от таких людей. Если условия вас пугают, в этом и есть смысл."
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также

OpenClaw CoreBrain Плагин: Постоянная Память для ИИ-Агентов Программирования
Новый плагин CoreBrain решает проблемы с памятью OpenClaw, сохраняя информацию за пределами контекстного окна в графе знаний и автоматически внедряя её перед каждым запросом, устраняя необходимость в вызовах инструментов и опциональном обращении к памяти.

Шаблон структурированного рассуждения повышает точность проверки кода искусственным интеллектом.
Пользователь Reddit делится структурированным шаблоном рассуждений, адаптированным из исследования Meta, который заставляет ИИ-модели выполнять определённые аналитические шаги перед генерацией ревью кода, повышая точность на 5-12 процентных пунктов согласно arXiv:2603.01896.

Репозиторий шаблонов кода Claude для приложений Spring Boot
Репозиторий GitHub предоставляет шаблон Claude Code для генерации приложений Spring Boot с лучшими практиками интеграции базы данных, развертывания в Kubernetes и интеграционного тестирования с использованием Testcontainers.

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%.