Вспомнить: Локальная память проекта для Claude Code — без затрат токенов на сводки

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 22 июня 2026 г.🔗 Source
Вспомнить: Локальная память проекта для Claude Code — без затрат токенов на сводки
Ad

Recall — это полностью локальный плагин памяти проектов для Claude Code, решающий проблему холодного старта без затрат токенов модели на суммаризацию. Он захватывает транскрипты сессий в .recall/history.md и сжимает их в компактный context.md (~1–2K токенов), используя классический суммаризатор на Python — а не вызов LLM.

Как это работает

  • Во время сессии: Хуки Stop / SessionEnd инкрементально добавляют новую активность в .recall/history.md — только новые повороты, полностью локально.
  • В начале сессии: Хук SessionStart показывает context.md и предлагает Клоду подтвердить: возобновить из сохраненного контекста? и вести лог этой сессии?

Ключевые преимущества

  • Нулевой расход токенов на память: Суммаризация выполняется локально детерминированным алгоритмом, а не через API. Никакого API-ключа или внешней модели не требуется.
  • Приватность: Транскрипты (код, пути, секреты) никогда не покидают вашу машину. Большинство инструментов памяти отправляют контекст на endpoint модели; Recall — нет.
  • Низкий порог входа: Не требует pip install, не требует запуска локальной модели, не требует настройки ключей — работает сразу после загрузки плагина офлайн.
Ad

Выходные файлы

Два файла в .recall/:

  • history.md — лог только для добавления: запросы, ответы, затронутые файлы, выполненные команды.
  • context.md — перезаписываемая сводка, содержащая: цель, краткое содержание, следующие шаги/открытые темы, затронутые файлы, место остановки.

Сравнение со встроенной памятью Claude Code

ФункцияCLAUDE.md--continue / --resumeRecall
Что этоРучные заметки и правилаЗагрузка предыдущего разговораАвтоматический лог сессии + локальная сводка
ОбслуживаниеВручнуюНет (вы выбираете сессию)Нет — записывается по мере работы
СодержитИнструкции для выполненияПолный предыдущий транскриптЦель, файлы, команды, место остановки, следующие шаги
Затраты на возобновлениеМалыеБольшие (воспроизводится весь транскрипт)~1–2K токенов (компактный дайджест)
ФормаMarkdown, который вы редактируетеСостояние локальной сессииПростой текст в .recall/ — отслеживаемый и публикуемый
Клод воспринимает это какИнструкцииРазговорОграниченные недостоверные справочные данные

Короче: CLAUDE.md — это как я хочу, чтобы ты работал; Recall — это вот что мы делали в прошлый раз и где остановились — создается офлайн без затрат токенов модели.

📖 Прочитать исходный источник: HN LLM Tools

Ad

👀 Смотрите также

Ctxpact: Прокси-компрессор контекста для локальных LLM
Инструменты

Ctxpact: Прокси-компрессор контекста для локальных LLM

Ctxpact — это совместимый с OpenAI прокси, который сжимает слишком большие входные данные для локальных LLM с окном контекста 16k, используя трёхэтапный конвейер, включающий стратегии DCP, суммаризации и извлечения. Бенчмарки показывают сжатие 110k токенов до 12k с точностью понимания прочитанного 8/8.

OpenClawRadar
NEXUS: Открытый уровень координации агентов для OpenClaw
Инструменты

NEXUS: Открытый уровень координации агентов для OpenClaw

NEXUS — это координационный слой, построенный на OpenClaw, который позволяет ИИ-агентам находить друг друга, делегировать задачи и обрабатывать микроплатежи. Он включает реестр агентов, поиск на основе возможностей, оценки доверия и использует протокол A2A от Google и MCP от Anthropic.

OpenClawRadar
Измерение стека MCP Claude Code: дружественность к кэшу против экономии байтов и двухстрочное исправление для кэша подсказок
Инструменты

Измерение стека MCP Claude Code: дружественность к кэшу против экономии байтов и двухстрочное исправление для кэша подсказок

Грег Шевченко тестирует MCP-компрессоры и слои извлечения по двум осям: экономия байтов и кэш-дружественность. Исправление в две строки (сортировка результатов rg, сортировка записей Map) повышает кэш-дружественность с ~0% до 100% без потери экономии байтов. Включает открытый тестовый стенд.

OpenClawRadar
Лор: Инструмент для извлечения структурированного контекста из диалогов об ИИ-программировании
Инструменты

Лор: Инструмент для извлечения структурированного контекста из диалогов об ИИ-программировании

Lore — это браузерный инструмент, созданный с помощью Claude Code, который извлекает структурированный контекст из диалогов с ИИ, фиксируя решения, задачи, препятствия и контрольные списки для продолжения работы. Это PWA на React + TypeScript с расширением для Chrome для прямого захвата диалогов и внедрения контекста.

OpenClawRadar