meng shao（@shao__meng）のスレッド

[オープンソース推奨] Claude-Mem: Claude Code向けに設計された永続メモリ圧縮システム @Claude_Memory では、インテリジェントな圧縮とローカル ストレージを通じて、@trychroma ベクトル データベースに基づいて、以前のプログラミング操作、決定、コンテキストを記憶できるため、セッション間で AI に長期記憶機能を提供し、トークンの消費を削減できます。 コアバリュー：「記憶喪失」問題の解決。通常、AIとの会話を終了したりデバイスを再起動したりすると、AIは以前のコンテキストをすべて失います。これは、長期開発プロジェクトでは、プロジェクトの背景、テクノロジースタックの選択、または以前のコード変更について、毎回AIに繰り返し説明する必要があることを意味します。 Claude-memの機能： • 永続メモリ: Claude Code での操作を自動的に記録します。 • 自動リコール: 新しいセッションを開始すると、前回のセッションの重要な情報 (修正されたバグ、プロジェクト構造の変更、ユーザー設定など) が新しいコンテキストに自動的に「挿入」されます。 • シームレスな操作: これらはすべてバックグラウンドで自動的に実行されるため、ユーザーがメモリ ファイルを手動で管理する必要はありません。 主な機能：インテリジェントな圧縮と要約：すべてのチャットログを単純に保存する（トークンクォータをすぐに使い果たしてしまう）のではなく、Claude Agent SDK を利用して操作のセマンティック圧縮を行います。長大なツール呼び出しログを、コア情報のみを保持した簡潔な「セマンティックサマリー」に変換します。 • セッション間のコンテキスト インジェクション: 新しいセッションが開始されると、関連する履歴メモリがインテリジェントに取得されて読み込まれるため、Claude はシームレスに作業を継続できます。 • 自然言語検索機能: Claude に「前回はどこまで進みましたか?」や「前回はそのバグをどうやって修正しましたか?」と直接質問すると、内蔵の検索スキルを使用してメモリ バンクから回答が取得されます。 • ビジュアル管理インターフェース: タイムラインを閲覧するように AI のメモリ ストリームを表示し、AI が何を記憶したかを直感的に確認できるローカル Web UI (通常は localhost:37777) を提供します。 技術原理プロジェクトでは、メモリの「読み取り」と「書き込み」を実装するためにモジュール式アーキテクチャを採用しています。 • フック: Claude Code のライフサイクル フックを利用して、すべてのツール呼び出し (ファイルの読み取り/書き込み、コマンドの実行など) を監視します。 • 処理 (ワーカー): バックグラウンド ワーカー プロセスがこのデータを受信し、AI モデルを使用してデータを分析および要約します。 • ストレージ (SQLite): 処理されたデータはローカルの SQLite データベースに保存され、効率的な全文検索をサポートします。 • インジェクション: ユーザーが新しいタスクを開始すると、システムは現在のコンテキストに基づいてデータベースから最も関連性の高い情報を自動的に取得し、それを Claude に提供します。 なぜそれが重要なのでしょうか? • トークンとコストを節約: メモリを圧縮することで、大量の履歴会話を繰り返し送信することが回避され、API 呼び出しコストが直接削減されます (起動ごとに約 2000 以上のトークンを節約)。 • 開発効率の向上: 開発者は「リピーター」として行動する必要がなくなり、AI はより早くゾーンに入り、プロジェクトを本当に熟知している同僚のように作業できるようになります。 • プライバシーとローカリゼーション: メモリ データはローカルに保存されるため、ユーザーは構成を通じて完全な制御と機密情報 (API キーなど) のフィルター処理を行うことができます。 オープンソースアドレス: