meng shao(@shao__meng)의 스레드

[오픈소스 추천] Claude-Mem: 클로드 코드(Claude Code)를 위해 설계된 영구 메모리 압축 시스템 @Claude_Memory의 기술은 지능형 압축 및 로컬 저장소를 통해 이전 프로그래밍 작업, 결정 및 컨텍스트를 기억할 수 있도록 하여 AI가 세션 전반에 걸쳐 장기 기억 기능을 갖추고 토큰 소비를 줄일 수 있도록 합니다. 이는 @trychroma 벡터 데이터베이스를 기반으로 합니다. 핵심 가치: "기억상실" 문제 해결. 일반적으로 AI와의 대화를 종료하거나 기기를 재시작하면 AI는 이전 대화 내용을 모두 잊어버립니다. 장기 개발 프로젝트에서는 이 때문에 매번 AI에게 프로젝트 배경, 기술 스택 선택, 이전 코드 변경 사항 등을 반복적으로 설명해야 합니다. Claude-mem의 기능: • 영구 메모리: 사용자의 활동을 클로드 코드에 자동으로 기록합니다. • 자동 불러오기: 새 세션을 시작하면 이전 세션의 주요 정보(수정된 버그, 프로젝트 구조 변경, 사용자 기본 설정 등)가 새 컨텍스트에 자동으로 "삽입"됩니다. • 원활한 작동: 이 모든 작업은 사용자가 메모리 파일을 수동으로 관리할 필요 없이 백그라운드에서 자동으로 수행됩니다. 주요 기능: 지능형 압축 및 요약: 모든 채팅 로그를 단순히 저장하는 대신(이는 토큰 할당량을 빠르게 소진시킬 수 있음), Claude Agent SDK를 활용하여 작업에 대한 의미론적 압축을 수행합니다. 긴 도구 호출 로그를 핵심 정보만 남기고 간결한 "의미론적 요약"으로 변환합니다. • 세션 간 컨텍스트 주입: 새 세션이 시작될 때 관련 과거 데이터를 지능적으로 검색하여 불러오므로 Claude는 끊김 없이 작업을 계속할 수 있습니다. • 자연어 검색 기능: "지난번에 어디까지 진행했었지?" 또는 "이전에 그 버그는 어떻게 수정했었지?"와 같이 클로드에게 직접 질문하면 내장된 검색 기능을 사용하여 메모리에서 답변을 찾아줍니다. • 시각적 관리 인터페이스: 로컬 웹 UI(일반적으로 localhost:37777)를 제공하여 타임라인을 탐색하는 것처럼 AI의 메모리 흐름을 보고 AI가 무엇을 기억했는지 직관적으로 확인할 수 있습니다. 본 프로젝트의 기술적 원칙은 메모리의 "읽기"와 "쓰기"를 구현하기 위해 모듈식 아키텍처를 채택합니다. • 훅: Claude Code의 라이프사이클 훅을 활용하여 모든 도구 호출(파일 읽기/쓰기, 명령 실행 등)을 모니터링합니다. • 처리(워커): 백그라운드 워커 프로세스가 이 데이터를 수신하고 AI 모델을 사용하여 분석 및 요약합니다. • 저장소(SQLite): 처리된 데이터는 로컬 SQLite 데이터베이스에 저장되어 효율적인 전체 텍스트 검색을 지원합니다. • 정보 주입: 사용자가 새 작업을 시작하면 시스템은 현재 컨텍스트를 기반으로 데이터베이스에서 가장 관련성이 높은 정보를 자동으로 검색하여 Claude에게 전달합니다. 왜 중요한가요? • 토큰 및 비용 절감: 메모리를 압축하여 대량의 과거 대화 내용을 반복적으로 전송하는 것을 방지함으로써 API 호출 비용을 직접적으로 절감합니다(시작 시 약 2000개 이상의 토큰 절약). • 개발 효율성 향상: 개발자는 더 이상 단순히 반복 작업을 할 필요가 없으며, AI가 마치 프로젝트에 정통한 동료처럼 더 빠르게 업무에 몰입할 수 있습니다. • 개인 정보 보호 및 현지화: 메모리 데이터는 로컬에 저장되므로 사용자는 구성을 통해 민감한 정보(예: API 키)를 필터링하고 완벽하게 제어할 수 있습니다. 오픈소스 주소: