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thedotmack/claude-mem

A Claude Code plugin that automatically captures everything Claude does during your coding sessions, compresses it with AI (using Claude's agent-sdk), and injects relevant context back into future sessions.

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TypeScriptNOASSERTION创建于 2025/8/31更新于 今天
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README
由 Gemini 翻译整理

Claude-Mem

为 Claude Code 构建的持久化记忆压缩系统。

Claude-Mem 通过自动捕获 Claude 在编码会话中的工具使用观察结果、生成语义摘要,并将其注入到未来的会话中,从而实现跨会话的上下文无缝保留。即使在会话结束或重新连接后,Claude 也能保持对项目知识的连续性。


快速开始

在终端启动一个新的 Claude Code 会话,并输入以下命令:

/plugin marketplace add thedotmack/claude-mem

/plugin install claude-mem

重启 Claude Code。之前会话的上下文将自动出现在新的会话中。

注意: Claude-Mem 也发布在 npm 上,但 npm install -g claude-mem 仅安装 SDK/库——它不会注册插件钩子或设置 worker 服务。要将 Claude-Mem 作为插件使用,请始终通过上述 /plugin 命令进行安装。

🦞 OpenClaw 网关

通过一条命令将 claude-mem 作为持久化记忆插件安装到 OpenClaw 网关上:

curl -fsSL https://install.cmem.ai/openclaw.sh | bash

安装程序将处理依赖项、插件设置、AI 提供商配置、worker 启动,以及向 Telegram、Discord、Slack 等平台发送可选的实时观察流。详情请参阅 OpenClaw 集成指南。

核心功能:

  • 🧠 持久化记忆 - 上下文在会话之间持续存在
  • 📊 渐进式披露 - 分层记忆检索,支持 token 成本可视化
  • 🔍 基于技能的搜索 - 使用 mem-search 技能查询项目历史
  • 🖥️ Web 查看器 UI - 实时记忆流查看:http://localhost:37777
  • 💻 Claude Desktop 技能 - 从 Claude Desktop 对话中搜索记忆
  • 🔒 隐私控制 - 使用 `` 标签从存储中排除敏感内容
  • ⚙️ 上下文配置 - 对注入的上下文进行精细化控制
  • 🤖 自动操作 - 无需人工干预
  • 🔗 引用 - 使用 ID 引用历史观察结果(通过 http://localhost:37777/api/observation/{id} 访问,或在 Web 查看器 http://localhost:37777 中查看全部)
  • 🧪 Beta 通道 - 通过版本切换尝试“无限模式”等实验性功能

文档

📚 查看完整文档 - 浏览官方网站

入门指南

  • 安装指南 - 快速开始与高级安装
  • 使用指南 - Claude-Mem 的自动化工作原理
  • 搜索工具 - 使用自然语言查询你的项目历史
  • Beta 功能 - 尝试实验性功能(如无限模式)

最佳实践

  • 上下文工程 - AI Agent 上下文优化原则
  • 渐进式披露 - Claude-Mem 上下文预加载策略背后的哲学

架构

  • 概览 - 系统组件与数据流
  • 架构演进 - 从 v3 到 v5 的历程
  • 钩子架构 - Claude-Mem 如何使用生命周期钩子
  • 钩子参考 - 7 个钩子脚本详解
  • Worker 服务 - HTTP API 与 Bun 管理
  • 数据库 - SQLite 模式与 FTS5 搜索
  • 搜索架构 - 基于 Chroma 向量数据库的混合搜索

配置与开发

  • 配置 - 环境变量与设置
  • 开发 - 本地开发与贡献指南
贡献者
tCrgGrbjdy
项目信息
默认分支main
LicenseOther
创建时间2025/8/31
最近更新今天
GAI 中文摘要

claude-mem 是一个专门为 Claude Code 设计的持久化记忆插件。它能够自动记录并利用 AI 对 Claude 在编程过程中的行为进行压缩,实现跨会话的上下文保留,从而显著增强开发者的编程体验。

自动捕获 Claude 在编程任务中的所有操作与关键信息。 利用 AI 模型对捕获的数据进行智能化压缩与摘要处理。 通过 RAG 技术将历史经验转化为相关上下文,并在未来的开发会话中自动注入。 基于高性能数据库技术提供持久化的记忆存储。 深度集成 Claude Code 的 Agent SDK,确保插件运行的稳定性和兼容性。

该项目适用于深度使用 Claude Code 进行项目开发且希望 AI 具备长期记忆的程序员,特别适合处理需要跨天或跨任务维护上下文的复杂项目。