plur-ai/plur

解決する問題

PLUR は、AI エージェントの「健忘症」問題に対処します。これは、エージェントが異なるセッション、ツール、またはマシン間でユーザーの好み、コーディングスタイル、またはプロジェクト固有の規約を記憶できないという問題です。永続的でローカルファーストのメモリレイヤーを提供し、エージェントがあなたの修正から学習し、時間の経過とともに一貫性を維持することを保証します。

仕組み

PLUR は知識を「エングラム」として保存します。これはローカルディスク上のプレーンテキストの YAML ファイルです。ハイブリッド検索アプローチ（BM25 キーワードマッチングとローカル BGE 埋め込みの組み合わせ）を使用して、クラウド API 呼び出しなしで関連情報を取得します。エージェントと対話すると、PLUR は学習内容を自動的にキャプチャし、活性化減衰モデル（人間の記憶に似た）を通じてその関連性を管理し、最も関連性の高いコンテキストをエージェントのプロンプトに注入します。

対象ユーザー

AI コーディングアシスタント（Claude Code、Cursor、Codex など）に依存し、独自のクラウドベースのメモリソリューションに頼らずに、エージェントの「学習」知識に対するデータ主権を維持したい開発者やパワーユーザー向けに設計されています。

ハイライト

• ローカルファーストでプライベート： すべてのメモリはマシン上のプレーンな YAML ファイルとして保存されます。データがクラウドに送信されることはありません。
• クロスツール互換性： モデルコンテキストプロトコル（MCP）を介して、Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode など、複数のエージェントと IDE で動作します。
• パフォーマンス重視： より良いコンテキストを提供することで、より大きなモデル（例：メモリなしの Opus に対する Haiku + PLUR）をわずかなコストで上回るベンチマーク結果が出ています。
• オープンフォーマット： バージョン管理され、スキーマ検証された形式を使用しており、いつでも検査、編集、削除できるため、ブラックボックスシステムに閉じ込められることはありません。