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何を解決するか

Recallは、AIコーディングエージェント（具体的にはClaude CodeとOpenCode）向けに、完全にローカルな自動セッションメモリを提供し、新しいセッションのたびにユーザーがプロジェクトのコンテキスト、目標、進捗をAIに再説明しなければならない「コールドスタート」問題を解決します。長いトランスクリプトの代わりに、コンパクトでローカル生成された要約を使用することで、トークン使用量とコストを削減します。

仕組み

Recallは、セッションのアクティビティ（プロンプト、返答、操作されたファイル、実行されたコマンド）を追記型のhistory.mdファイルにキャプチャします。ユーザーがコンテキストを保存すると、ローカルのPythonサマライザーがTF-IDFとTextRankアルゴリズムを使用して、履歴から最も中心的な文章を抽出してcontext.mdファイルを作成します。この要約には、プロジェクトの目標、操作されたファイル、git diffが含まれており、それが次のセッションにロードされて作業を再開できます。

対象者

Claude CodeまたはOpenCodeを使用しており、セッションのトランスクリプトを外部APIに送信したり、要約のために追加のLLMコストを発生させたりすることなく、永続的なプロジェクトメモリを維持したい開発者。

ハイライト

• 完全にローカル: APIキーや外部モデルは不要。要約は古典的なPythonアルゴリズムを介して行われます。
• トークン効率が良い: フル・トランスクリプトを再生するのではなく、コンパクトなダイジェスト（約1–2Kトークン）からセッションを再開します。
• プライバシー優先: セッションのトランスクリプトと機密情報は、機密データ用の組み込みの編集機能により、ローカルマシンに保持されます。
• ツールに依存しない: Claude Code向けに構築されていますが、プレーンなMarkdownファイルを使用しているため、異なるコーディングエージェント間で共有可能です。
• 依存関係ゼロ: サマライザーは同梱されており、Python stdlibで動作します。NumPyはオプションのアクセラレータとして利用可能です。