riponcm/projectmem

解決する課題

AIコーディングエージェントは、毎回セッションをゼロから開始し、以前の決定を忘れ、失敗したデバッグ試行を繰り返し、コンテキストを再構築するためにソースファイルを再読み込みすることでトークンを無駄に消費します。projectmemは、変更の「なぜ」を記録する永続的でローカル優先のメモリおよび判断層を提供し、AIエージェントが同じミスを繰り返すのを防ぎます。

動作方法

このツールはリポジトリ内に.projectmem/ディレクトリを作成し、プレーンテキストのevents.jsonlファイルにタイプされたイベント（問題、試行、修正、決定、ノート）を保存します。ネイティブのModel Context Protocol (MCP) サーバーを使用して、AIエージェント（Claude、Cursor、Codexなど）がメモリを自動的に読み書きできるよう15のツールを公開します。また、Gitのフックを介して事前コミット警告と事後コミット分類と統合されています。

対象ユーザー

トークン使用量を減らしたい、失敗した技術的アプローチを繰り返したくない、そしてセッション間でアーキテクチャ的決定の永続的記録を維持したいAIコーディングエージェントを使用する開発者。

特徴

• 事前コミット警告: 失敗したアプローチを繰り返すか、高頻度変更ファイルを編集しようとしている場合、コミット前にユーザーに警告します。
• ローカル優先アーキテクチャ: クラウドもアカウントもテレメトリも不要。すべてのメモリはリポジトリ内に保存されます。
• 古くなったメモリ検出: ファイルの大幅な変更より前に記録されたメモリをマークし、削除するのではなく、人間がその記録が置き換えられるべきかどうかを判断できるようにします。
• 可視化スイート: すべてのプロジェクト用のグローバルダッシュボード、コード構造上の失敗ヒートマップ付きのプロジェクトマップ、および「タイムスパイン」タイムラインを含みます。
• 意図追跡: プラン.mdファイルを別途用意してアイデアや計画を記録し、追加のみのイベントログとは明確に分離します。
• MCP統合: MCP互換ツールのネイティブサポートにより、コンテキストの自動注入とログ記録を自動化できます。