vshulcz/deja-vu

Coding agent memory for Claude Code, Codex, Cursor and 38 more, built from the session history already on your disk. Local search, MCP and hooks, no LLM, one Go binary.

オフトピック: false

一言で言うと: 41以上のコーディングAIエージェント（Claude Code、Codex、Cursorなど）のセッション履歴をローカルにインデックス化し、関連する過去の決定を現在作業中のエージェントに渡すことで、既に修正した問題を再デバッグすることを防ぎます。

それが何か: deja-vuは単一のGoバイナリで、コーディングエージェントがディスクに保存するトランスクリプトをスキャンし、インデックス化し、検索します。CLI、TUI、MCP（Model Context Protocol）サーバーを介してそのメモリを公開し、エージェントが過去の修正、コマンド、決定を自動的に思い出せるようにします。クラウドサービスや埋め込みは不要です。

なぜ重要か: AIコーディングエージェントは重度の健忘症を持っています。先週、先月、または別のツールで行ったことを忘れてしまいます。これにより、繰り返しの失敗や再デバッグが発生します。deja-vuは「一つのメモリ、すべてのエージェント」の問題を解決します。Codexで見つかった修正がClaude Codeで再現されるのは、すべてのエージェントが同じローカルインデックスを読み取るためです。

主なハイライト（すべてREADMEから）:

  • フルスタート: 初日にインストール前の履歴を数か月分インデックス化（約17.6秒で19,195セッションをインデックス化）。
  • プロアクティブなリコール: セッション開始時、ファイル編集前、コマンド失敗後に、関連するメモリを配信。単一のMCPツール（deja）を使用し、ターンごとに定義477トークンのみを消費。
  • ローカル＆プライベート: モデル、埋め込み、サーバーは不要。インデックス作成時に資格情報は秘匿化され（[redacted:<kind>]）、deja secretsでソーストランスクリプトを消去できます。
  • 圧縮に耐える: 43回の測定圧縮で、決定の77%とコマンドの0.2%を保持。
  • リッチなCLI: deja <query>（単語形式を含むセマンティック風検索）、deja blame <file>（そのファイルについて議論したセッション）、deja fix <error>（そのエラーに対して以前有効だったもの）、deja wip（現在の作業）、deja resume <id>（セッション再開）、deja promote <id>（厳選ノートに蒸留）、deja sync（SSH経由でマシン間メモリ転送）を含む。
  • クロスハーネス: 各エージェントのガイダンス/スキルファイルに書き込むことで、41のエージェント（Claude Code、Codex、Cursor、opencodeなど）に配線。
  • ベンチマーク: LongMemEval-SでR@5リコール97.2%、agentmemoryの半分のトークンを使用。

技術的な仕組み: コンパイル済みGoプログラムです。MCP（Model Context Protocol）を使用してリコールをエージェントに公開し、ディスク上の多くの特定エージェントツールからセッショントランスクリプトを検索し、テキストをインデックス化します（埋め込みなし、字句照合と単語形式マッチングを使用）。結果はTUI、CLI、MCPサーバーを介して提供されます。

対象読者: AIコーディングエージェントを多用し、クラウドサービスに履歴を送信せずに、プロジェクトの永続的でクロスツールなメモリを求める開発者。

クイックスタート: curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/vshulcz/deja-vu/main/install.sh | sh、続いて deja install --auto（macOS/Linux）。Windowsでは scoop install deja-vu または winget install vshulcz.deja-vu。

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