fajarhide/omni

Noise-canceling context and long-term memory for your AI agent. Stop paying Claude to read 10,000 lines of terminal noise like a headphone for AI agent

What it solves

OMNI는 npm install이나 docker build와 같은 명령이 생성하는 수천 줄에 달하는 무관한 로그, 진행 바, 템플릿 출력 등 "터미널 노이즈"에 대해 AI 코딩 어시스턴트가 토큰과 예산을 낭비하지 않도록 설계되었습니다. 또한 세션이 재시작되거나 다른 AI IDE로 전환될 때 에이전트가 프로젝트 컨텍스트, 목표, 이전에 해결한 버그를 잃어버리는 "AI 기억 상실" 문제도 해결합니다.

How it works

OMNI는 터미널 실행을 가로채는 로컬 인터셉터 역할을 합니다. 결정론적 파이프라인(Read → Guard → Score → Collapse → Distill → Persist)을 사용해 노이즈를 필터링하고 오류와 스택 트레이스와 같은 핵심 신호만 남깁니다.

주요 구성 요소는 다음과 같습니다:

Content Distiller: 핵심 정보를 보존하면서 출력량을 감소시킵니다.
RewindStore: 전체 원시 로그를 저장하는 로컬 SQLite 데이터베이스입니다. AI 에이전트가 원본 노이즈가 필요하면 해시를 통해 검색할 수 있습니다.
Memory OS: 지속 레이어로, 사용자가 장기 목표(omni goal)를 설정하고 의미 검색을 통해 프로젝트별 규칙이나 수정 사항(omni remember)을 저장할 수 있게 합니다.

Who it’s for

Claude Code, Cursor, Windsurf, Roo Code, OpenAI Codex, Antigravity CLI 등 에이전트형 AI 코딩 도구를 사용하는 개발자를 위한 것으로, API 비용 절감, 응답 시간 단축, 세션 간 지속적인 컨텍스트 유지가 필요합니다.

Highlights

Token Reduction: 경우에 따라 모델에 전달되는 바이트를 최대 85%까지 줄일 수 있으며, 특히 git 및 cargo와 같은 노이즈가 많은 도구에서 효과적입니다.
Cross-Session Memory: 세션 요약과 프로젝트 목표를 자동으로 새로운 에이전트 세션에 주입해 프로젝트를 다시 설명할 필요를 없앱니다.
MCP-compatible: Rust로 구현되어 높은 성능과 낮은 지연 시간을 제공합니다.
Fail-Open Design: 도구가 패닉(panic) 상태가 되면 원시 출력을 그대로 전달해 호스트 에이전트가 절대 크래시되지 않도록 합니다.
Customizable: 사용자는 TOML 설정 파일을 통해 자체 노이즈 필터를 추가할 수 있습니다.