lucasrosati/claude-code-memory-setup

해결하는 문제

이 프로젝트는 Claude Code에 지속적인 장기 기억과 코드베이스 인식 기능을 제공하기 위한 포괄적인 설정을 제공합니다. 사용자가 프로젝트 세부 정보를 반복해서 설명해야 하는 세션 간의 '기억 상실' 문제와, AI가 구조를 이해하기 위해 전체 코드베이스를 다시 읽음으로써 발생하는 높은 토큰 비용 문제를 해결합니다.

작동 방식

이 시스템은 컨텍스트를 관리하기 위해 3계층 접근 방식을 사용합니다.

1. 프로젝트 메모리 (Obsidian)： Zettelkasten 방식을 사용하여 '제2의 뇌' 역할을 하는 중앙 집중식 Obsidian 볼트입니다. 의사 결정, 진행 상황 및 지식을 저장합니다. Claude Code는 CLAUDE.md 지침 파일과 사용자 정의 /resume 및 /save 명령을 통해 이 볼트와 상호 작용합니다.
2. 코드 맵 (Graphify)： Graphify를 통합하여 코드베이스를 쿼리 가능한 지식 그래프로 변환합니다. 이를 통해 Claude는 원시 파일을 읽는 대신 AST를 통해 구조 정보를 쿼리할 수 있어 토큰 사용량을 크게 줄일 수 있습니다.
3. 채팅 가져오기 파이프라인： Python 기반 파이프라인으로, Claude 대화(CLI 및 웹 앱 모두)를 내보내고 태그가 지정되고 상호 연결된 메모로 Obsidian 볼트에 가져옵니다.

또한, 세션 종료 시 대화 기록에서 사실을 기계적으로 추출하여 볼트에 기록하는 안전망 자동 저장 후크가 제공됩니다.

대상 사용자

여러 세션에 걸쳐 지속적인 지식 기반을 유지하고 대규모 코드베이스 작업 시 토큰 소비를 최적화하려는 Claude Code 사용자.

주요 특징

• 지속적인 기억： 선언적 기억(의사 결정, 아키텍처)을 위해 Obsidian 사용.
• 토큰 효율성： Graphify를 활용한 구조적 코드베이스 매핑으로 중복된 파일 읽기 방지.
• 자동 동기화： 채팅 기록을 검색 가능한 볼트 메모로 변환하는 파이프라인 포함.
• Zettelkasten 통합： AI 지원 개발을 위한 구조화된 메모 작성 시스템 구현.
• 세션 연속성： 사용자 정의 명령과 후크를 통해 진행 상황과 컨텍스트가 자동으로 보존됨.