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해결하는 문제

Recall은 AI 코딩 에이전트(특히 Claude Code 및 OpenCode)를 위한 완전 로컬 방식의 자동 세션 메모리를 제공하여, 사용자가 매번 새로운 세션에서 AI에게 프로젝트 컨텍스트, 목표 및 진행 상황을 다시 설명해야 하는 "콜드 스타트" 문제를 해결합니다. 긴 대화 기록을 컴팩트하게 로컬에서 생성된 요약본으로 대체함으로써 토큰 사용량과 비용을 줄여줍니다.

작동 방식

Recall은 세션 활동(프롬프트, 응답, 수정된 파일, 실행된 명령)을 추가 전용(append-only) history.md 파일에 캡처합니다. 사용자가 컨텍스트를 저장할 때, 로컬 Python 요약기가 TF-IDF 및 TextRank 알고리즘을 사용하여 히스토리에서 가장 핵심적인 문장을 추출하여 context.md 파일을 생성합니다. 이 요약본에는 프로젝트 목표, 수정된 파일, git diff가 포함되며, 이는 다음 세션에서 작업을 재개하기 위해 로드됩니다.

대상 사용자

세션 대화 기록을 외부 API로 전송하거나 요약 작업을 위해 추가적인 LLM 비용을 발생시키지 않으면서 지속적인 프로젝트 메모리를 유지하고 싶은 Claude Code 또는 OpenCode 사용자.

주요 특징

• 완전 로컬: API 키나 외부 모델이 필요하지 않으며, 요약은 클래식한 Python 알고리즘을 통해 수행됩니다.
• 토큰 효율성: 전체 대화 기록을 다시 재생하는 대신 컴팩트한 요약본(~1–2K 토큰)에서 세션을 재개합니다.
• 개인정보 보호 우선: 세션 대화 기록과 비밀 정보는 민감한 데이터에 대한 내장된 레드액션(redaction) 기능을 통해 로컬 머신에 보관됩니다.
• 도구 독립성: Claude Code를 위해 구축되었지만, 일반적인 markdown 파일을 사용하므로 다양한 코딩 에이전트 간에 공유가 가능합니다.
• 의존성 없음: 요약기는 vendored 방식으로 포함되어 있으며 Python stdlib에서 실행되며, NumPy는 선택적인 가속기로 사용됩니다.