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.

오프 토픽: false

한 줄 요약: 41개 이상의 코딩 AI 에이전트(Claude Code, Codex, Cursor 등)의 세션 기록을 로컬로 인덱싱하고, 관련된 과거 결정을 현재 작업 중인 에이전트에 전달하여 이미 수정한 문제를 다시 디버깅하는 것을 방지합니다.

정의: deja-vu는 코딩 에이전트가 디스크에 저장하는 트랜스크립트를 스캔, 인덱싱, 검색하는 단일 Go 바이너리입니다. CLI, TUI, MCP(Model Context Protocol) 서버를 통해 메모리를 노출하여 에이전트가 과거 수정, 명령, 결정을 자동으로 회상할 수 있게 합니다. 클라우드 서비스나 임베딩이 필요 없습니다.

중요성: AI 코딩 에이전트는 심각한 건망증이 있습니다. 지난 주, 지난 달, 또는 다른 도구에서 수행한 작업을 잊어버립니다. 이로 인해 반복적인 실패와 재디버깅이 발생합니다. deja-vu는 '하나의 메모리, 모든 에이전트' 문제를 해결합니다. Codex에서 찾은 수정이 Claude Code에서 재현되는 이유는 모든 에이전트가 동일한 로컬 인덱스를 읽기 때문입니다.

주요 하이라이트(모두 README에서):

풀 스타트: 첫날에 설치 전 기록을 수개월 분량 인덱싱(약 17.6초에 19,195개 세션 인덱싱).
선제적 회상: 세션 시작 시, 파일 편집 전, 명령 실패 후 관련 메모리를 전달. 단일 MCP 도구(deja)를 사용하며 턴당 정의 477토큰만 소비.
로컬 및 프라이빗: 모델, 임베딩, 서버 불필요. 인덱스 구축 시 자격 증명이 마스킹되며([redacted:<kind>]), deja secrets로 원본 트랜스크립트를 삭제할 수 있습니다.
압축에 견딤: 43회 측정된 압축에서 결정의 77%와 명령의 0.2%를 유지.
풍부한 CLI: deja <query>(단어 형태 포함 시맨틱 유사 검색), deja blame <file>(해당 파일을 논의한 세션), deja fix <error>(해당 오류 후 이전에 작동한 내용), deja wip(현재 작업), deja resume <id>(세션 재개), deja promote <id>(큐레이션 노트로 증류), deja sync(SSH로 시스템 간 메모리 이동) 포함.
크로스 하니스: 각 에이전트의 가이던스/스킬 파일에 작성하여 41개 에이전트(Claude Code, Codex, Cursor, opencode 등)에 연결.
벤치마크: LongMemEval-S에서 R@5 리콜 97.2%, agentmemory의 절반 토큰 사용.

작동 방식(기술): 컴파일된 Go 프로그램입니다. MCP(Model Context Protocol)를 사용하여 리콜을 에이전트에 노출하고, 디스크의 여러 특정 에이전트 도구에서 세션 트랜스크립트를 조회하며, 텍스트를 인덱싱합니다(임베딩 없음 — 어휘 및 단어 형태 매칭 사용). 결과는 TUI, CLI, MCP 서버를 통해 제공됩니다.

대상 독자: AI 코딩 에이전트를 많이 사용하며, 클라우드 서비스에 기록을 보내지 않고 자신의 프로젝트에 대한 지속적이고 도구 간 메모리를 원하는 개발자.

빠른 시작: curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/vshulcz/deja-vu/main/install.sh | sh 후 deja install --auto (macOS/Linux). Windows는 scoop install deja-vu 또는 winget install vshulcz.deja-vu.