syncable-dev/memtrace-public

解决的问题

Memtrace 为 AI 编码代理提供「结构化记忆」，防止其需要重新读取整个文件或在会话间丢失上下文。它解决了代理进行「盲重构」的问题——即破坏其无法看到的依赖关系，并消除了使用 LLM 构建代码库知识图谱所带来的高成本和高延迟。

工作原理

Memtrace 将代码库转换为一个实时的、双时相的事件性结构知识图谱。与使用 LLM 推理提取关系的通用记忆系统不同，Memtrace 使用原生 Rust 的 Tree-sitter AST 解析器，在本地机器上确定性地解析符号（函数、类、接口）及其关系（调用、导入、实现）。

它为标准 AST 图谱增加了两个关键维度：

• 时间记忆：追踪每个符号的完整版本历史，允许代理基于六种不同的评分算法查询发生了什么变化、什么是意外的、什么将被破坏。
• 跨服务 API 拓扑：映射不同仓库之间的 HTTP 调用图，以检测服务依赖关系。

适用人群

使用 AI 编码代理（如 Claude Code、Cursor、Windsurf 或 DeepSeek Harness）的开发者，他们需要代理对大规模代码库具有深入的架构理解，同时不牺牲隐私或产生 API 成本。

主要亮点

• 高性能：在零 API 成本下，1,500 个文件的索引时间少于 2 秒，显著快于基于 LLM 的记忆系统。
• MCP 原生支持：通过 Model Context Protocol 暴露超过 25 个工具，支持搜索、关系分析、影响分析和图算法。
• 广泛语言支持：支持 20 多种语言，包括 Rust、Go、TypeScript、Python 和 Java，以及 Terraform 和 GitHub Actions 等基础设施即代码。
• 本地优先隐私保护：完全在本地机器上运行；源代码永远不会离开环境。
• 代理技能：内置 17 个预定义技能，教会代理如何组合工具完成任务，如事故调查和重构指南。