JuliusBrussee/cavemem
Cross-agent persistent memory for coding assistants. Stored compressed. Retrieved fast. Local by default.
What it solves
cavemem 提供持久、跨代理的記憶給程式碼助理。它防止代理在不同工作階段或不同 IDE 之間遺忘上下文，讓它們能在不依賴雲端記憶系統的情況下，回想先前的觀察與互動。
How it works
系統使用在工作階段邊界觸發的 hook 來捕捉觀察。這些觀察會以決定性的「caveman grammar」壓縮（將文字代幣減少約 75%，同時完整保留程式碼與路徑），並儲存在具備 FTS5 關鍵字搜尋的本地 SQLite 資料庫中。
代理透過 Model Context Protocol (MCP) 伺服器取得此記憶，該伺服器提供 search、timeline、get_observations 等工具。本機背景工作者負責產生嵌入向量，並提供只讀的網頁檢視器讓人類瀏覽工作階段。
Who it’s for
使用 AI 程式碼助理（如 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、OpenCode、Codex、Augment Code、Gemini CLI、Antigravity 或 IBM Bob）的開發者，想要一個本地、注重隱私的持久記憶層。
Highlights
- Cross-IDE Support：捕捉多個 IDE 的資料，並允許其他（僅查詢）使用者搜尋共享記憶。
- Local-First：資料儲存在本地 SQLite DB，無需網路呼叫；嵌入向量可本地或遠端產生。
- Compressed Storage：使用專門的文法在靜止時節省空間，同時仍可供人類擴展閱讀。
- Hybrid Search：結合 SQLite FTS5 關鍵字搜尋、在地向量索引與可調整的排序器。
- Privacy Controls：支援路徑 glob 排除，並自動剝除
<private>標籤內的內容。 - Web Viewer：內建受 token 保護的本地 UI，用於瀏覽已捕捉的工作階段。