mcncarl/agent-memory-vault

解決的問題

AI 程式碼代理通常在不同工作階段或不同工具之間缺乏持久且共享的長期記憶。本專案提供了一個本地優先的系統，允許 Claude Code 和 Codex 等代理共享單一、可驗證的記憶庫，以防止在工作階段間遺失專案狀態、決策與經驗教訓。

運作方式

該系統使用 Markdown 檔案作為主要事實來源，並將其儲存在受 Git 支援的私有目錄中。為了實現高效檢索，它維護了一個 SQLite 資料庫以進行結構化與全文搜尋，並提供使用 EmbeddingGemma 和 Zvec 的選用本地語意搜尋層。

為了確保資料完整性並防止代理覆寫彼此的工作，它實作了一套「認領」系統，代理必須先認領檔案，才能在「結算」過程中提交它們。它還具有兩階段寫入工作流程（讀取目標 $\rightarrow$ 準備 $\rightarrow$ 套用），以提供防止意外誤用的安全邊界。

適用對象

使用 AI 程式碼代理（特別是 Claude Code 和 Codex）的開發人員，他們希望為其 AI 助理提供一個持久、可稽核且私有的長期記憶系統。

亮點

• 本地優先與私有：記憶儲存在私有的本地記憶庫中，與公開的程式碼儲存庫分開。
• Git 支援：使用 Git 進行記憶檔案的版本控制、歷史記錄與回復。
• 混合搜尋：結合關鍵字搜尋 (SQLite/FTS) 與選用的本地向量語意搜尋。
• 工作階段範圍的認領：透過確保在結算期間僅處理已認領的檔案，來防止工作階段衝突。
• 可驗證的寫入：包含來源檢查、內容綁定意圖與不可變更的收據，以應對高影響力的變更。