riponcm/projectmem

解決的問題

AI 編碼代理通常每次會話都從零開始，遺忘先前的決策，重複失敗的除錯嘗試，並因重新讀取原始碼檔案以重建上下文而浪費 token。projectmem 提供一個持久化、本地優先的記憶與判斷層，記錄變更背後的「為什麼」，防止 AI 代理重複錯誤。

工作原理

該工具在倉儲內建立一個 .projectmem/ 目錄，將類型化的事件（問題、嘗試、修復、決策與筆記）以純文字格式儲存在 events.jsonl 檔案中。它使用原生 Model Context Protocol (MCP) 伺服器，公開 15 個工具，讓 AI 代理（如 Claude、Cursor 或 Codex）能自動讀取與寫入記憶。它也透過 Git 鈎子與 Git 結合，支援預提交警告與提交後分類。

適用對象

希望減少 token 使用、停止重複失敗的技術方法，並在會話間維持架構決策的持久記錄的 AI 編碼代理使用者。

特色亮點

• 預提交警告：若使用者即將重複失敗的方法或修改高變動檔案，會在提交前發出警告。
• 本地優先架構：無雲端、無帳戶、無遙測；所有記憶都儲存在倉儲中。
• 過期記憶檢測：標記那些早於檔案重大變更的記憶，而非直接刪除，讓人類決定是否應被取代。
• 可視化套件：包含所有專案的全球儀表板、帶有失敗熱力圖的專案地圖，以及「時間脊柱」時間軸。
• 意圖追蹤：使用獨立的 plan.md 檔案記錄想法與計畫，與僅追加的事件日誌明確區分。
• MCP 結合：原生支援 MCP 相容工具，實現上下文注入與日誌記錄的自動化。