Skip to content

engramДолговременная память для AI-агентов

Решения, грабли, принципы и заметки о сессиях хранятся в вашем репозитории и доступны Claude Code, Cursor и любому MCP-клиенту.

engram

Посмотрите в деле ​

Минута настоящего вывода. Озвучка синтезированная.

От установки до ответа ​

Ниже пример из examples/adr-demo: три ADR о том, где хранить сессии.

$ npx @vefimov/engram init
✔ Created .engram/ in ~/code/shop
✔ Claude Code: .mcp.json, CLAUDE.md, 6 skills
✔ Indexed in 66 ms — 3 ADRs, 1 commits, 0 hotspots, 0 possible pitfalls

$ engram why sessions
↩️ ADR-0001: Cache sessions in Redis (superseded)
  Context: Login latency is dominated by the session lookup in Postgres.
  Decision: Store sessions in Redis with a 30-day TTL.
❌ ADR-0002: Store sessions in MongoDB (rejected)
  Rejected: no transactions spanning sessions and the orders table.
✅ ADR-0003: Keep sessions in Postgres (active)
  Sessions live in Postgres with an hourly cleanup job.
  dec_edkgurku —supersedes→ dec_40bmzazh

Затем перезапустите агента и скажите ему «используй engram». Он получает брифинг в начале каждой задачи, сверяет планы со старыми ошибками, записывает решения по ходу дела и оставляет заметку для следующей сессии.

Released under the MIT License.