Skip to content

engramДовготривала пам’ять для AI-агентів

Рішення, граблі, принципи та нотатки про сесії зберігаються у вашому репозиторії й доступні Claude Code, Cursor і будь-якому MCP-клієнту.

engram

Подивіться в дії ​

Хвилина справжнього виводу. Озвучення синтезоване.

Від встановлення до відповіді ​

Нижче приклад з examples/adr-demo: три ADR про те, де зберігати сесії.

$ 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↩️ ADR-0001: Cache sessions in Redis (superseded)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

Потім перезапустіть агента й скажіть йому «використовуй engram». Він отримує брифінг на початку кожного завдання, звіряє плани зі старими помилками, записує рішення по ходу справи й залишає нотатку для наступної сесії.

Released under the MIT License.