## 写在前面

你是不是也遇到过这种情况：昨天用 Claude Code 写了一段复杂业务逻辑，今天重新打开项目，AI 助手却像失忆了一样，完全不记得你们讨论过什么，只能从头再解释一遍？

这个痛点，Claude-Mem 给出了解决方案——一个专为 Claude Code 打造的持久化记忆系统，让 AI 助手真正记住你们的每一次协作。

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* * *

## 它到底解决了什么问题

传统的 AI 编程助手每次启动都是"全新的大脑"，无法跨会话保留项目上下文。Claude-Mem 通过自动捕获、AI 压缩、智能检索三个步骤，实现了：

-   ✅ **跨会话记忆保持**：自动记录所有工具调用和代码操作
-   ✅ **智能内容压缩**：用 Claude Agent SDK 将冗长对话压缩成精炼摘要
-   ✅ **按需精准检索**：通过自然语言查询历史记忆，大幅节省 Token 成本

* * *

## 技术架构解析

**核心组件构成**

```
系统架构：
├── 钩子系统（7 个生命周期钩子）
├── Worker 服务（HTTP API + Web UI）
├── 存储层（SQLite FTS5 + Chroma 向量库）
└── PM2 进程管理
```

**主要技术栈**：

-   **Node.js + TypeScript**：插件主体实现
-   **SQLite FTS5**：全文检索引擎
-   **Chroma Vector DB**：语义向量搜索
-   **Claude Agent SDK**：AI 压缩核心能力

* * *

## 工作原理拆解

**五大生命周期钩子**

Claude-Mem 采用观察者模式，在不干扰主会话的前提下，通过钩子捕获关键事件：

| 钩子名称         | 触发时机  | 核心作用           |
| ------------ | ----- | -------------- |
| context-hook | 会话启动时 | 注入最近记忆作为上下文    |
| new-hook     | 用户提问时 | 创建新会话并保存提示词    |
| save-hook    | 工具执行后 | 捕获文件读写等操作记录    |
| summary-hook | 会话结束时 | 生成 AI 摘要并持久化存储 |
| cleanup-hook | 停止指令时 | 清理临时数据         |

**渐进式披露策略**

这是 Claude-Mem 最巧妙的设计——不是一股脑把所有历史记录塞给 AI，而是分层展示：

```
Level 1: 最近 3 条会话摘要（约 500 tokens）
Level 2: 相关观察记录（用户主动查询）
Level 3: 完整历史检索（mem-search 技能）
```

这种策略借鉴了前端开发中的懒加载思想，在云栈社区的技术实践中，我们也常强调"按需加载"的性能优化原则。

* * *

## 实际应用场景

**场景一：Bug 修复追溯**

```
用户："上周修复的登录超时问题，具体改了哪些文件？"
Claude：[自动触发 mem-search]
       → 检索到 2 条相关观察记录
       → 返回：修改了 auth.ts 和 session.middleware.ts
```

**场景二：项目知识库构建**

长期使用后，Claude-Mem 会自动构建项目的"知识图谱"：

-   架构决策记录
-   常用代码模式
-   踩过的坑和解决方案

**场景三：团队协作可视化**

通过 Web UI（localhost:37777）可以实时查看：

-   记忆流动态
-   会话摘要时间线
-   Token 消耗统计

* * *

## 快速上手指南

**安装步骤（3 步完成）**

```
# 在 Claude Code 终端执行
> /plugin marketplace add thedotmack/claude-mem
> /plugin install claude-mem
# 重启 Claude Code 即可使用
```

**核心技能使用**

**mem-search 技能**：自然语言查询历史记忆

```
示例：mem-search "关于数据库迁移的讨论"
效果：相比传统 MCP 方式节省约 2,250 tokens
```

* * *

## 架构设计亮点

**混合检索策略**

```
// 结合传统全文检索和现代向量搜索
interface SearchStrategy {
  fullText: SQLite FTS5,     // 关键词精准匹配
  semantic: Chroma Vector,   // 语义相似度计算
  hybrid: RRF 融合排序       // 最佳结果输出
}
```

**隐私控制机制**

使用 `<private>` 标签排除敏感内容：

```
<private>
API_KEY=sk-xxx  # 不会被系统记录
</private>
```

**双标签系统（v7.0 新特性）**

-   `<private>`：完全排除观察记录
-   `<no-summary>`：记录但不生成摘要

* * *

## 性能表现数据

| 优化指标     | 实际效果                |
| -------- | ------------------- |
| Token 节省 | 每次启动节省 2,250 tokens |
| 查询响应速度   | 向量检索 < 50ms         |
| 存储压缩效率   | 10GB 代码库压缩至约 200MB  |

* * *

## 工程实践启示

作为全栈工程师，Claude-Mem 展示了几个值得学习的工程实践：

1.  **插件化设计**：标准的生命周期钩子系统
1.  **AI 工程化**：将 LLM 能力封装为可复用服务
1.  **成本意识**：Token 优化是 AI 原生应用的核心指标
1.  **用户体验**：渐进式披露配合可视化 UI

对于想深入学习 Node.js 开发和 人工智能应用的朋友，这个项目提供了很好的参考范例。

* * *

## 写在最后

Claude-Mem 不仅是一个工具，更是 AI 辅助编程的范式探索：如何让 AI 从"一次性对话"进化为"长期协作伙伴"。

如果你正在使用 Claude Code，不妨试试这个插件，让你的 AI 助手真正"记住"你们的每一次协作。更多优质开源项目解析，欢迎关注《云栈开源日记》！

* * *

### 项目资源

-   **GitHub 仓库**：`thedotmack/claude-mem`
-   **官方文档**：`docs.claudemem.com`
-   **AI 学习**：`https://yunpan.plus/f/29`
-   **TypeScript 学习**：`https://yunpan.plus/f/18`

* * *

标签：#Claude #GitHub #AI编程助手 #向量数据库 #TypeScript #持久化存储 #开发工具

原文 `https://yunpan.plus/t/1920-1-1` 版权所有

你是不是也遇到过这种情况：昨天用 Claude Code 写了一段复杂业务逻辑，今天重新打开项目，AI 助手却像失忆了一样，完全不记得你们讨论过什么，只能从头再解释一遍？

Claude-Mem：给 AI 编程助手装上"长期记忆"

人工智能

开发工具

编程语言

Claude-Mem是专为ClaudeCode设计的持久化记忆系统，解决AI编程助手跨会话失忆问题。通过自动捕获、AI压缩和智能检索技术，实现项目上下文长期保存。采用渐进式披露策略，结合SQLite和向量数据库混合检索，显著降低Token消耗。支持Bug追溯、知识库构建等场景，是AI辅助编程的重要突破。

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