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AI 코딩 세션에서 검색 및 메모리. Claude Code , Codex , Pi , OpenCode — fuzzy-find 과 이력서 과거 세션에서 CLI에서, 에이전트가 MCP를 통해 이전 작업을 다시 호출하고, 당신의 토큰이 이동하는 곳을 참조하십시오.

왜

AI 코딩 세션은 뒤에 성적표를 나타낸다. Claude Code 는 ~/.claude/projects/], Codex 및 Pi는 자신의 레이아웃을 가지고, OpenCode는 SQLite 데이터베이스에 모든 것을 유지 - 그리고 그들에 모든 것을 (당신은 시도, 당신이 결정한, 무엇 깨진) 효과적으로 쓰기 전용.

sessions 전체 텍스트 검색 인덱스를 구축하고 그 역사는 세 가지 방법으로 유용하다:

• 검색 및 이력서 (CLI) - 모든 4개의 도구를 통해 모든 과거 세션을 습득하고, 재평가에 의해 순위를 매겼습니다.
• Agent Memory (MCP) — 에이전트는 기록을 검색하고, 코드베이스로 돌아올 때 repo-scoped 컨텍스트 프라이머를 끌어올리고, “내가 지난 주에 무슨 일을 했습니까?” 번들 기술.
• Usage report - 도구, 모델 및 프로젝트에 대한 토큰/비용 대시보드.

설치

# # # 홈 양조장

또는, 동등하게:

소스에서

컴파일된 바이너리는 dist/sessions에 있습니다. 관련 상품 근원에서 건축할 때 분.

sessions

Search and memory across your AI coding sessions. One index over Claude Code, Codex, Pi, and OpenCode — fuzzy-find and resume past sessions from the CLI, give agents recall over prior work via MCP, and see where your tokens go.

Why

Every AI coding session leaves a transcript behind. Claude Code buries them in ~/.claude/projects/, Codex and Pi have their own layouts, OpenCode keeps everything in a SQLite database — and everything in them (what you tried, what you decided, what broke) is effectively write-only.

sessions builds a full-text search index over all of it and makes that history useful in three ways:

• Search & resume (CLI) — fuzzy-find any past session across all four tools, ranked by relevance, and jump back in.
• Agent memory (MCP) — agents search your history, pull a repo-scoped context primer when you return to a codebase, and answer “what did I do last week?” via bundled skills.
• Usage reports — a token/cost dashboard across tools, models, and projects.

Install

Homebrew

brew install nicknisi/formulae/sessions

Or, equivalently:

brew tap nicknisi/formulae
brew install sessions

From source

git clone https://github.com/nicknisi/sessions && cd sessions
bun install && bun run build

The compiled binary is at dist/sessions. Requires Bun when building from source. The Homebrew install is a standalone binary — no runtime needed.

Dependencies

• fzf (optional but recommended) — used for fuzzy selection. If fzf is not installed, a built-in numbered list selector is used as a fallback. Install with brew install fzf.
• Ollama (optional) — enables semantic recall (see below). If Ollama is not running, search stays purely lexical. Install from ollama.com.

Semantic recall

Search is lexical by default (full-text ranking over titles, paths, commands, and messages). When an embedding endpoint is available, sessions adds an optional semantic lane that fuses with — never replaces — the lexical results, so a paraphrase like “flaky tests” can surface a session about “intermittent CI failures”.