akitaonrails/ai-memory
Developer tools이 페이지는 AI로 자동 번역되었습니다. 기술적인 세부 사항은 원문을 확인하세요. 원문 보기
에이전트 코딩 CLI의 장기 기억 솔루션과 서로 다른 에이전트 벤더간의 핸드오프를 용이하게 하는 솔루션
개요
AI 코딩 에이전트의 장기 기억. 작업 도중 Claude Code를 종료하고, 같은 디렉터리에서 OpenAI Codex를 시작하며, 아키텍처, 실패한 접근법, 미해결 질문을 다시 설명하지 않고 계속 진행하세요. 당신의 코딩 에이전트는 이미 메모리 기능을 가지고 있습니다. 클로드 코드는 자체 노트를 기록하고, 커서는 일부 내용을 기억하며, 각 플랫폼은 점점 더 많은 내용을 추가하고 있습니다. 모든 노트는 같은 벽을 공유합니다: 노트는 한 대의 기계에 저장되어 있고, 한 에이전트의 소유이며, 도구를 바꾸거나 팀원을 바꾸는 순간 시야에서 사라집니다. AI 메모리는 저 벽 너머에 있는 거야. - 20개 이상의 하네스 — Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCode, Grok, Devin, Kimi, Kiro 등 — 하나의 공유 메모리를 공급합니다. 작업 중 Claude Code를 종료하고 같은 디렉터리에서 Codex를 열면, 다음 에이전트가 실제 핸드오프를 시작합니다: 중단한 지점, 실패한 것, 아직 열려 있는 것. 여기서 핸드오프는 관례가 아니라 프로토콜입니다 — 타이핑, 소유, 청구는 단 한 번뿐입니다.
개요(AI 번역)
AI 코딩 에이전트의 장기 기억. 작업 중간에 클로드 코드를 종료하세요, 같은 디렉터리에서 OpenAI Codex를 시작하고, 계속 진행하세요 아키텍처, 실패한 접근법, 혹은 개방성을 다시 설명하는 것입니다 질문들.
웹사이트: aimemory.sh
왜 아이-메모리야
아마 코딩 에이전트에 이미 메모리 기능이 있을 겁니다. 클로드 코드는 자신의 메모, 커서가 몇 가지를 기억하고, 모든 플랫폼이 더 추가하고 있다. 그들은 모두 동일한 한계를 가집니다: 노트는 한 대의 기계에 존재하며, 한 에이전트에게 속합니다. 도구를 바꾸거나 팀원에게 작업을 넘길 때는 시야에서 사라집니다.
AI 메모리는 그런 한계를 제거합니다.
-
요원들을 따라 따라다닌다. 스무 개가 넘는 하네스(클로드 코드, 코덱스, 커서, 제미니 CLI, 오픈코드, 그록, 데빈, 키미, 키로 등) 하나의 공유 메모리를 공급한다. 작업 중간에 Claude 코드를 종료하고, 같은 코드로 Codex를 열어 디렉토리를 확인하면 다음 상담원이 당신이 떠난 곳을 알려주는 핸드오프를 받습니다 오프, 실패한 것, 그리고 아직 열려 있는 것들. 핸드오프는 타입이 지정된 프로토콜입니다: 각 카드는 소유자가 있으며 정확히 한 번만 주장됩니다.
-
요약만 전달하는 것이 아니라 세션을 전달할 수 있습니다. 에이전트를 다음으로 시작합니다
ai-memory run: Claude 코드를 종료하고ai-memory run codex를 실행하면 Codex가
이 페이지는 AI로 자동 번역되었습니다. 기술적인 세부 사항은 원문을 확인하세요.
README
원문 README의 일부입니다. 원문 보기.
Long-term memory for AI coding agents. Quit Claude Code mid-task, start OpenAI Codex in the same directory, continue without re-explaining the architecture, the failed approaches, or the open questions.
Website: aimemory.sh
Why ai-memory
Your coding agent probably has a memory feature already. Claude Code takes its own notes, Cursor remembers some things, and every platform is adding more. They all have the same limits: the notes live on one machine, belong to one agent, and drop out of view when you switch tools or hand the work to a teammate.
ai-memory removes those limits.
-
It follows you across agents. More than twenty harnesses (Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCode, Grok, Devin, Kimi, Kiro, and others) feed one shared memory. Quit Claude Code mid-task, open Codex in the same directory, and the next agent picks up a handoff that says where you left off, what failed, and what is still open. Handoffs are a typed protocol: each one has an owner and is claimed exactly once.
-
It can carry the session, not just a summary. Start agents with
ai-memory run: quit Claude Code, runai-memory run codex, and Codex gets the shared workstream plus a private, temporary local projection of Claude’s visible native history for exact details the bounded startup packet omitted. The remote server receives only the harness and session identity, never the local transcript path or body. Direct harness launches behave exactly as before. -
It follows you across projects. A small profile of how you usually work (your package manager, test layout, architecture habits) reaches every new repository at session start, so you stop re-explaining yourself. It sits below each repository’s rules file as a default. It is on by default for a single user, and on a shared server it is opt-in and private per person. See
docs/cross-project-profile.md. -
It follows you across machines. Memory lives in a server you run, on the same laptop, a homelab box, or anywhere else, so the project you left on the desktop is the project you resume on the laptop, with the same knowledge and the same open questions.
-
It works for a team. Point everyone at one server, and what one person’s sessions learn, everyone’s agents can retrieve. Knowledge is
추천 도구
다른 키워드를 입력하거나 필터를 제거해 보세요.
설치
npx skillfish add akitaonrails/ai-memory