Skip to main content

Persistent hybrid-search memory for AI CLI sessions (Claude Code, Codex, any turn-based jsonl)

Project description

anamnestic

Персистентная память с гибридным поиском для сессий AI-CLI.

Собирает исторические транскрипты из Claude Code (main + sub-агенты), Codex CLI и VS Code Copilot в единый корпус. Даёт гибридный поиск (BM25 + семантика + темпоральный + граф сущностей → RRF-слияние) и отдаёт результаты обратно клиентам как MCP-инструменты.

Построено как слой-расширение поверх claude-mem: переиспользует его SQLite-файл как базовую схему и добавляет собственные таблицы, индексы и сервисы. Оба сосуществуют, не конфликтуя. Если свежий claude-mem работает в multi-profile режиме через CLAUDE_MEM_DATA_DIR, anamnestic подхватывает тот же data root, пока явно не задан ANAMNESTIC_DATA_DIR.

pip install anamnestic                  # один интерфейс, BM25/temporal/graph
pip install "anamnestic[semantic]"      # тот же интерфейс + Chroma/fastembed
anamnestic search "запрос"              # команда не меняется

Главное пользовательское отличие — install profile. Команды CLI и MCP API остаются одинаковыми; semantic capability подключается автоматически, если extra установлен и индекс догнан.

Зачем

  • Транскрипты рабочих сессий с AI-агентами накапливаются между проектами и клиентами. Grep по jsonl — медленно и семантически слепо; сами клиенты всё забывают между запусками.
  • MCP-сервер, который на mem_search("запрос") возвращает ранжированные реплики из любой прошлой сессии, превращает архив в адресуемую поверхность знаний.
  • Только BM25 пропускает парафразы. Только семантика не видит точных токенов (IP, CVE, пути). Четырёхканальный RRF даёт каждому каналу шанс вытащить релевантное.

Архитектура

Architecture

Поисковый пайплайн

Четыре канала извлечения, объединённые через RRF:

Канал Источник Что находит
BM25 FTS5 по turns + саммари Точные токены, пути к файлам, ошибки
Семантика Chroma cosine similarity Парафразы, концептуально похожий контент
Темпоральный SQL по диапазону дат (EN/RU) «вчера», «на прошлой неделе», «in March»
Граф BFS по co-occurrence сущностей Связанные turns через общие пути/URL

Пост-фьюжн этапы:

  • Importance weighting — повышает turns с кодом, ошибками, решениями
  • Temporal decay — экспоненциальный полураспад (по умолчанию 90 дней), свежие результаты выше
  • Cross-encoder reranking — ONNX MiniLM перескорирует top-20 для финальной точности

Каждый ответ поиска включает диагностику по каналам. В обычном режиме интерфейс один: если семантический индекс недоступен или догоняет бэклог, поиск автоматически остаётся на BM25/temporal/graph и помечает это в diagnostics.semantic / capabilities.semantic, не требуя от пользователя другой команды.

Контроль качества графа сущностей

  • Минимальный вес ребра — одноразовые co-occurrence (weight < 2) отсекаются как шум
  • IDF-нормализацияscore = weight / log₂(degree + 1) подавляет сущности-хабы, поднимает редкие дискриминативные

MCP-инструменты

Инструмент Назначение
mem_search Гибридный поиск с выбором режима (hybrid/bm25/semantic)
mem_probe Оракул покрытия — «встречается ли этот токен?»
mem_entity Поиск по сущности — «что мы делали с этим файлом?»
mem_get_turn Получить turn с окружающим контекстом
mem_get_session Обзор сессии с метаданными
mem_get_thread Цепочка продолжений — все связанные сессии
mem_stats Статистика корпуса
mem_audit_tail Последние записи телеметрии

CLI

anamnestic sync       # ingest + embed + обогащение (сущности, потоки, importance, саммари, граф)
anamnestic search "запрос"
anamnestic status     # снимок здоровья корпуса
anamnestic verify     # проверки целостности (FTS, drift, сироты)
anamnestic backup     # WAL-safe tar (хранит последние 10)
anamnestic restore    # восстановление из бэкапа
anamnestic audit      # лог последних операций
anamnestic eval       # регрессионный тест по golden-запросам
anamnestic archive    # архивация старых low-importance turns

anamnestic status и MCP mem_stats() показывают capabilities.semantic. mem_search() возвращает diagnostics.channels_used и diagnostics.semantic. Строгая эксплуатационная проверка semantic-индекса:

ANAMNESTIC_SEMANTIC=1 anamnestic verify

Установка

Полная инструкция — установка, бэкфилл, регистрация MCP, systemd-таймеры, переезд — в SETUP.md.

Принципы дизайна

  • Файл — единица идемпотентности. anamnestic_ingest_state хранит (source, path, mtime_ns); повторный запуск пропускает неизменённые файлы.
  • Turn — единица хранения. historical_turns с UNIQUE-ключом (content_session_id, turn_number); UPSERT не плодит дубликаты.
  • Формат — ответственность парсера. Добавить новый CLI-агент = написать парсер в anamnestic/ingest/ и зарегистрировать glob.
  • Каждая операция аудируется. anamnestic_audit логирует sync/verify/backup/restore с длительностью и JSON-payload.
  • Auto-sync при старте MCP. Лёгкий ingest запускается в фоне после старта процесса; embedding выполняется scheduled/manual sync, чтобы native ONNX/Chroma не ломали MCP handshake.

Тесты

93 теста, покрывающие все модули:

  • Интеграционные тесты полного RRF-пайплайна (формула скора, multi-channel merge, importance, decay, граф, диагностика)
  • Unit-тесты importance scoring, temporal parsing, decay, entity extraction, graph traversal, reranking, threading, summarization, parsers, MCP server
pytest tests/ -v   # <1с

Лицензия

MIT

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

anamnestic-0.3.4.tar.gz (75.4 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

anamnestic-0.3.4-py3-none-any.whl (73.0 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file anamnestic-0.3.4.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: anamnestic-0.3.4.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 75.4 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.11.8

File hashes

Hashes for anamnestic-0.3.4.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 d9b3906620d780bbd7e8f46d936a7e4a490ee616db2ef2e27a560eb1a458441b
MD5 27a9af33cf4efe9dd0b9f08d489ffd14
BLAKE2b-256 01ac1544f40c7a8c41195ec73c86605013a266d3a6b33d91f4cc49a4dfeb4d13

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file anamnestic-0.3.4-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: anamnestic-0.3.4-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 73.0 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.11.8

File hashes

Hashes for anamnestic-0.3.4-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 7fab867e611ce3d739326dbedfdca45f0022ab612de70e4d77482d021537e3a9
MD5 7406cd45f397d8dcb6d926c2cdc97032
BLAKE2b-256 88195794200a5624ea7347a119e6a706d3593420b31cdbcf34f57dc14406e2f3

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page