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-0.3.5.tar.gz (75.8 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

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

anamnestic-0.3.5-py3-none-any.whl (73.1 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file anamnestic-0.3.5.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: anamnestic-0.3.5.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 75.8 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.11.8

File hashes

Hashes for anamnestic-0.3.5.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 82dbe5864187d6dd3e3ce60908041df0b5db50382c44060a0793df9f4990e922
MD5 047ae9524c07742482b1033467a189e0
BLAKE2b-256 4601bae904fbdd9c5802b2f3bd6dbcfca97eaa49c382f51f6d232be414161bae

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file anamnestic-0.3.5-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: anamnestic-0.3.5-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 73.1 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.11.8

File hashes

Hashes for anamnestic-0.3.5-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 9d49e9241435e4a60f521a5e14ff43d9d56f507aba4ffbd4941034f865d989a9
MD5 a2fcc8a8bed7cc8d103b78ef495736a6
BLAKE2b-256 f44f5a42d511ebc5549b6ff972c1f37f805ff9d3185137c177e9cd31f54ab787

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