Skip to main content

claude-memory-engine

Долговременная автообновляемая память «уроков» для Claude Code: нужный урок показывается сам, когда он пригодится. Подбор подходящих уроков ведёт обычный код, а не ИИ, поэтому работает быстро, офлайн и без сторонних зависимостей.

Лицензия: Apache-2.0 Python: 3.9+ Зависимости: нет Тесты: 1331

Русский · English

Что это

claude-memory-engine добавляет в Claude Code долговременную память «уроков». Урок: короткая запись о том, как в проекте принято делать, на какие ошибки уже наступали и что нельзя ломать. Уроки записывает сам ассистент по ходу работы над проектом; при желании вы можете добавлять их и сами, но это не обязательно. Движок упорядочивает уроки и подсказывает вашей LLM нужный урок тогда, когда он ей пригодится.

Важно: в движок входит только механизм. Ваши уроки (это ваши знания и, возможно, приватные данные) хранятся отдельно.

Зачем это нужно

Когда работаешь с ИИ-ассистентом над проектом, возникает общая проблема: у него нет единой сквозной памяти. Из-за этого одни и те же ошибки повторяются раз за разом. Чтобы их избежать, приходится всё больше записывать в память проекта; она разрастается, а большой файл ассистент уже не читает целиком, и внимание достаётся только первым 200 строкам. В итоге вести сложный проект становится тяжело и долго.

Движок убирает эту боль: уроки лежат маленькими отдельными markdown-файлами, нужный урок показывается сам в подходящий момент, оглавление со всеми уроками собирается автоматически, а размер памяти держится под контролем. Подробнее: смотрите раздел «Возможности» ниже.

Быстрый старт

Самый короткий путь:

pip install claude-memory-engine
cd /путь/к/вашему/проекту
claude-memory init

Первая команда ставит движок. Команда cd переводит вас в папку вашего проекта. Команда claude-memory init подключает движок к этому проекту: создаёт файл настроек, находит папку, куда встроенная авто-память Claude Code пишет уроки (~/.claude/projects/<slug>/memory), и делает так, чтобы движок срабатывал в нужные моменты. Своей папки уроков движок не заводит — он работает с той, что ведёт Claude Code. На этом всё: подсказки заработают со следующей сессии Claude Code. Настраивать ничего не нужно, по умолчанию всё работает; как изменить настройки под себя, описано ниже в разделе «Настройка».

Установка claude-memory-engine

Как устроено

Движок состоит из трёх слоёв.

  1. Логика. Набор небольших программ на Python, которые делают всю работу: находят нужный урок, собирают оглавление, отправляют устаревшее в архив и так далее. Это чистый Python без сторонних библиотек, отдельно ставить ничего не нужно.

  2. Связка с Claude Code. Один маленький скрипт, который Claude Code вызывает в нужные моменты (в начале сессии, перед правкой файла и тому подобное) и который просто запускает логику.

  3. Данные. Сами уроки: ваши знания о проекте. Они хранятся отдельно и в движок не входят.

Зачем это деление: первые два слоя составляют универсальный механизм, который переносится в любой проект, а третий слой содержит только ваши приватные данные. Поэтому движок легко переиспользовать и даже открыть публично, а ваши уроки при этом остаются только у вас.

А вот что происходит на каждый ваш запрос: запрос приходит к Claude Code и через хук запускает движок; тот подбирает урок из памяти обычным кодом и возвращает его в контекст LLM; после этого ассистент отвечает с учётом урока.

flowchart LR
  Q["Ваш запрос"] -->|"1. запрос"| C["Claude Code (ваша LLM)"]
  C -->|"2. хук на запрос"| E["Движок: подбор урока кодом, не ИИ"]
  L["Уроки (markdown)"] -.->|"3. источник"| E
  E -->|"4. нужный урок"| C
  C -->|"5. ответ с учётом урока"| A["Ответ"]

Движок срабатывает и на другие события Claude Code: перед правкой файла (урок по пути), в начале и в конце сессии, при завершении работы.

Три поля урока, и почему заголовок среди них не главный

Каждый урок начинается с короткой шапки. Полей в ней три, и роли у них разные.

description — человеческое описание урока. Именно его движок показывает вам и ассистенту: и в оглавлении уроков, и в подсказке перед правкой файла, и в результатах поиска. Заголовок для показа берётся отсюда.

name — короткое имя латиницей. Это поле встроенная память Claude Code переписывает сама, когда создаёт файл урока: она приводит имя к латинскому виду, а буквы других алфавитов выбрасывает. Поэтому человеческий заголовок в этом поле не выживает, и писать его туда не нужно. Обычно правильное значение — имя файла.

keywords — слова, по которым урок надо находить. Это поле встроенная память не трогает, а при поиске оно весит ровно столько же, сколько name. Если вы ведёте уроки не по-английски, слова для поиска должны лежать именно здесь. Иначе поиск по вашему языку опирается только на описание и текст урока, а самый весомый набор слов остаётся пустым, и вы этого не увидите.

Движок сам напомнит об этом. Если описание урока написано не латиницей, а ни в name, ни в keywords нет ни одного слова вашего языка, то при сохранении урока придёт короткое напоминание. Оно замолкает, как только вы заполните keywords. Напоминание включено по умолчанию; чтобы выключить его совсем, поставьте в своём файле настроек "no_keywords_nudge_enabled": false.

Пример вывода для вашего LLM-ассистента

Подсказку с подходящими уроками движок добавляет в контекст вашего LLM-ассистента (в чате вы её обычно не видите). Выглядит она примерно так:

[память] Возможно полезные уроки. Прочтите нужные ДО действий:
  • по смыслу:
    - api-error-format: ошибки отдаём в формате {code, message}
    - db-migrations: новые поля БД только через миграцию, не руками
  • по пути файла:
    - payment-flow: не менять статус оплаты вручную

Уроки в примере выдуманы для иллюстрации. По умолчанию надписи английские; перевод — в разделе «Настройка».

Возможности

Уроки и порядок

  • Уроки хранятся маленькими markdown-файлами с короткой шапкой (название, тема, ключевые слова) плюс одно «горячее ядро» (главный файл, который читается всегда) с ограничением размера, чтобы оно не разрасталось.
  • Оглавление всех уроков собирается само из их тем; вручную его вести не нужно.

Подсказки в нужный момент

  • На каждый ваш запрос движок сам подбирает подходящие уроки по словам и показывает их вашей LLM; если ничего важного нет, он молчит. Подбор делает обычный код, без обращения к ИИ.
  • Урок можно привязать к файлу: тогда он покажется ровно перед тем, как ассистент соберётся править этот файл.
  • Подсказки остаются быстрыми, даже когда уроков становится много (за счёт внутреннего кэша).

Память сама себя поддерживает

  • Старые записи уходят в архив, большой архив остаётся удобным для поиска, а в конце сессии движок помечает устаревшие правила и оборванные привязки уроков к файлам.
  • Размер памяти под контролем, в свалку она не превращается.

Страховки

  • Если две сессии правят один и тот же файл памяти, вторая получает мягкое «перечитай и повтори» вместо тихой потери правок.
  • В конце работы движок мягко напоминает записать урок, если после свежего коммита заметки ещё нет (особенно когда коммит закрывает задачу).
  • В конце сессии напишите фразу закрытия (например «Туши свет» или «Done») — движок покажет итоги памяти: что стоит перечитать и что устарело. Забыли написать — напомнит на следующем старте.
  • Не даёт случайно запустить вспомогательного помощника (суб-агента) на самой дорогой модели и ведёт журнал таких запусков.
  • Предупреждает, если модель сессии незнакомая, и раз в сутки просит сверить линейку моделей (нет ли новых/отключённых) — итог попадает в чек-лист закрытия.
  • Следит за размером файла инструкций проекта: он читается целиком в каждой сессии, и когда правил становится слишком много, часть из них перестаёт выполняться незаметно.
  • Проверяет настройки при старте и ловит опечатки, пока они не сломали работу. Отдельно предупредит, если движок смотрит не в ту папку, куда Claude Code пишет уроки, — иначе это выглядит как «всё хорошо, уроков просто нет».

Гибкость

  • Любой язык: все надписи движка переводятся через настройки, не трогая код.
  • Корректно работает внутри git-worktree (отдельной рабочей копии репозитория).
  • Ноль сторонних зависимостей: нужен только обычный Python.

Стражи памяти

«Стражи» — небольшие автоматические проверки. Они сами напоминают о том, что легко забыть, и срабатывают в разные моменты работы. Что сейчас включено, а что нет, всегда видно в чек-листе итогов сессии.

Все стражи включены по умолчанию — иначе их просто не включили бы. Как выключить любого, указано в конце каждого пункта; подробности настройки — в разделе Настройка.

Итоги памяти. Вы пишете фразу закрытия сессии — движок показывает сводку: какие уроки стоит перечитать, что близко по смыслу, у чего истекает срок годности. Выключается: stale_reconcile_gate: false.

Запись уроков. Если после свежего коммита урок в память так и не записан, движок в конце ответа напоминает зафиксировать вывод. Выключается: stop_lessons_enabled: false.

Закрытие задачи. Если задача закрыта, а урока про неё в памяти нет, движок просит его записать. Замечает оба способа закрытия — и фразу в коммите, и команду в терминале. Выключается: task_close_lesson_gate: false.

Срок хранения архива. Архивные уроки старше полугода помечаются и на следующем старте показываются как кандидаты на пересмотр. Движок ничего не удаляет сам — решение за вами. Выключается: archive_stale_months: 0.

Счётчик уроков. Когда уроков накопилось больше порога, на старте появляется подсказка проверить, нет ли среди них дублей. Выключается: lesson_count_warn: 0.

Актуальность линейки моделей. Предупреждает, если модель сессии незнакомая, и раз в сутки просит сверить, не появилось ли новых моделей. Выключается: llm_actuality_enabled: false.

Параллельные сессии. Если другая сессия изменила файл памяти, который вы собираетесь править, движок просит перечитать его — чтобы правки не затёрли друг друга. Работает всегда.

Размер файлов. Предупреждает, когда файл памяти становится слишком большим, и не даёт записать служебную пометку в неверном формате. Работает всегда.

Размер файла инструкций. Файл CLAUDE.md — это правила, которые ваш ассистент читает в начале каждой сессии. Он читается целиком, сколько бы в нём ни было написано, и растёт незаметно: по числу строк файл выглядит небольшим, потому что один абзац часто занимает одну очень длинную строку. Беда не в размере как таковом: чем больше правил лежит в контексте разом, тем чаще часть из них просто не выполняется, и снаружи это никак не видно. Когда файл перерастает ориентир, движок говорит об этом один раз — при правке файла, а если его меняли мимо редактора, то на старте следующей сессии. Он ничего не блокирует и не требует сокращать файл до какого-то числа: важные правила должны остаться, даже если файл выходит за ориентир. Выключается: instructions_budget_chars: 0.

Дорогая модель суб-агента. Один раз за сессию предупреждает, если суб-агент запускается на самой мощной и дорогой модели. Работает всегда.

Указатели для суб-агента. Вспомогательный помощник (суб-агент) начинает с чистого листа: правила проекта и уроки памяти в его контекст не попадают, а подбор уроков до него не доходит вовсе — подбор делается в ответ на ваше сообщение, а суб-агенту сообщений никто не пишет. Поэтому при запуске помощника движок кладёт ему две строки: где лежат правила проекта и где лежит указатель уроков. Сами тексты не пересылаются — помощник открывает нужное сам. Указывать не на что — движок молчит. Работает всегда.

Самопроверка настроек. На каждом старте ищет ошибки, которые ломают работу незаметно: опечатки в настройках, битые шаблоны, неверные даты. Отдельно проверяет главное — читает ли движок ту же папку, куда пишет память Claude Code: при расхождении со стороны кажется, что всё хорошо, просто уроков нет. Работает всегда.

Карта модулей

Таблица для тех, кто будет читать или дорабатывать код: какая возможность каким модулем реализована. Обычному пользователю она не нужна.

Уроки и порядок

Возможность Модуль
Авто-оглавление и проверка здоровья памяти catalog_generate

Подсказки

Возможность Модуль
Подбор уроков по запросу memory_retrieve
Кэш быстрого подбора sqlite_index
Уроки по пути файла (в том числе в git-worktree) applies_to
Подсказки перед командой оболочки: ревью до сохранения, формулировка задачи bash_notices

Память сама себя поддерживает

Возможность Модуль
Архивирование старых уроков memory_archive
Навигация по большому архиву precedent_index
Удаление архивных уроков по сроку хранения archive_prune
Пометка устаревшего в конце сессии staleness

Страховки

Возможность Модуль
Защита параллельных сессий memory_concurrency
Формат однострочного маркера сессии session_marker_guard
Напоминание записать урок на выходе stop_check
Второй источник сигнала о закрытии задачи (команда gh issue close) issue_close_watch
Чек-лист устаревших уроков на фразу закрытия stale_reconcile
Контроль дорогой модели у суб-агентов subagent_model_guard
Журнал делегирования суб-агентам subagent_efficiency_log
Актуальность линейки моделей (реактивно + суточно) llm_actuality
Самопроверка настроек self_check
Рассылка универсальных shell-стражей и сверка их дрейфа (claude-memory sync-guards) guards_sync

Проверить, что путь к урокам настроен верно

python3 -m claude_memory.self_check

Команда печатает картину настройки и, если что-то не так, объясняет, что поправить:

config self-check report:
  engine memory_dir : /Users/you/.claude/projects/-Users-you-proj/memory
  Claude Code memory: /Users/you/.claude/projects/-Users-you-proj/memory
  same directory    : yes
  lessons visible   : 87  [feedback: 70, project: 10, reference: 6, user: 1]
config self-check: OK

Почему это важно проверять. Файлы уроков создаёт не движок, а встроенная авто-память Claude Code — движок их читает, индексирует и сторожит. Поэтому memory_dir обязан указывать ровно туда, куда пишет Claude Code (~/.claude/projects/<slug>/memory). Если пути разойдутся, движок будет честно читать пустую папку: каталог пуст, подсказок нет, а Stop-страж требует записать урок, которого в его папке никогда не появится. Со стороны это выглядит как «всё хорошо, уроков просто пока нет» — потому и стоит проверить глазами.

Строка same directory: NO или lessons visible: 0 при непустой памяти — знак, что путь надо поправить. Начиная с 0.10.0 установщик находит папку сам, но проекты, поставленные раньше, могли получить старый дефолт ~/.claude/memory, куда не пишет никто.

Гибкость

Возможность Модуль
Переводимые надписи (i18n) messages

Инфраструктура

Возможность Модуль
Что считать уроком и какого он типа lesson_files
Где Claude Code держит свою авто-память claude_code_env
Все настройки движка config
Запуск логики из хука hooks_cli
Регистрация хуков в settings.json installer
Команда claude-memory (init/uninstall/doctor/config) cli
Страж незнакомой модели сессии model_registry_guard

Установка

Поставить движок можно двумя способами. Оба дают один и тот же результат и одинаково подключают хуки. Разница только в том, где лежит сам движок: своя копия внутри каждого проекта (способ A) или одна общая установка на всю машину (способ B). На то, где хранятся уроки, выбор способа не влияет.

Способ A: git + install.sh

Подходит, когда важно, чтобы проект был полностью самодостаточным: движок лежит внутри проекта, ничего внешнего.

git clone https://github.com/Arnoldig/claude-memory-engine.git
cd claude-memory-engine
./install.sh /путь/к/вашему/проекту /путь/к/папке/памяти

Скрипт install.sh кладёт движок внутрь проекта (в папку .claude/memory_engine/), ставит связующий скрипт, создаёт файл настроек, а также прописывает хуки в settings.json, не затирая чужие. Повторный запуск безопасен: дубликаты не появляются. Аргументы можно опустить: тогда проектом считается текущая папка, а каталог памяти определяется автоматически — тот, куда пишет авто-память Claude Code (~/.claude/projects/<slug>/memory).

Способ B: pip + одна команда

Подходит, когда машина одна, а проектов много: движок ставится один раз, а подключается к проектам одной командой.

pip install claude-memory-engine
claude-memory init /путь/к/вашему/проекту /путь/к/папке/памяти

Здесь движок остаётся в окружении pip и в проект не копируется; команда claude-memory init разворачивает в проект только тонкий слой: связующий скрипт, файл настроек и регистрацию хуков. Аргументы те же и так же необязательны.

Важная деталь: связующий скрипт запоминает именно тот Python, которым вы поставили пакет. Если потом сменить окружение или переустановить пакет, выполните claude-memory init ещё раз, чтобы обновить эту привязку.

Какой способ выбрать

Вопрос Способ A (git) Способ B (pip)
Где лежит движок внутри проекта, своя копия в каждом один раз в окружении pip
Нужна ли копия исходников на машине да нет
Как обновить версию склонировать заново и снова запустить install.sh pip install -U в одном месте
Как подключить новый проект склонировать и запустить install.sh одна команда claude-memory init
Зависит ли проект от внешнего нет, самодостаточен да, нужен установленный пакет

Коротко, по одному признаку: способ A держит отдельную копию движка внутри каждого проекта (проект ни от чего внешнего не зависит), а способ B держит один общий движок на всю машину (ставить и обновлять удобно в одном месте).

Уточнение: файл настроек у каждого проекта свой (<проект>/.claude/claude-memory.config.json) при любом способе установки. Поэтому отдельная память на каждый проект настраивается одинаково и в способе A, и в способе B. Общим для всех проектов в способе B остаётся только код движка.

Уроки каждого проекта хранит встроенная авто-память Claude Code — в своём каталоге на проект (~/.claude/projects/<slug>/memory). Настройка memory_dir должна указывать именно туда; при обоих способах установки движок находит этот каталог сам.

Средствами движка общий пул уроков на все проекты не делается: движок уроков не создаёт — он читает то, что пишет Claude Code, а она по умолчанию ведёт память отдельно по каждому проекту. Если просто направить memory_dir в общую папку, движок станет читать каталог, в который никто не пишет: подсказок не будет, а страж завершения начнёт требовать урок, которого там никогда не появится.

Свести все проекты в одну папку может только сам Claude Code — настройкой autoMemoryDirectory в его settings.json. Тогда туда же нужно направить и memory_dir, и движок это поддержит штатно. Проверить свой путь: python3 -m claude_memory.self_check.

В обоих случаях хуки начинают работать со следующей сессии Claude Code.

Настройка

Все настройки лежат в файле проекта .claude/claude-memory.config.json. Сразу после установки он минимальный и содержит только пути проекта:

{
  "memory_dir": "/Users/you/.claude/projects/<slug>/memory",
  "project_root": "."
}

(у вас в этих двух строках будут реальные пути, подставленные при установке)

Менять что-либо не обязательно: из коробки всё работает на значениях по умолчанию. Чтобы настроить под себя, откройте файл любым текстовым редактором из корня проекта (вместо $EDITOR подставьте свой, например nano или code):

$EDITOR .claude/claude-memory.config.json

Если вы ставили движок через pip (способ B), есть две удобные команды: claude-memory config показывает текущие настройки, а claude-memory doctor проверяет настройки на опечатки, битые шаблоны и расхождения с настройками Claude Code.

Чтобы увидеть саму картину настройки — куда смотрит движок, куда пишет Claude Code, совпадают ли пути и сколько уроков видно, — выполните python3 -m claude_memory.self_check: он печатает отчёт всегда, даже когда всё в порядке.

Ниже частые правки в формате «было → стало». Нужные ключи добавляются в файл рядом с уже имеющимися; файл целиком не заменяется.

Перевести надписи движка на свой язык. Добавлен ключ messages. В нём каждая строка заменяет одну встроенную английскую фразу: слева имя фразы, справа ваш текст. Заменяются только указанные строки, остальные остаются английскими.

{
  "memory_dir": "/Users/you/.claude/projects/<slug>/memory",
  "project_root": ".",
  "messages": {
    "unit.chars": "символов",
    "retrieve.hook_header": "[память] Возможно полезные уроки. Прочтите нужные ДО действий:"
  }
}

Что именно меняется в этом примере:

Имя фразы Было (по умолчанию) Стало
unit.chars chars символов
retrieve.hook_header [memory:retrieve] Possibly relevant lessons … (full list: CATALOG): [память] Возможно полезные уроки. Прочтите нужные ДО действий:

Здесь unit.chars: слово для единицы размера, когда движок сообщает объём памяти (например, «12000 символов»). А retrieve.hook_header: заголовок, который движок печатает перед списком подсказанных уроков.

Задать свои разделы в оглавлении уроков. Добавлен ключ topic_order (слева короткое имя темы, справа заголовок раздела). По умолчанию это технические темы (workflow, testing, infra, security, docs, core); здесь заменяем их на свои.

{
  "memory_dir": "/Users/you/.claude/projects/<slug>/memory",
  "project_root": ".",
  "topic_order": [
    ["backend", "Backend"],
    ["frontend", "Frontend"],
    ["ops", "Эксплуатация и CI"]
  ]
}

Этот ключ ЗАМЕНЯЕТ заводской список целиком, а не дополняет его: что перечислили — то и будет. Поэтому две подсказки на случай, когда список и уроки разошлись. Если у урока тема написана, но её нет в списке, движок называет само значение — и в оглавлении, и в сводке здоровья («тема задана, но её нет в списке тем конфига»); раньше такой урок попадал в раздел «⚠ без темы» с советом добавить тему, которая на самом деле была. А пустой список ("topic_order": []) движок теперь считает ошибкой настройки и говорит об этом на старте: разделов не будет ни одного, и выглядит это точно так же, как «тем ещё никто не проставлял». Чтобы вернуться к заводскому списку, ключ надо убрать, а не обнулять.

Увеличить лимит «горячего ядра» (главного файла памяти). Добавлены ключи core_budget_bytes и core_size_unit. По умолчанию лимит 15000; здесь увеличиваем до 20000.

{
  "memory_dir": "/Users/you/.claude/projects/<slug>/memory",
  "project_root": ".",
  "core_budget_bytes": 20000,
  "core_size_unit": "chars"
}

Изменить ориентир размера файла инструкций (CLAUDE.md). Добавлены ключи instructions_budget_chars (ориентир в знаках; 0 выключает проверку) и instructions_files (за какими файлами следить — пути от корня проекта). По умолчанию ориентир 20000 знаков и следим за одним файлом CLAUDE.md в корне. Здесь поднимаем ориентир и добавляем второй файл.

{
  "memory_dir": "/Users/you/.claude/projects/<slug>/memory",
  "project_root": ".",
  "instructions_budget_chars": 30000,
  "instructions_files": ["CLAUDE.md", ".claude/CLAUDE.md"]
}

Задать свою фразу закрытия сессии. Когда ваше сообщение совпадает с session_close_pattern, движок показывает чек-лист итогов памяти и проверяет уроки на устаревание. По умолчанию это английская фраза close session; здесь задаём свои формы и включаем учёт регистра (session_close_case_sensitive), чтобы строчное «done» в обычной фразе не срабатывало.

{
  "memory_dir": "/Users/you/.claude/projects/<slug>/memory",
  "project_root": ".",
  "session_close_pattern": "Туши свет|\\bDone\\b",
  "session_close_case_sensitive": true
}

Полный список всех опций со значениями по умолчанию находится в файле examples/claude-memory.config.json в репозитории.

Требования

  • Python 3.9 или новее.
  • Claude Code (движок работает через его хуки).
  • Сторонние библиотеки не нужны: используется только стандартная библиотека Python.

Тесты и разработка

Этот раздел для тех, кто дорабатывает код движка: тесты проверяют, что после изменений всё по-прежнему работает правильно. Обычному пользователю они не нужны.

Тесты не требуют сети, внешней базы данных или Docker: только стандартная библиотека Python (их более 200). Запустить так:

pip install pytest ruff
python3 -m ruff check .
python3 -m pytest

Первая команда устанавливает две программы: pytest прогоняет тесты, ruff проверяет код. Вторая ищет ошибки, из-за которых часть кода не работает, хотя внешне всё выглядит нормально: опечатка в имени, забытый импорт, недостижимая ветка. Третья запускает весь набор тестов и показывает, что всё «зелёное». То же самое делает GitHub при каждой отправке изменений.

Проверка кода намеренно не придирается к оформлению — ни к длине строк, ни к порядку импортов, ни к кавычкам. Такие замечания быстро учатся заглушать, а вместе с ними глушат и настоящие находки.

Релиз новой версии

Публикация на PyPI автоматическая — она запускается, когда на GitHub публикуется Release, а не при обычном git push. Порядок:

  1. Поднять версию в claude_memory/__init__.py и pyproject.toml (два места).
  2. Добавить запись в CHANGELOG.md (рус) и CHANGELOG.en.md (англ).
  3. Закоммитить и запушить в main.
  4. Создать релиз: gh release create vX.Y.Z --target main — дальше .github/workflows/publish.yml сам прогонит тесты, соберёт пакет и опубликует его на PyPI (Trusted Publishing, без токенов).

Пуш в GitHub сам по себе PyPI не обновляет (нужен шаг 4). Чтобы не забыть, включите разово хук-напоминалку в своём клоне:

git config core.hooksPath .githooks

Тогда .githooks/pre-push при пуше проверит: если версия пакета ещё не выпущена как тег vX.Y.Z (ни локально, ни на origin) — напечатает напоминание создать релиз. Push при этом не блокируется.

Удаление

Движок не трогает ваши уроки: папка с уроками (memory_dir) при удалении остаётся на месте.

Если ставили через pip (способ B), отключить движок в проекте можно одной командой:

claude-memory uninstall

Она убирает из проекта связующий скрипт, регистрацию хуков и файл настроек. Чтобы убрать и сам пакет из окружения: pip uninstall claude-memory-engine.

Если ставили через git (способ A), удалите вручную папку .claude/memory_engine/, файл .claude/hooks/cme_hook.sh, файл .claude/claude-memory.config.json и строки с cme_hook.sh в .claude/settings.json.

Статус

Движок стабилен и используется в реальном рабочем проекте. Вопросы, идеи и сообщения об ошибках приветствуются через Issues репозитория.

Лицензия

Apache-2.0. См. файл LICENSE.

Download files

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

Source Distribution

claude_memory_engine-0.24.1.tar.gz (527.0 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

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

claude_memory_engine-0.24.1-py3-none-any.whl (226.1 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file claude_memory_engine-0.24.1.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: claude_memory_engine-0.24.1.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 527.0 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? Yes
  • Uploaded via: twine/7.0.0 CPython/3.13.14

File hashes

Hashes for claude_memory_engine-0.24.1.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 d898ddc3ac07868e97eb6fcf848047bbf4190161e72c3fb9a39ada8c526820c3
MD5 793da881cbb143b57d9330c55ac0f5e1
BLAKE2b-256 0abf3ecd4a2516997e5214b03e0a934d526b45e3966d6e3ff32305ab78dfd88e

See more details on using hashes here.

Provenance

The following attestation bundles were made for claude_memory_engine-0.24.1.tar.gz:

Publisher: publish.yml on Arnoldig/claude-memory-engine

Attestations: Values shown here reflect the state when the release was signed and may no longer be current.

File details

Details for the file claude_memory_engine-0.24.1-py3-none-any.whl.

File metadata

File hashes

Hashes for claude_memory_engine-0.24.1-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 d98f3652acd3f854f380e641df729fa094ff8ae6593e5716dcba9fcfd5a7eb97
MD5 753d4b5bac7581904081e419c0243b26
BLAKE2b-256 a6dd28cf21cfa7dd0d6dc007071c8b486b1ec7db1b109a2536bb4bb2567dc6b7

See more details on using hashes here.

Provenance

The following attestation bundles were made for claude_memory_engine-0.24.1-py3-none-any.whl:

Publisher: publish.yml on Arnoldig/claude-memory-engine

Attestations: Values shown here reflect the state when the release was signed and may no longer be current.

Supported by

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