为Claude Code构建Git感知的持久记忆层

我重度使用 Claude Code，有一件事一直困扰着我：每次新的会话都像从零开始。

我会花一整个会话解释我的代码库——为什么存在一个奇怪的函数，认证流程是如何工作的，哪些 API 决策是有意为之的，以及哪些"显而易见"的改动实际上会破坏一切。然后开启一个新会话时，Claude 就把这一切都忘光了。

所以我构建了 OmniMemory：一个面向编码 Agent 的本地化、Git 感知的记忆层。

想法很简单：不再是每次会话都从"这是我的代码库，你自己理解吧"开始，Agent 可以从"这是我们已经了解到的关于这个代码库的信息"开始。OmniMemory 存储的内容包括架构决策、项目上下文、工作流程、坑点以及其他来自之前会话的有用信息。

Git 集成是我最关注的部分。记忆与分支和 Git 历史相关联，因此在一个分支上发现的上下文不一定会成为永久的全局知识。

持久化记忆还存在一个新鲜度问题。如果 Agent 记得某个函数的行为方式，而我在三周后完全重写了该函数，那么这条记忆不应自动保持可信。OmniMemory 能够根据代码库的变更检查记忆，并识别可能过时的上下文。它还可以使用 tree-sitter 进行符号级别的代码分析，而不是在某个内容被修改时就将整个文件视为已更改。

我还希望这保持在本地。记忆存储使用 SQLite，不需要将项目记忆发送到外部服务。

在检索方面，OmniMemory 使用基于 BM25F 的排序来找到相关记忆，而不是将整个记忆历史倾倒到每个 prompt 中。

它通过 hooks 与 Claude Code 集成，这样记忆可以被捕获并注入到正常的编码工作流程中。还有一个本地 UI 可以检查系统实际记住的内容。

我围绕一个简单的想法构建这个：编码 Agent 不应该只在一个会话中理解我们的代码库。它们应该能够随着时间的推移积累有用的知识。

如果你重度使用 Claude Code 或其他编码 Agent，我很想知道你现在如何处理"AI 忘记了昨天的一切"这个问题。

GitHub: https://github.com/SinghAbhinav04/Omni-Memory