LoreConvo：为 AI 编程工具注入会话记忆，告别每次从零开始

大多数 AI 对话都是从一张白纸开始的。你打开 Claude Code，想要接着两天前的数据管道继续工作，却发现前几分钟都在重新解释当时做出的 schema 决策、为什么选了这个库而不是另一个、以及 code review 时遇到的那个边界情况。这些上下文明明存在过——在之前的对话里、在你写的注释里、在你脑子里——但模型对此一无所知。从零开始并非模型的局限，而是围绕模型的工具存在的缺口。

LoreConvo 填补了这个缺口。它内置多套相互配合的上下文恢复机制，每套针对问题的不同层面。本文将逐一介绍它们在实践中的运作方式。

自动加载与自动保存钩子

最核心的机制是这对钩子。当你在任意支持的界面——Claude Code、Cowork、Codex 桌面应用、Cursor IDE 或 Hermes Agent——启动新对话时，自动加载钩子会在你发送第一条消息之前触发。它查询本地 SQLite 数据库，找出标记到当前项目的最近会话，按时间和相关性排序后，将一份精简摘要注入会话上下文。对话从一开始就把之前的决策纳入了视野，而不是事后才想起。

对话结束时，自动保存钩子无需任何用户操作就会触发。它提取一份启发式摘要，包含本次讨论的内容、做出的决策、浮出水面的技术栈事实，以及模型在对话中可能提到的未解决问题——这些是在保存时顺便捕获的，而非每次保存都有保证。这条记录成为下一次自动加载的输入。这个循环是刻意设计的：每次对话都喂养下一次对话，逐步积累成一份无需任何手动操作的运行记录。

两个钩子都在免费版提供。你不需要 Pro 订阅就能开始积累上下文。钩子还支持跨界面，这意味着在 Claude Code 中创建的会话记录，可以被同一项目后续 Cursor IDE 会话中的自动加载钩子注入。上下文跟项目走，而不是跟工具走。

记忆摘要注入

经过几次对话后，原始会话历史越来越长，全部注入就不再有用了。记忆摘要解决了这个问题。get_memory_digest 检索当前合并后的摘要——从最近会话中提炼出的决策、模式和事实的蒸馏版本——并在会话开始时与原始会话摘要一起注入。

摘要充当一种更长程的视角。原始会话记录捕获的是某一次具体对话中发生了什么，而摘要捕获的是持久的内容：你选择的方向、你设定的约束、你定下来的术语。随着项目推进，它积累的是机构知识，而摘要让这些知识在每次对话开始时就能获取，无需你翻阅好几周的历史。

自动加载钩子在摘要存在时会自动使用 get_memory_digest。如果你想在会话中途检查或重新加载当前摘要，也可以从任意支持 MCP 的界面显式调用它。

Recall：按需压缩

consolidate_memories 工具（在 UI 中显示为 "Recall"）对最近的会话历史进行更深层次的分析。自动保存钩子是对单个会话进行启发式捕获，而 Recall 则跨可配置的时间窗口阅读，识别重复的主题和决策，解决矛盾之处，并生成一份更新后的摘要。它是保持摘要锐利的机制——随着会话积累，摘要不会变得臃肿过时。

Recall 在任意支持的界面上都可以作为单个 MCP 工具调用。你不需要管理后台任务或等待定时运行。在一个 sprint 结束后、一次重大重构之后、或者当你感觉注入的上下文已经陈旧时，运行它即可。新的摘要会在下一次自动加载时生效。

Dream log：压缩历史

对同一段历史反复运行 Recall 会产生边际效益递减。get_dream_log 暴露了压缩历史——一份带时间戳的最近合并事件列表，每次运行包含哪些会话以及使用的模式。这种透明度让你可以验证当前摘要是否反映了你关心的内容，识别某个特定决策是否被捕获，以及理解摘要随时间是如何演进的。

dream log 不是一个调试工具。它是 LoreConvo 让记忆可审计的方式的一部分。如果你对注入的上下文感到意外，或者想知道某个特定事实为什么出现在摘要里，dream log 会准确显示哪些会话对其产生了贡献。

免费版与跨界面覆盖

上下文恢复——自动加载钩子、自动保存钩子和记忆摘要注入——在免费版提供，钩子本身没有会话数量限制。（免费版限制存储会话数为 50 条；达到上限后，较早的会话会被滚出。Pro 解除限制并增加 LLM-async 摘要器和关联会话发现等功能。）

跨界面覆盖意味着在 Claude Code 对话中创建的同一份会话记录，在同一项目的 Cursor IDE 或 Hermes Agent 会话中也可以被自动加载钩子使用。你不需要为不同工具配置不同的记忆后端。项目目录中一个 .mcp.json 文件即可将所有支持的界面连接到同一个本地 SQLite 存储。

如果你一直认为冷启动摩擦是不可避免的——其实不是。钩子只需一次性配置。之后上下文恢复自动发生，无论你是否意识到它。

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