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MemoryHooker

MemoryHooker

ellmos-ai open-bricks License: MIT Python 3.10+ Tests llms.txt Language: English

Note

KI- & Agenten-Indexierung: Dieses Repository bietet eine maschinenlesbare llms.txt-Zusammenfassung für KI-Agenten, LLM-Werkzeuge und Lifecycle-Hooks.

MemoryHooker verbindet lokale Wissensquellen mit Lebenszyklus-Hooks von Coding-Agenten. Das Modul kann an eine Suche erinnern, einen kurzen Hinweis geben oder lokale Quellen durchsuchen und ausgewählte Treffer zurückgeben. Es nutzt kein Netzwerk und verändert keine Host-Konfiguration.

Funktionen

  • files-Backend für ein oder mehrere Markdown-Verzeichnisse.
  • Read-only-Backend für kompatible Gardener-SQLite-FTS5-Datenbanken.
  • Read-only-usmc-Backend für USMCs kuratierte Fakten, Lessons und Working Memory (siehe Abschnitt "USMC-Backend" unten).
  • Geordnete Backend-Ketten, die nicht verfügbare Quellen überspringen.
  • Modi remember, clue und remember+search.
  • Begrenzung und Cooldown je Sitzung, mit taeglicher TTL und manuellem clear-Kommando zum Zuruecksetzen.
  • diagnose "<prompt>": meldet Config-Quelle, Session-Cap/Cooldown und Backend-Verfuegbarkeit/Treffer einzeln -- ohne State zu veraendern. Details und bekannte Stolpersteine (--config vor dem Subcommand, fehlendes --config) siehe README.md, Abschnitt "Command line".
  • Provider für Claude Code, Codex CLI, Kimi Code CLI, Antigravity, Git und manuelle Ausführung.

Der Backend-Name bach ist ein reservierter Adapter. Er liefert derzeit keine Treffer und greift nicht direkt auf Datenbanken zu.

Installation und Konfiguration

MemoryHooker benötigt Python 3.10 oder neuer.

python -m pip install .

Beispiel für memoryhooker.toml:

[mode]
active = "remember+search"
max_hits = 3
max_injections_per_session = 5
cooldown_seconds = 60

[backend]
order = ["usmc", "gardener", "files"]

[backend.usmc]
db_path = "~/.usmc/usmc_memory.db"

[backend.files]
path = "./memory"

install-snippet gibt nur einen Konfigurationsbaustein aus. Prüfe und übernimm ihn manuell.

USMC-Backend

Das usmc-Backend liest USMCs drei kuratierte Tabellen direkt und read-only: usmc_facts, usmc_lessons und usmc_working (Fakten, Lessons Learned und Working-Memory-Notizen). Es importiert oder instanziiert das usmc-Paket dabei nie -- USMCClient.__init__ legt DB und Schema an, wenn der Pfad noch nicht existiert, und das ist ein Schreibpfad, den die Regel "nur lesen, niemals schreiben" dieses Projekts ausschliesst. Der Adapter oeffnet den konfigurierten db_path (Default ~/.usmc/usmc_memory.db) stattdessen mit SQLites mode=ro -- demselben Vertrag, den das gardener-Backend bereits nutzt.

available() verlangt alle drei Tabellen; eine Datei, die zwar existiert aber kein USMC-Schema traegt, gilt wie eine fehlende Datei -- nicht wie ein leeres Suchergebnis. Der Rang kombiniert, wie viele unterschiedliche Suchterme in einer Zeile vorkommen, mit USMCs eigenem Kuratierungssignal (Lesson-Severity, Fakten-Konfidenz, Working-Memory-Prioritaet): eine critical-Lesson schlaegt bei gleicher Treffguete eine low-Lesson, und kuratierte Fakten/Lessons schlagen Working-Memory-Notizen.

Datenschutz und Lizenz

Das Datei-Backend liest nur ausdrücklich konfigurierte Markdown-Wurzeln. Die Gardener- und USMC-Adapter öffnen konfigurierte Datenbanken read-only. Treffer und Pfade können sensibel sein und dürfen nicht ungeprüft veröffentlicht werden. Sicherheitsmeldungen beschreibt SECURITY.md, die Herkunft PROVENANCE.md. Lizenz: MIT, siehe LICENSE.