Kontext zwischen AI-Sitzungen merken — Persistenter Speicher fürs Programmieren

Das Problem: AI-Agenten vergessen alles

Du baust ein Feature mit Claude. Du erklärst:

• „Wir haben uns für Postgres statt MongoDB wegen ACID-Compliance entschieden“
• „Redis-Pool-Erschöpfung wurde mit max_connections=20 behoben“
• „Immer /api/v1/ Präfix für REST-Endpunkte verwenden“

Nächste Sitzung? Claude hat keine Erinnerung daran. Du fängst von vorne an.

Das verschwendet:

• Tokens — denselben Kontext erneut erklären
• Zeit — Entscheidungen rekonstruieren
• Geld — dieselben API-Aufrufe doppelt bezahlen

Die Lösung: Alles merken

toon-memory gibt deinem AI-Coding-Agenten einen persistenten Speicher, der:

1. Neustarts überlebt — Speicher bleibt über Sitzungen hinweg erhalten
2. Offline funktioniert — kein Cloud, keine API-Aufrufe, kein LLM nötig
3. Tokens spart — 22% weniger Tokens als JSON
4. Skaliert — 80% weniger Tool-Aufrufe pro Sitzung

So funktioniert es

Schritt 1: Wichtigen Kontext speichern

Am Ende einer Sitzung das Wichtige speichern:

memory_remember({
  category: "decision",
  key: "use-postgres",
  content: "Choose Postgres for ACID compliance and JSON support",
  tags: "database;architecture"
})

Schritt 2: Zu Sitzungsbeginn abrufen

Zu Beginn der nächsten Sitzung sofort Kontext abrufen:

memory_smart_recall({ intent: "what I was working on" })
// Gibt relevante Einträge zurück, die BM25 + Graph + Qualität kombinieren

Schritt 3: Weiterentwickeln

Der Agent weiß jetzt:

• Deine Datenbankauswahl (Postgres)
• Warum du sie gewählt hast (ACID-Compliance)
• Verwandte Entscheidungen (Redis für Caching, Zod für Validierung)

Welchen Kontext kannst du dir merken?

Architektur-Entscheidungen

memory_remember({
  category: "decision",
  key: "microservices-approach",
  content: "Use microservices for payment and auth, monolith for core business logic"
})

Bug-Fixes

memory_remember({
  category: "bug",
  key: "redis-connection-timeout",
  content: "Redis connection timeout in production — fix was increasing pool size to 20"
})

Code-Muster

memory_remember({
  category: "pattern",
  key: "error-handling",
  content: "Always use custom AppError class, never throw raw Error objects"
})

Projekt-Wissen

memory_remember({
  category: "knowledge",
  key: "team-conventions",
  content: "PR #142 reverted the caching change — don't re-add it without team approval"
})

Speicher-Funktionen, die helfen

Auto-Tag-Inferenz

Lass tags leer und toon-memory inferiert sie aus dem Inhalt:

memory_remember({
  category: "bug",
  key: "redis-timeout",
  content: "Redis connection timeout in production"
})
// Tags automatisch inferiert: redis

Vorschläge für verwandte Einträge

Beim Speichern findet toon-memory verwandte Einträge:

memory_remember({
  category: "decision",
  key: "use-zod",
  content: "Use Zod for validation"
})
// 🔗 Verwandt: redis-timeout (erwähnt "validation")

Qualitätsbewertung

Jeder Eintrag erhält automatisch einen Qualitätsscore (0-1):

Faktor	Gewicht
Tags	0,3 max
Links	0,2 max
Inhaltslänge	0,3 max
Aktualität	0,1 max
Spezifität	0,1 max

Hochwertige Einträge erscheinen zuerst im Recall.

Merge-Dedup

Mit gleichem Schlüssel speichern, Attribute mergen automatisch:

// Erstes Speichern
memory_remember({ key: "use-zod", content: "Use Zod for validation" })

// Späteres Speichern — mergt automatisch
memory_remember({ key: "use-zod", content: "Use Zod — also handles API parsing" })
// Tags und Links werden kombiniert, nicht überschrieben

Multi-Sitzungs-Koordination

Führst du mehrere Agent-Sitzungen parallel aus? toon-memory koordiniert:

memory_sessions()
// 🧭 Aktive Sitzungen (2):
// • claude @ feature/auth (du)
// • opencode @ feature/db
// 🔥 Weiche Konflikte: src/types.ts

Sieh, welche Dateien andere Sitzungen bearbeiten, um Merge-Konflikte zu vermeiden.

Loslegen

npm install -g toon-memory
npx toon-memory  # Interaktiver Installer

Dein Agent wird in der nächsten Sitzung alles merken.