这意味着你无需反复进行相同的解释，也不会遗漏项目的历史进程，能有效节省时间和精力。该工具具备智能搜索功能，可快速检索过往工作内容；还配备网页查看器，支持实时查看记忆数据；同时提供隐私管控能力，保障敏感信息的安全性。此外，它通过数据压缩技术避免内存耗尽，可适配长周期项目的需求。
借助 Claude-Mem，你的 AI 助手将成为持续且贴心的协作伙伴，让你在不同会话间的工作内容保持连贯衔接。
在使用 Claude 这类大模型时，一个非常现实的问题很快就会出现：
对话一结束，模型就“什么都不记得了”。
这并不是 Claude 的缺陷，而是当前大模型交互方式的通病。模型天生是无状态的（stateless），一切“记忆”都只存在于单次上下文窗口中。
claude-mem 这个项目，正是针对这一点，给出了一个清晰、工程化的解决方案。
项目要做的事，其实非常具体
先说结论：
claude-mem 并不是要让 Claude 变得更聪明，而是让它“连续”。
从项目介绍可以看出，它的目标非常明确：
- 为 Claude 提供一个持久化的记忆层
- 在每次请求时，根据当前对话内容：
- 检索相关的历史信息
- 自动注入到 prompt 中
- 从而让 Claude 表现出“记得你之前说过什么”的效果
整个项目围绕一个核心思想展开：
记忆不在模型里，而在模型外。
claude-mem 的整体结构思路
从仓库的设计可以看出，它基本拆成了三件事：
Memory：存什么？
项目将“记忆”视为结构化信息，而不是完整对话记录，比如：
- 用户的长期偏好
- 已确认的重要事实
- 持续进行中的项目背景
- 明确需要被“记住”的信息
这一步的关键不在于“存得多”，而在于：
只存对未来对话有价值的内容。
Memory Manager：什么时候用？
并不是每一次请求，都需要把所有记忆塞给 Claude。
项目里非常强调一件事：
- 记忆需要被筛选
- 根据当前输入，匹配相关的历史内容
- 只把“当前有用的部分”注入上下文
这本质上是一个记忆调度问题，而不是简单的上下文堆叠。
Prompt 注入：怎么“让 Claude 想起来”？
在实现上，claude-mem 选择了一种非常朴素、但也最稳妥的方式：
- 在调用 Claude API 前
- 将筛选出的记忆内容
- 作为系统级或前置上下文拼接进 prompt
从 Claude 的视角来看：
这些记忆并不是“存储”，
而只是「你在对话一开始就告诉它的背景」。
这也是为什么这个方案不依赖任何模型内部能力。
它是一个“示范型项目”？
从实际使用角度看，claude-mem 并不是那种：
- clone → run → 立刻解决一切问题
的工具。
它更像是在回答一个工程问题：
如果我要给 Claude 加长期记忆，合理的最小设计应该长什么样？
它给出的答案是：
- 明确区分：对话 ≠ 记忆
- 记忆是可管理的数据，而不是聊天记录
- 模型只负责“思考”，记忆由系统负责
这个思路，对于构建：
- AI Agent
- 私有助手
- Bot 系统
- 长期协作型 AI
Github：https://github.com/thedotmack/claude-mem
油管：https://youtu.be/2zOXlzOm4XI
