@rvboris/opencode-mempalace

Персистентная память для OpenCode — нулевая конфигурация, видимый результат.

Твой ИИ-ассистент забывает всё между сессиями. Этот плагин это исправляет. Он незаметно сохраняет важное и находит его, когда нужно — без лишних подсказок и ручной работы.

English version

Что он делает

Перед каждым ответом плагин ищет в памяти релевантный контекст. После каждой сессии — тихо сохраняет устойчивые знания. Тебе не нужно говорить «запомни это» — но если скажешь, плагин услышит.

Ты: "Какую систему сборки мы используем?"
ИИ:  [ищет в памяти] → "Bun. Этот проект использует Bun."

Результат

Ответы, опирающиеся на прошлые решения, предпочтения и историю проекта
Не нужно повторять объяснения от сессии к сессии
Приватность: секреты и приватные блоки никогда не сохраняются
Работает полностью локально — без облака, API-ключей и MCP-сервера

Быстрый старт

Требования: OpenCode и Python 3.10+ с pip.

pip install mempalace
mempalace init ~/.mempalace/palace

Добавь в opencode.json:

{
  "plugin": ["@rvboris/opencode-mempalace"]
}

Готово. Поиск по памяти, автосохранение и оба инструмента активны сразу.

Как это работает

Плагин работает внутри OpenCode как набор хуков и тулов. Тонкий Python-мост вызывает локальный пакет mempalace, который хранит всё в ChromaDB с локальными эмбеддингами embeddinggemma-300m на устройстве. Без облака, без API-ключей.

flowchart TD
    subgraph OC["OpenCode"]
        U["Пользователь"]
        M["ИИ-модель"]
    end

    subgraph PL["TypeScript-плагин (этот репо)"]
        H1["system.transform хук — подставляет: сначала ищи в памяти"]
        H2["event хук — автосохранение при простое / компактизации / закрытии"]
        T["тулы mempalace_memory (9 режимов) + mempalace_status"]
        HUD["TUI HUD — бейдж статистики сессии"]
    end

    subgraph BR["Python-мост"]
        A["mempalace_adapter.py — запускается на каждый вызов"]
    end

    subgraph MP["пакет mempalace (локально)"]
        SRV["mcp_server / convo_miner"]
        DB[("ChromaDB")]
        EMB["embeddinggemma-300m ONNX"]
    end

    SF[("opencode_status.json")]

    U -->|"сообщение"| H1
    H1 -->|"подсказка поиска"| M
    M -->|"mempalace_memory search"| T
    T --> A --> SRV --> EMB
    SRV --> DB
    A --> T --> M
    M -->|"ответ с контекстом"| U
    T -.->|"счётчики"| SF
    HUD -.->|"читает"| SF
    M -.->|"простой сессии"| H2
    H2 -.->|"mine_messages"| A

Поиск (retrieval) — перед каждым ответом хук system.transform подталкивает модель сначала проверить память. Модель вызывает mempalace_memory [search], мост прокидывает вызов в mempalace, результаты (векторный + BM25-поиск) возвращаются как контекст для ответа.

Автосохранение — при простое сессии, компактизации или закрытии хук event анализирует транскрипт, извлекает устойчивые факты и сохраняет их в нужную область памяти через mine_messages. Счётчики пишутся в opencode_status.json, который читает TUI HUD.

Сохранение по ключевому слову — когда пользователь говорит «запомни это» / «отметь», плагин активирует инструкцию сохранения, чтобы модель сразу сохранила факт через mempalace_memory [save].

Плагин обращается к mempalace через локальный Python-мост (bridge/mempalace_adapter.py), запускаемый на каждый вызов, — MCP-сервер MemPalace ему не нужен.

Возможности

Скрытый поиск

Перед каждым ответом плагин подставляет инструкцию «сначала проверь память». Модель видит релевантный контекст без лишнего шума в чате.

Фоновое автосохранение

При простое сессии, компактизации или завершении — плагин анализирует транскрипт, извлекает устойчивые факты и сохраняет их в нужную область памяти. Низкосигнальные фрагменты фильтруются до майнинга, поэтому остатки вроде re., ls> или почти одна пунктуация не становятся мусорной памятью.

Надёжный локальный мост

Операции записи (save, автосохранение, diary, граф, checkpoints, удаления) проходят через очередь адаптера и повторяются при конфликте palace-lock (held by PID). Поиск выполняется без этой очереди.

`mempalace_memory` — единый инструмент

Девять режимов, один интерфейс:

Режим	Назначение
`save`	Сохранить предпочтение, факт или решение
`search`	Найти релевантную память по запросу (опциональный фильтр `source_file`)
`kg_add`	Добавить структурированный факт в граф знаний
`diary_write`	Записать короткую рабочую заметку
`checkpoint`	Пакетное сохранение нескольких записей + опциональной diary за один вызов
`delete`	Удалить память по ID записи
`delete_by_source`	Массовое удаление памяти по файлу-источнику (dry-run по умолчанию)
`kg_query`	Поиск по графу знаний — связи сущности
`diary_read`	Чтение недавних записей diary

Примеры:

mempalace_memory  mode: save  scope: user  room: preferences  content: Предпочитает краткие ответы.

mempalace_memory  mode: search  scope: project  room: decisions  query: система сборки

mempalace_memory  mode: kg_add  subject: my-repo  predicate: uses  object: bun

mempalace_memory  mode: checkpoint  items: [{"wing":"wing_user","room":"preferences","content":"любит тёмную тему"},{"wing":"wing_project","room":"decisions","content":"использует bun"}]

mempalace_memory  mode: delete_by_source  source_file: /data/import.jsonl  dry_run: true

`mempalace_status` — видимое доказательство

Проверь, реально ли плагин помогает:

mempalace_status

Показывает процент попаданий при поиске, последний результат автосохранения, превью памяти и накопительные счётчики. Для полного отчёта — verbose: true.

TUI HUD — статистика памяти в строке промпта

Компактная строка статистики текущей сессии в области ввода OpenCode:

MEM helps 3
MEM cited 2
MEM found 5
MEM no hits
MEM searched
MEM quiet
MEM helps 1 · fail 1

MEM helps N — память улучшила ответ или сэкономила время (самые полезные вердикты)
MEM cited N — память была упомянута, но ответ не изменился
MEM no help — поиск был, но без эффекта
MEM unknown — модель не поставила тег с вердиктом
MEM found N — поиск вернул N записей, но judge-вердикт ещё не записан
MEM no hits — поиск был, но ничего не нашёл
MEM searched — поиск был, но количество результатов недоступно
MEM quiet — поиск по памяти ещё не выполнялся
· fail N / · skip N — показываются только при ошибках автосохранения

HUD совмещает факт поиска и judge-сигнал. Когда модель сообщает [memory: verdict], плагин парсит тег после хода и вырезает перед сохранением. Если вердикта нет, результаты поиска всё равно видны как found, no hits или searched. Требует записи в tui.json (см. ниже).

Области памяти

Память пользователя — кросс-проектные предпочтения и привычки:

preferences — стиль кода, предпочтения общения
workflow — рабочие паттерны, выбор инструментов
communication — язык, формат ответов

Память проекта — знания, привязанные к репозиторию:

architecture — архитектурные решения, паттерны
workflow — команды сборки, CI-конфиг
decisions — ADR, компромиссы
bugs — известные баги, обходные пути
setup — настройка окружения, зависимости

Приватность

Блоки <private>...</private> уважаются и никогда не сохраняются
Типовые секреты (API-ключи, токены, пароли) скрываются перед записью
Полностью приватное содержимое пропускается целиком

Настройка

Необязательный файл конфигурации: ~/.config/opencode/mempalace.jsonc

{
  "autosaveEnabled": true,
  "retrievalEnabled": true,
  "keywordSaveEnabled": true,
  "maxInjectedItems": 6,
  "retrievalQueryLimit": 5,
  "privacyRedactionEnabled": true
}

Переменные окружения:

Переменная	Назначение
`MEMPALACE_AUTOSAVE_ENABLED`	Включить/выключить фоновое автосохранение
`MEMPALACE_RETRIEVAL_ENABLED`	Включить/выключить скрытый поиск
`MEMPALACE_KEYWORD_SAVE_ENABLED`	Включить/выключить сохранение по ключевым словам
`MEMPALACE_PRIVACY_REDACTION_ENABLED`	Включить/выключить скрытие секретов
`MEMPALACE_ADAPTER_PYTHON`	Путь к бинарнику Python
`MEMPALACE_ADAPTER_TIMEOUT_MS`	Таймаут адаптера (по умолчанию 15000)

Настройка TUI HUD

Чтобы включить отображение статистики в строке промпта, добавь tui.json в каталог конфигурации OpenCode:

{
  "$schema": "https://opencode.ai/tui.json",
  "plugin": [
    "file:///путь/до/opencode-mempalace/plugin/tui/index.tsx"
  ]
}

Или при установке из npm — используй пакетный вход:

{
  "$schema": "https://opencode.ai/tui.json",
  "plugin": ["@rvboris/opencode-mempalace/tui"]
}

Совместимость

Требование	Версия
OpenCode	latest
Python	3.10+
MemPalace	3.3+
ОС	macOS, Linux, Windows

Документация проекта

Changelog — заметки к релизам
Contributing — правила ведения changelog

Локальная разработка

git clone https://github.com/rvboris/opencode-mempalace.git
cd opencode-mempalace
npm install
npm run build

Загрузка из исходников в opencode.json:

{
  "plugin": ["file:///ABSOLUTE/PATH/TO/opencode-mempalace/plugin/index.ts"]
}

Отладка: opencode --log-level DEBUG или файл ~/.mempalace/opencode_autosave.log.

Ссылки

OpenCode: https://opencode.ai
MemPalace: https://github.com/milla-jovovich/mempalace
npm: https://www.npmjs.com/package/@rvboris/opencode-mempalace

Лицензия

MIT

FilesExpand file tree

README.ru.md

Latest commit

History