但事实上，AI模型的上下文长度是有限的，像是Claude Code就有一个压缩系统，每次快到限额了就会携带着压缩的内容带到下一轮次的对话。
但是压缩后的内容不会存储，所以你每次重新打开后，相当于是清空了之前压缩的内容。
Claude-Mem这个专用于Claude Code的插件，就是解决这个问题。
它可以把之前压缩的内容都存储起来，下一次重新打开的时候就不会遗忘之前的事件。
结构化地记录开发过程中的工具调用、对话内容、文件结构和关键决策，解决了AI在长期开发中容易遗忘、需要重复解释背景、浪费大量token回顾历史等问题。
跨会话持久化记忆
自动存储并管理每一次会话中的关键信息，包括工具调用结果、对话记录、项目结构与开发历史，让AI在新会话中不需要重新解释背景。
渐进式回忆
以索引→摘要→原文内容三层结构呈现记忆，AI只加载需要的部分，既节省token，又避免信息噪音。
历史查询
支持通过自然语言搜索过去的记录，比如上次我们修了什么bug，自动返回对应的工具输出、对话摘要和完整内容。
结构化知识库
所有历史信息被自动转换为可检索的数据库和向量索引，形成项目级知识库，使AI能快速理解项目做到哪里了。
开发过程自动记录
自动捕获工具调用、文件打开、错误日志、系统消息等内容，无需手动归档，大幅减少上下文丢失带来的重复工作。
https://github.com/thedotmack/claude-mem
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