Claude Code终于能“记事儿”了！这款持久记忆插件，跨会话存上下文+智能搜历史，还能省10倍token
[claude-mem] 是一个实现 Claude 模型记忆功能的开源工具。简单讲，它能让类似Claude的AI记住对话历史，实现更连贯的交互体验。适用人群：AI开发者、聊天机器人研究者
主要语言：TypeScript
stars: 57.5k
仓库简介
Claude-Mem是为Claude Code构建的持久内存压缩系统，能跨会话无缝保留上下文，自动捕获工具使用情况、生成语义摘要，并在未来会话中提供这些信息，使Claude即使在会话结束或重新连接后也能保持对项目知识的连续性。
核心功能
- 持久内存：上下文能在会话间保留，确保知识的连续性。
- 渐进式披露：分层内存检索，可查看令牌成本。
- 基于技能的搜索：通过mem - search技能查询项目历史。
- Web Viewer UI：可在http://localhost:37777查看实时内存流。
- Claude桌面技能：能在Claude桌面会话中搜索内存。
- 隐私控制：使用
<private>标签排除敏感内容的存储。 - 上下文配置：可精细控制注入的上下文。
- 自动操作：无需手动干预。
- 引用：可通过ID引用过去的观察记录。
- 测试版通道：可尝试如Endless Mode等实验性功能。
快速安装
- 通用安装：
npx claude - mem install - 为Gemini CLI安装：
npx claude - mem install --ide gemini - cli - 为OpenCode安装：
npx claude - mem install --ide opencode - 在Claude Code插件市场安装：
/plugin marketplace add thedotmack/claude - mem
/plugin install claude - mem
- OpenClaw网关安装：
curl - fsSL https://install.cmem.ai/openclaw.sh | bash
MCP搜索工具
Claude - Mem提供4个MCP工具，遵循3层工作流模式：
search：获取带ID的紧凑索引（约50 - 100令牌/结果）。timeline：获取有趣结果的时间顺序上下文。get_observations：仅获取过滤后ID的完整详细信息（约500 - 1000令牌/结果）。
系统要求
- Node.js版本需18.0.0或更高。
- 需使用支持插件的最新版本Claude Code。
- 需要Bun（JavaScript运行时和进程管理器，若缺失会自动安装）。
- 需要uv（用于向量搜索的Python包管理器，若缺失会自动安装）。
- 需要SQLite 3用于持久存储（已捆绑）。
配置
设置在~/.claude - mem/settings.json中管理，可配置AI模型、工作端口、数据目录、日志级别和上下文注入设置等。还支持通过CLAUDE_MEM_MODE设置多种工作流模式和语言。
文档与支持
- 提供全面的文档，涵盖安装、使用、架构、配置等方面。
- 可通过GitHub Issues反馈问题。
- 有官方X账户和Discord社区提供支持。
上海交大开源神级教程！免费学大模型全栈实战：11个硬核模块从微调部署到RLHF对齐，还有国产化开发全流程，课件代码直接拿！
dive-into-llms 是一个系统讲解大语言模型（LLM）原理与应用的教程项目。简单讲，它通过交互式笔记本带你从零开始理解大模型的工作机制和使用方法。适用人群：对大语言模型感兴趣的开发者、研究人员和学习者。
主要语言：Jupyter Notebook
stars: 29.3k
仓库关键信息
- 版本：v0.1.0
- 状态：正在建设中
- 贡献情况：欢迎提交PR，目前有一定数量的star和fork，也存在一些待处理的issues
项目动机
该系列编程实践教程由上海交通大学相关课程讲义拓展而来，教师为张倬胜。教程属公益性质、完全免费，旨在为大模型相关的入门编程提供参考，帮助同学们快速入门大模型，以便更好地开展课程设计或学术研究。
核心功能
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原系列编程实践教程：涵盖多个大模型相关主题的教程，每个教程包含课件、详细教程文档和脚本代码，具体主题如下：
- 微调与部署：指导选择合适的预训练模型，在特定任务上进行微调，并将微调后的模型部署成Demo。
- 提示学习与思维链：提供大模型的API调用与推理指南。
- 知识编辑：介绍语言模型的编辑方法和工具，可对指定知识进行编辑并验证。
- 数学推理：讲解如何让大模型学会数学推理，如快速蒸馏一个迷你R1。
- 模型水印：介绍在语言模型生成的内容中嵌入人类不可见水印的方法。
- 越狱攻击：帮助了解越狱攻击如何撬开大模型的嘴，从而提升安全意识。
- 大模型隐写：实现让大模型在流畅回答的同时，携带只有特定人员能识别的信息。
- 多模态模型：探讨多模态大语言模型如何实现更强大的多模态理解和生成能力，以及对实现AGI的帮助。
- GUI智能体：教你如何让AI Agent替你完成点外卖、回消息、购物比价等任务。
- 智能体安全：研究大模型在开放智能体场景中对风险威胁的意识。
- RLHF安全对齐：提供基于PPO的RLHF实验指南。
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国产化《大模型开发全流程》公益教程：联合华为昇腾推出，基于昇腾基础软硬件开发，覆盖PPT、实验手册、视频等教程形式。分为初级、中级、高级系列，面向不同的大模型实践需求，为相关研究者、开发者提供快速上手、应用昇腾已支持模型和全新模型迁移调优的全流程开发指南。
优势
- 免费公益：完全免费，降低了学习大模型编程的门槛。
- 内容丰富：涵盖大模型多个方面的知识和实践，从基础的微调部署到前沿的安全对齐等都有涉及。
- 形式多样：每个教程都配备课件、详细文档和脚本代码，方便学习者从不同角度进行学习。
- 联合开发：与华为昇腾社区合作，推出国产化的大模型开发全流程教程，具有一定的权威性和实用性。
应用场景
- 课程学习：可作为上海交通大学相关课程的辅助学习资料，也适用于其他院校或自学者学习大模型编程。
- 学术研究：为大模型相关的学术研究提供入门参考，帮助研究者快速掌握相关技术。
- 项目开发：对于开发者来说，教程中的实践内容可用于实际项目的开发，如模型微调、部署等。
更新日志
2025/06/06进行了两方面更新：
- 上线国产化《大模型开发全流程》公益教程（含PPT、实验手册和视频），感谢华为昇腾社区的支持。
- 在原系列编程实践教程的基础上进行内容更新，并增加了新的主题（数学推理、GUI Agent、大模型对齐、隐写术等）。
原文：mp.weixin.qq.com/s/cRNCbw26R…
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