akitaonrails/ai-memory : guide éditorial fondé sur le README

Le README décrit akitaonrails/ai-memory comme « Solution for long term memory for agent coding CLIs and to facilitate handoff between different agent vendors ». Cette page reste limitée aux faits vérifiables dans le dépôt. Les étoiles, forks et badges indiquent une attention, pas une preuve de qualité. Sous « README », la source indique : > Long-term memory for AI coding agents. Quit Claude Code mid-task, > start OpenAI Codex in the same directory, continue without > re-explaining the architecture, the failed approaches, or the open > questions.. Cela fixe un périmètre déclaré, pas un test en production.

La section « Key features » aide à vérifier si le projet répond au besoin : Opt-in managed workstreams. ai-memory run claude, then ai-memory run. Si ce besoin ne correspond pas au vôtre, la popularité ne suffit pas. Les noms, commandes et composants sont conservés pour permettre une comparaison directe avec la source primaire. Le README fournit aussi ce point vérifiable : Zero-friction lifecycle capture. Hooks fire-and-forget bounded,. Il peut guider le premier test, sans remplacer une vérification dans l'environnement prévu.

Le fonctionnement est réparti dans des sections comme « What it is ». La source fournit notamment : LLM coding agents lose context when a session ends. ai-memory gives them a shared, persistent wiki compiled from sanitized lifecycle observations. When a session ends, relevant observations become a coherent summary;. Les détails absents sur l'architecture, les performances ou la sécurité ne sont pas inventés. Avant une mise en service, vérifiez l'arborescence, la configuration et l'historique des releases.

Commencez l'installation avec l'entrée documentée dans le README. La commande vérifiable est : # 1. Install the ai-memory CLI wrapper (a small shell script that # runs the binary inside docker with your $HOME mounted). This is # the only thing that needs to live on the host filesystem. mkdir -p ~/.local/bin wrapper_tmp="$(mktemp -d)" trap 'rm -rf "$wrapper_tmp"' EXIT wrapper_base=https://github.com/akitaonrails/ai-memory/releases/latest/download/ai-memory-wrapper curl -fsSL "$wrapper_base" -o "$wrapper_tmp/ai-memory-wrapper" curl -fsSL "$wrapper_base.sha256" -o "$wrapper_tmp/ai-memo Si aucune commande n'est fournie, cette page n'en fabrique pas. Consultez « What it is » pour les dépendances, les ports par défaut et l'initialisation du premier lancement.