MemoryCustodian
Repository-nativer Projektspeicher für Coding-Agenten, als Markdown gespeichert und anhand von Manifestregeln als begrenzte Kontextpakete geroutet.
Über MemoryCustodian
MemoryCustodian ist ein repository-natives Projektspeicher-Tool für Coding-Agenten. Es hilft Agenten, Architekturentscheidungen, Einschränkungen, verworfene Ansätze und Projektkontext über Sitzungen, Agenten und Teams hinweg zu behalten. Der Speicher wird als reines Markdown im Code-Repository abgelegt; begrenzte Kontextpakete werden anhand von Manifestregeln, Aufgabenkategorien und einem expliziten Bereich geroutet, ohne semantische Vermutungen oder LLM-Ranking. Das Projekt verwendet nur die Python-Standardbibliothek, hat keine Laufzeitabhängigkeiten von Drittanbietern, läuft vollständig offline und benötigt weder RAG noch eine Vektordatenbank. Der Speicher beschränkt sich auf Projektkonventionen und überschreibt weder Systemanweisungen noch Sicherheitsgrenzen. Das Projekt ist unter der MIT-Lizenz als Open Source veröffentlicht.
Am besten geeignet
Beste Einsatzszenarien
Agenten beim Start einer neuen Sitzung direkt mit den Architekturentscheidungen, Einschränkungen und dem aktuellen Stand des Projekts versorgen
Entscheidungen, Einschränkungen und verworfene Ansätze als Markdown-Speicher im Repository festhalten
Ein begrenztes Kontextpaket anhand von Aufgabenkategorie und explizitem Bereich an die aktuelle Aufgabe routen
Anleitungsdateien für Codex-, Claude- und Gemini-Agenten erzeugen, damit sie auf den Projektspeicher zugreifen können
Funktionen
Repository-nativer Speicher
Speichert Entscheidungen, Einschränkungen, verworfene Ansätze und den Projektkontext als reines Markdown im Code-Repository.
Routing begrenzter Kontextpakete
Routet begrenzte Kontextpakete anhand von Manifestregeln, Aufgabenkategorien und einem expliziten Bereich, ohne semantische Vermutungen oder LLM-Ranking.
Anleitungsdateien für mehrere Agenten
Erzeugt mit --agent codex, --agent claude, --agent gemini oder --agent all Anleitungsdateien, die von Agenten gelesen werden.
Leichtgewichtiges Offline-Design
Nur mit der Python-Standardbibliothek umgesetzt, ohne Laufzeitabhängigkeiten von Drittanbietern, vollständig offline und ohne RAG oder Vektordatenbank.
Vorteile
- Verwendet nur die Python-Standardbibliothek, ohne Laufzeitabhängigkeiten von Drittanbietern und vollständig offline
- Nutzt deterministisches Manifest-Routing, ohne RAG oder Vektordatenbank
- Speichert den Speicher als reines Markdown im eigenen Code-Repository
- Der Speicher beschränkt sich auf Projektkonventionen und überschreibt weder Systemanweisungen noch Sicherheitsgrenzen