hippo-memory

Hippo es una capa de memoria para agentes de codificación de IA, distribuida como el paquete npm `hippo-memory`. Su premisa declarada es que una buena memoria consiste en saber qué olvidar: las memorias que resultaron erróneas, fueron reemplazadas o nunca se usaron deberían clasificarse más abajo o salir por completo del recall. Tiene licencia MIT y requiere Node.js 22.16+. Almacenamiento y recuperación Las memorias viven en una base de datos SQLite local en `.hippo/hippo.db`, con espejos en markdown escritos después de cada cambio para que el almacén sea legible por humanos y rastreable con git. La búsqueda es BM25 por defecto, sin modelo ni llamada de red; los embeddings son una instalación opcional (Transformers.js local, o embedders de API opcionales de OpenAI, Voyage o Cohere). El proyecto declara cero dependencias en tiempo de ejecución. Un servidor MCP y una API HTTP exponen el almacén a cualquier cliente compatible. Aprendizaje a partir de resultados Se describen dos mecanismos como medidos: marcar una memoria recuperada como errónea baja su ranking, y el uso repetido fortalece una memoria. `hippo supersede` elimina un hecho reemplazado del recall. Las memorias etiquetadas como errores reciben el doble de vida media que las ordinarias. La vida media por defecto es de 365 días; el README señala una evaluación preregistrada en la que 7 días perdieron la versión actual de un hecho con mucha más frecuencia, mientras que 730 días y la desactivación del decaimiento empataron con 365. El decaimiento, el almacenamiento en tres capas y la consolidación durante el sueño se describen como inspirados en el hipocampo, y el README afirma que en sus pruebas el decaimiento empató con el decaimiento desactivado y que el sueño redujo el recall. Configuración e integraciones `hippo init` ejecutado dentro de un proyecto crea el almacén `.hippo/`, añade un bloque marcado a un `CLAUDE.md` o `AGENTS.md` existente, instala hooks para los agentes detectados (ajustes de Claude Code, un plugin de OpenCode, entradas de `hooks.json` de Codex que requieren confianza por única vez) y programa una ejecución diaria a las 6:15 a. m. `hippo init --scan <folder>` encuentra repositorios git hasta tres niveles de profundidad y siembra cada uno desde los últimos 365 días de commits. Los flags `--no-hooks`, `--no-schedule` y `--no-learn` omiten partes individuales. `hippo doctor` verifica la configuración. Características Los importadores cubren exportaciones de ChatGPT, CLAUDE.md, reglas de Cursor, markdown y texto plano, con simulación previa y detección de duplicados. La captura de conversaciones extrae decisiones, reglas, errores y preferencias con heurísticas de patrones en lugar de un LLM. Los conectores de webhooks de Slack y GitHub ingieren eventos como memorias sin procesar con procedencia y gestión de eliminación. Comandos adicionales cubren instantáneas de tareas activas, rastros de eventos de sesión, traspasos, un bloc de memoria de trabajo acotado, niveles de confianza (verificado, observado, inferido, obsoleto), seguimiento de conflictos, invalidación en commits de migración y recall explicable mediante `hippo recall --why`. Notas de privacidad El recall no realiza llamadas de red por defecto. El README revela que `hippo sleep` envía texto de memoria a Anthropic para extracción de hechos cuando `ANTHROPIC_API_KEY` está configurada, y que esto se puede desactivar en `.hippo/config.json`. El reranker alojado TypeSafe Jev es opcional y está desactivado por defecto. Evidencia y advertencias El README enlaza cada afirmación a un benchmark o prueba, incluido un benchmark de aprendizaje secuencial, un resultado de la división oracle de LongMemEval (R@5 = 74.0% solo con BM25), una evaluación privada de reranker con 300 consultas y un corpus escalonado de Slack. También afirma que una afirmación anterior sobre magnitud fue retractada, y que el mecanismo de supersede no se ha medido. El proyecto reporta más de 3,500 pruebas contra una base de datos real sin mocks de módulos.