memwhale

O MemoryWhale é uma camada de memória de depuração persistente e local-first para desenvolvedores e agentes de código. Ele captura o que realmente acontece durante a depuração — comandos, saída, falhas e as correções que funcionaram — e armazena essas evidências em um banco de dados SQLite local. Isso permite que desenvolvedores e seus agentes de código de IA recuperem soluções anteriores mesmo após o encerramento de sessões de terminal, conexões SSH ou sessões de agentes. A ferramenta foi projetada para ser local-first: não exige conta, serviço hospedado ou cobrança de memória por token, e nada é enviado para fora. Ela se integra a 19 agentes de código por meio do Model Context Protocol (MCP), oferecendo um ponto comum para acesso à memória entre diferentes ferramentas. Os principais recursos incluem: - **Captura**: Registra comandos de shell via `mw global on` ou `mw-run`, e pode salvar lições explícitas com `mw remember`. Um modo de sessão ao vivo resistente a falhas (`mw --live`) está disponível para trabalhos mais longos. - **Recuperação**: Pesquise falhas e correções anteriores com `mw search`, ou gere contexto compacto para agentes com `mw context --last-error`. - **Interfaces**: Oferece uma CLI, uma interface de terminal interativa (`mw tui`), um painel web local (`mw-serve`) e um aplicativo de desktop. O acesso via MCP está disponível por stdio (`mw-mcp`) ou HTTP. - **Integração com agentes**: `mw integrate` configura o acesso MCP, hooks de captura e orientações de uso de memória para clientes como Claude Code e Rho. `mw doctor` verifica a configuração. - **Proveniência**: Armazena a identidade do agente (por exemplo, `claude`, `rho`) separadamente do tipo de origem, mantendo o histórico de memória transparente. - **Consciência de Git**: IDs canônicos de repositório agrupam worktrees vinculados, e a descoberta lê metadados locais do Git. - **Contexto do GitHub**: `mw github context <pr>` busca metadados, verificações e revisões de PR por meio do login existente do `gh`, sem sincronização em segundo plano. O MemoryWhale é posicionado como uma camada de memória de depuração, não como um agente autônomo ou um sistema de memória de uso geral. É especialmente útil para desenvolvedores que depuram builds, dependências, Git, ambientes ou implantações, e para aqueles que trabalham em várias máquinas ou com agentes de código. A instalação está disponível por meio de binários pré-compilados para Linux e macOS, Cargo (`cargo install memorywhale-cli`) ou Homebrew. O projeto é licenciado sob MIT e inclui documentação, guias de integração e um caminho de contribuição. Benchmarks no LongMemEval mostram forte desempenho de recuperação, e avaliações controladas demonstram melhoria significativa na resolução de problemas por agentes com a memória habilitada.