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Claude-Mem: Agregar memoria a largo plazo entre sesiones al código Claude

Fri, 01 May 2026 03:01:02 +0800

Claude-Mem es un sistema de memoria persistente para Claude Code.

Intenta resolver un problema muy específico: cada vez que un asistente de codificación de IA inicia una nueva sesión, a menudo olvida decisiones de arquitectura anteriores, obstáculos pasados, preferencias de proyecto y contexto de implementación.
Si un proyecto dura mucho tiempo, explicar repetidamente los mismos antecedentes se convierte en una pérdida de tiempo.

La idea detrás de Claude-Mem es comprimir las conversaciones de Claude Code en recuerdos, almacenarlas en una base de datos local y en un almacén de vectores, y luego recuperarlas a través de una herramienta de búsqueda.

¿Qué problema resuelve?

Claude Code es bueno en tareas de código, pero el contexto de la sesión aún es limitado.

Los puntos débiles comunes incluyen:

Una nueva sesión no sabe lo que hicieron las sesiones anteriores.
Las decisiones de diseño del proyecto deben explicarse repetidamente.
Los problemas que ya fueron depurados son fáciles de repetir
Las tareas de larga duración carecen de continuidad.
El conocimiento del proyecto es difícil de acumular a través de conversaciones.

Claude-Mem está diseñado en torno a estos problemas.

No se trata simplemente de guardar registros de chat. En cambio, comprime las conversaciones en fragmentos de memoria que son más fáciles de recuperar. Cuando sea necesario más adelante, la búsqueda semántica puede recuperar el contexto relevante.

Cómo funciona

Según el diseño README, “Claude-Mem” consta principalmente de varias partes.

La primera parte son los ganchos.

Se integra con el flujo de sesión de Claude Code y captura datos de la conversación en el momento adecuado.

La segunda parte es un trabajador en segundo plano.

El trabajador procesa el contenido de la conversación en bruto y lo convierte en recuerdos más breves y fáciles de buscar.

La tercera parte es el almacenamiento local.

El proyecto utiliza SQLite para metadatos estructurados y Chroma para indexación de vectores. Esto preserva la información básica de la sesión al tiempo que admite la recuperación semántica.

La cuarta parte es “mem-search”.

Este es el punto de entrada de consulta para Claude Code. Cuando se necesita un contexto antiguo, se pueden buscar recuerdos relevantes a través de esta herramienta.

El flujo general se puede entender así:

Las sesiones de Claude Code generan contenido
Los ganchos capturan datos de la sesión
El trabajador lo comprime y organiza de forma asincrónica.
Los recuerdos se escriben en SQLite y Chroma.
Las sesiones posteriores los recuperan mediante mem-search

¿Cuándo es útil?

Claude-Mem es adecuado para proyectos de larga duración, no para tareas pequeñas y puntuales.

Por ejemplo:

Un repositorio se desarrolla durante muchos días.
La estructura del código es compleja y tiene muchos antecedentes.
Es necesario recordar las convenciones del proyecto, los hábitos de nomenclatura y las elecciones de arquitectura.
Claude Code se utiliza a menudo para corregir errores, funciones y documentación.
Quieres que la IA recuerde por qué se cambió algo antes

Si solo le pide a Claude Code que haga un cambio de una línea, la memoria a largo plazo no es muy significativa.
Pero si tratas a Claude Code como un colaborador a largo plazo, resulta útil.

Instalación y puesta en marcha

El README proporciona un flujo de instalación directo:

1
2

npm install -g claude-mem
claude-mem install

Empiece con:

`1`	`claude-mem start`

Verificar estado:

`1`	`claude-mem status`

Deténgalo cuando sea necesario:

`1`	`claude-mem stop`

El objetivo detrás de estos comandos es conectar el sistema de memoria como un servicio local de larga duración al flujo de trabajo de Claude Code.

Cómo utilizar `mem-search`

mem-search es el punto de entrada clave para recuperar la memoria.

No pretende reemplazar la búsqueda ordinaria. Permite a Claude Code consultar conversaciones pasadas por significado.

Por ejemplo, Claude Code puede buscar:

Por qué un módulo fue diseñado de cierta manera
Cómo se depuró un error anteriormente
Reglas de nomenclatura acordadas en el proyecto.
Compensaciones técnicas discutidas anteriormente
El trasfondo detrás de una refactorización.

Esto es diferente de la simple búsqueda de palabras clave.
Si la compresión de memoria y la indexación de vectores funcionan bien, puede recuperar contenido semánticamente relacionado incluso si no recuerda la redacción exacta.

¿En qué se diferencia de la documentación del proyecto?

La documentación del proyecto es buena para sacar conclusiones estables.

Por ejemplo:

Notas de arquitectura
Procedimientos de implementación
Convenciones API
Estructura de la base de datos
Reglas de desarrollo

Claude-Mem es mejor para el contexto creado durante las conversaciones.

Por ejemplo:

Por qué se rechazó un plan
Cómo se solucionó un problema temporal
La discusión detrás de una implementación.
Las preferencias del proyecto aún no están escritas en los documentos.
Antecedentes de tareas acumulados en múltiples conversaciones

Los dos no se reemplazan el uno al otro.
Un buen flujo de trabajo es escribir conocimientos estables en los documentos del proyecto y utilizar el sistema de memoria para ayudar a recuperar el contexto conversacional.

Cosas a tener en cuenta

En primer lugar, una mayor memoria a largo plazo no siempre es mejor.

Si cada conversación se guarda sin distinción, la recuperación posterior puede resultar ruidosa. Los recuerdos más valiosos son las decisiones del proyecto, los antecedentes de la implementación, el historial de depuración y las preferencias a largo plazo.

En segundo lugar, la memoria no puede reemplazar el código y la documentación.

El contexto antiguo encontrado por la IA es sólo una referencia. El juicio final aún depende del código actual, los resultados de las pruebas y los requisitos más recientes.

En tercer lugar, preste atención a la privacidad y los datos locales.

Dado que almacena el contenido de la conversación, debes saber qué proyectos son adecuados para él y qué información confidencial no debe entrar en la conversación.

Cuarto, los sistemas de memoria necesitan mantenimiento.

A medida que avanza un proyecto, los viejos recuerdos pueden quedar obsoletos. Si el contexto obsoleto se reutiliza incorrectamente, puede inducir a error en tareas posteriores.

Por qué es importante este tipo de herramienta

Las herramientas de codificación de IA están pasando de preguntas y respuestas únicas a una colaboración a largo plazo.

En preguntas y respuestas únicas, el modelo solo necesita responder la pregunta actual.
En una colaboración a largo plazo, es necesario conocer el historial del proyecto, las decisiones anteriores, las preferencias del equipo y los obstáculos que ya se han encontrado.

Aquí es donde importan herramientas como Claude-Mem: convierten el “recordar el contexto” de una capacidad de chat temporal en un sistema local que puede instalarse, ejecutarse y buscarse.

Para proyectos de ingeniería reales, esto es más práctico que simplemente alargar la ventana de contexto del modelo.
No es necesario contextualizar mucha información de una sola vez; es necesario recuperarlo en el momento adecuado.

¿Quién debería intentarlo?

Quizás quieras probarlo si:

Usas Claude Code con frecuencia
A menudo trabajas en el mismo proyecto durante varios días.
El contexto del proyecto es complejo.
Explicas repetidamente los mismos antecedentes a la IA.
Quieres preservar la experiencia de las conversaciones.

Si solo usas Claude Code ocasionalmente, o el proyecto es pequeño, es posible que aún no necesites este tipo de sistema.

Referencia

thedotmack/claude-mem

Pensamiento final

El objetivo de Claude-Mem no es “guardar registros de chat”. Ayuda a Claude Code a recuperar contexto útil en tareas posteriores. A medida que la codificación de IA pase de tareas únicas a colaboraciones en proyectos de larga duración, los sistemas de memoria serán cada vez más importantes.
No pueden reemplazar la documentación y las pruebas, pero pueden reducir las explicaciones repetidas y hacer que la IA se sienta más como un asistente que comprende el historial del proyecto.

Codex está empezando a controlar la computadora. ¿Qué significa eso para el futuro?

Wed, 29 Apr 2026 11:28:25 +0800

La parte más importante de esta actualización del Codex no es que agregó otro botón común y corriente. Es que el Codex está empezando a avanzar hacia “controlar la computadora”.

En el pasado, usar IA generalmente significaba hacer preguntas en un cuadro de chat, copiar, pegar y luego operar manualmente el software.
Ahora ese límite se está ampliando: la IA no solo te responde. Puede operar aplicaciones de escritorio según su objetivo.

A corto plazo, esta es una característica nueva. A largo plazo, puede cambiar la cantidad de personas que usan computadoras.

¿Qué es esta característica?

En pocas palabras, la capacidad de uso de computadoras de Codex le permite acceder y operar el entorno de escritorio.

Puede hacer cosas como:

seleccionar y controlar una aplicación
recibir tareas en lenguaje natural
abrir navegadores, herramientas de inteligencia artificial, archivos locales u otro software
ingrese texto, haga clic en botones y espere resultados
conectar varios pasos en una tarea
seguir ejecutándose en segundo plano sin necesidad de que el usuario siga cada paso manualmente

Su función no es solo escribir un texto para usted, sino también completar un flujo de operación para usted.

Esa es la diferencia clave entre un Agente y un chatbot común y corriente:
un chatbot da principalmente respuestas; un Agente está más cerca de “recibir un objetivo y luego ejecutarlo”.

Por qué esto es importante

En el pasado, gran parte de la automatización requería que supieras escribir guiones.

Por ejemplo, supongamos que desea completar un flujo de trabajo entre software:

abrir una página web
encontrar información
copiar contenido
pásalo a otra herramienta de IA
guardar un archivo
abre el directorio local y comprueba el resultado

Para automatizar esto de forma tradicional, es posible que necesite scripts de navegador, API, programas locales e incluso automatización de ventanas.

Pero muchos usuarios comunes y corrientes no saben cómo escribir estas cosas.
Incluso si lo hacen, puede que no valga la pena escribir un guión para una tarea temporal.

Aquí es donde importa el uso de la computadora: empuja la “capacidad similar a un script” hacia el lenguaje natural.

No es necesario que le diga exactamente dónde hacer clic.
Puede decirle qué resultado desea y dejar que intente completar la tarea.

Flujos de trabajo que pueden cambiar

Creo que los primeros flujos de trabajo que cambiarán no serán trabajos extremadamente serios o de alto riesgo, sino tareas molestas, fragmentadas, repetitivas y para las que no vale la pena escribir un programa dedicado.

1. Mover información a través del software

El caso más típico es el de mover información entre aplicaciones.

Anteriormente, podía alternar entre un navegador, un documento, una ventana de chat y una carpeta local.
En el futuro, podrás encargar este tipo de tarea a un Agente:

encontrar cierto tipo de información
resumirlo en un documento
guárdelo en un directorio específico
abre el resultado para que lo revises

Este trabajo no es difícil, pero requiere atención.
El valor de un Agente es que absorbe estas pequeñas operaciones.

2. Coordinación entre múltiples herramientas de IA

El flujo de trabajo real de muchas personas ya no se basa en una única herramienta de inteligencia artificial.

Puede verse así:

una herramienta escribe código
una herramienta busca información
una herramienta genera imágenes
una herramienta organiza documentos

Anteriormente, estas herramientas se conectaban mediante copiar y pegar manualmente.
En el futuro, un Agente puede convertirse en la capa intermedia: abre herramientas, pasa contexto, espera resultados y organiza resultados. Esto puede convertir “múltiples herramientas de IA trabajando juntas” de un proceso manual a un proceso semiautomático.

3. Automatización del software de oficina

Las hojas de cálculo, las presentaciones, los documentos y el correo electrónico comparten una característica: son potentes, pero muchas operaciones están fragmentadas.

Si los agentes pueden controlar este software de forma fiable, la barrera a la automatización de oficinas disminuirá notablemente.

No es necesario recordar dónde está un menú ni aprender atajos complicados.
Solo necesitas describir el objetivo, como por ejemplo:

convierta esta hoja de cálculo en un informe mensual
hacer un resumen de una página de este documento
combinar estos materiales en una explicación claramente estructurada

Las tediosas operaciones de los botones quedarán gradualmente ocultas detrás del lenguaje natural.

Qué significa para los usuarios comunes

Para los usuarios comunes, este tipo de característica puede tener un impacto más directo que “el modelo se volvió un poco más inteligente”.

Porque reduce la barrera operativa, no sólo la barrera del conocimiento.

Muchas personas pueden describir lo que quieren, pero no saben dónde hacer clic o cómo combinar funciones dentro del software.
Si los Agentes pueden hacerse cargo de esta parte, el uso de una computadora puede convertirse en:

1
2
3

I describe the goal
Agent operates the software
I check the result

Esto está más cerca de la productividad real que un simple chat.

Su impacto en el software

Si este tipo de capacidad del Agente continúa madurando, el software en sí también se verá afectado.

En el pasado, el diseño de software se basaba principalmente en el clic humano.
En el futuro, es posible que también sea necesario que el software sirva para la operación del Agente.

Esto significa:

los elementos de la interfaz deben ser más claros
la retroalimentación de operación debe ser más estable
los permisos locales deben ser más granulares
el software puede proporcionar interfaces más adecuadas para las llamadas de los agentes
A los usuarios les puede interesar más si la IA puede operar el software sin problemas

A largo plazo, los límites entre las aplicaciones pueden volverse más delgados.
Es posible que a los usuarios les importe menos “qué aplicación debo abrir” y más “qué tarea quiero completar”.

No lo exageres todavía

Por supuesto, todavía no es momento de dejarlo ir por completo.

Este tipo de capacidad todavía tiene varias limitaciones claras:

la estabilidad aún necesita observación
las tareas complejas pueden fallar en el medio
los límites de los permisos deben manejarse con cuidado
Las operaciones de eliminación de cuentas, pagos y archivos no deben delegarse a la ligera.
el consumo de cuotas no es algo que puedas ignorar por completo

Entonces, en esta etapa, el mejor caso de uso es no dejar que se haga cargo de toda la computadora, sino permitir que maneje tareas de bajo riesgo, revisables y con muchos pasos.

Por ejemplo:

organización de materiales
generar borradores
mover contenido entre herramientas
abrir y comprobar archivos
ejecutar flujos de trabajo semiautomáticos que pueden ser revisados por un humano

Una última línea

La verdadera importancia de esta actualización del Codex es que empuja a la IA de “responder preguntas” a “operar el entorno”.

A corto plazo, es una característica del uso de la computadora.
A largo plazo, puede marcar un cambio en la forma en que se utilizan las computadoras personales.

En el futuro, es posible que dediquemos menos tiempo a recordar botones, buscar menús y cambiar de ventana.
Más a menudo, describiremos el objetivo, dejaremos que un Agente lo ejecute y luego dejaremos que los humanos tomen el juicio final.

¿Cuál es la diferencia entre ~/.codex/skills y Project .codex/skills en Codex?

Wed, 29 Apr 2026 11:08:00 +0800

Al organizar las habilidades del Codex, la gente suele quedarse estancada en dos preguntas:

¿Cuál es la diferencia entre ~/.codex/skills y project/.codex/skills?
¿Por qué existe una habilidad en el directorio pero no aparece en la sesión actual?

Aquí está la versión corta.

La diferencia

La forma más sencilla de recordarlo:

~/.codex/skills es tu biblioteca de habilidades global
project/.codex/skills es la biblioteca de habilidades local para ese repositorio

`~/.codex/skills`

Úselo para:

Habilidades que reutilizas personalmente en todos los proyectos.
flujos de trabajo generales que no están vinculados a un repositorio específico
flujos de trabajo que claramente pertenecen a sus propios hábitos

Por ejemplo:

post-reescritura
post-traducir -git-commit-push -hugo-rsync-deploy
bilibili-transcriptor-de-voz

El rasgo clave de este tipo de habilidad es: todavía tiene sentido fuera del proyecto actual.

`proyecto/.codex/skills`

Úselo para:

flujos de trabajo que solo se aplican a este repositorio
reglas estrechamente acopladas a la estructura, scripts o plantillas del proyecto actual
Habilidades que deben ser compartidas por el equipo.

Por ejemplo:

un flujo de trabajo de publicación específico para este repositorio
una plantilla de generación que solo funciona en este proyecto
pasos de automatización estrechamente vinculados a scripts de proyectos privados

El rasgo clave de este tipo de habilidad es: deja de ser significativo una vez que sale de este repositorio.

Cuándo utilizar habilidades globales y cuándo utilizar habilidades de proyecto

Esta regla general es suficiente:

Si se trata de tus hábitos personales, ponlo en ~/.codex/skills
Si se trata de reglas del repositorio, colóquelo en project/.codex/skills
Si se puede reutilizar en todos los proyectos, prefiera global
Si debe ser compartido por varias personas y evolucionar con el repositorio, prefiera el nivel de proyecto

El repositorio actual

Basado en el estado actual:

su máquina tiene ~/.codex/skills
este repositorio no tiene .codex/skills

Así que ahora mismo dependes principalmente de las habilidades globales.

Eso significa que flujos de trabajo como “post-reescritura”, “post-traducción” y “git-commit-push” son actualmente más bien parte de su flujo de trabajo personal, no algo incluido explícitamente con este repositorio.

Por qué existe una habilidad en el disco pero puede no aparecer en la sesión actual

Hay dos cosas diferentes aquí:

Existente en el disco: el archivo de habilidad existe en un directorio local
Expuesto a la sesión: la sesión actual lo registró en la lista de habilidades disponibles

Estos no son lo mismo.

Entonces esto puede suceder:

ya existe una habilidad en ~/.codex/skills
pero no aparece en la lista después de /

Por lo general, esto no significa que la habilidad esté rota. Más a menudo significa: la sesión actual no la ha vuelto a indexar.

Cómo hacer que una habilidad esté disponible en la sesión actual

La lista de verificación práctica es breve.

1. Colóquelo en el directorio correcto

Mundiales:

`1`	`~/.codex/skills/<skill-name>/SKILL.md`

Nivel de proyecto:

`1`	`project/.codex/skills/<skill-name>/SKILL.md`

2. Haga que el encabezado `SKILL.md` sea reconocible

Como mínimo, necesita:

---
name: your-skill-name
description: What this skill does
---

3. Abra una nueva sesión después de crearla o editarla

En muchos casos, una habilidad no aparece porque la sesión actual ya fijó su lista de habilidades disponibles cuando comenzó.

Entonces, si crea una habilidad en medio de una sesión, es posible que ya exista en el disco, pero es posible que esta sesión no la reconozca.

El flujo de trabajo más confiable es:

Ponga en práctica la habilidad
Finalizar la sesión actual
Vuelva a ingresar al proyecto.
Abre una nueva sesión
Compruebe si aparece debajo de /

4. Implemente las habilidades para el proyecto antes de comenzar

Si desea que project/.codex/skills se reconozca de manera más confiable, coloque esas habilidades en el proyecto antes de ingresar al repositorio e iniciar la sesión.

Una última línea

La conclusión más corta es:

~/.codex/skills es tu biblioteca de habilidades personales
project/.codex/skills es la biblioteca de reglas local del repositorio
una habilidad existente en el directorio no significa que la sesión actual siempre la mostrará
la solución más común es colocarlo en el directorio correcto, escribir un SKILL.md válido y luego iniciar una nueva sesión

Usar Agent Skills para sustituir la función de Copilot en VS Code que genera mensajes de commit

Mon, 06 Apr 2026 13:09:49 +0800

La función “generar mensaje de commit” de GitHub Copilot en VS Code es muy práctica. Cuando se agota la cuota, el ciclo de reinicio puede ser muy largo. Este artículo es un intento de sustituir esa función usando Agent Skills locales.

Problema y objetivo

El objetivo de este artículo es ofrecer una alternativa que se pueda aplicar directamente: usar el skill agent git-commit-push-zh para completar commits y push estandarizados.

Alternativa: `git-commit-push-zh`

Este skill convierte los “cambios actuales” en un flujo fijo:

Revisar el estado de los cambios.
Confirmar la rama actual.
Añadir los cambios al área de staging.
Generar un mensaje de commit en chino.
Ejecutar commit.
Hacer push a la rama remota.

Los comandos correspondientes son:

git status --short
git branch --show-current
git add -A
git commit -m "<中文提交信息>"
git push origin <当前分支>

Convención recomendada para mensajes de commit

Se recomienda usar un formato unificado:

`1`	`<类型>(<范围>): <中文摘要>`

Ejemplos de tipo:

feat: nueva funcionalidad
fix: corrección de problema
docs: actualización de documentación
refactor: refactorización de código
chore: cambios de mantenimiento

Ejemplos:

feat(site): 新增全站 head 广告脚本注入
fix(i18n): 修正 relref 相关文章链接路径
chore(content): 合并 AI 工作流分类到 AI工具

Fallos habituales

nothing to commit: no hay cambios para commit; basta con detener el push.
Fallo en push: revisa primero permisos, estado de la rama remota y conflictos.
Excepción de SSH/permisos: confirma credenciales y permisos antes de reintentar.

Apéndice: `SKILL.md` original

El siguiente contenido es la documentación original de git-commit-push-zh, conservada tal cual para facilitar su reutilización y mantenimiento posteriores.

---
name: git-commit-push-zh
description: 在当前 Git 仓库中将“当前更改”完成一次标准提交流程：检查状态、暂存变更、生成中文提交信息、执行 commit 并 push 到当前分支对应远端。用户提出“提交代码”“提交当前更改”“生成中文提交信息并推送”“git commit push 中文说明”等请求时使用。
---

# 中文提交并推送

使用此技能将当前仓库改动一次性提交并推送到远端。

## 工作流程

1. 查看变更状态：`git status --short`。
2. 确认当前分支：`git branch --show-current`。
3. 暂存当前变更：`git add -A`。
4. 生成中文提交信息（简洁、可检索）。
5. 执行提交：`git commit -m "<中文提交信息>"`。
6. 执行推送：`git push origin <当前分支>`。

## 提交信息规范（中文）

1. 建议格式：`<类型>(<范围>): <中文摘要>`。
2. 类型示例：`feat`、`fix`、`chore`、`docs`、`refactor`。
3. 摘要要求：准确描述本次改动，不写空话。
4. 若仅少量变更，也保持可读性与可检索性。

示例：

- `feat(site): 新增全站 head 广告脚本注入`
- `fix(i18n): 修正 relref 相关文章链接路径`
- `chore(content): 合并 AI 工作流分类到 AI工具`

## 错误处理

1. 若无可提交变更（nothing to commit），明确告知并停止 push。
2. 若 push 失败，先回报关键错误（权限、远端不存在、冲突等）。
3. 常见 SSH/权限问题可在用户确认后重试高权限环境。

## 输出约定

1. 汇报提交哈希、分支名、提交信息。
2. 汇报 push 结果（成功或失败原因）。
3. 仅在确有失败时提供下一步最小操作建议。

Workflow on KnightLi Blog

Claude-Mem: Agregar memoria a largo plazo entre sesiones al código Claude

¿Qué problema resuelve?

Cómo funciona

¿Cuándo es útil?

Instalación y puesta en marcha

Cómo utilizar mem-search

¿En qué se diferencia de la documentación del proyecto?

Cosas a tener en cuenta

Por qué es importante este tipo de herramienta

¿Quién debería intentarlo?

Referencia

Pensamiento final

Codex está empezando a controlar la computadora. ¿Qué significa eso para el futuro?

¿Qué es esta característica?

Por qué esto es importante

Flujos de trabajo que pueden cambiar

1. Mover información a través del software

2. Coordinación entre múltiples herramientas de IA

3. Automatización del software de oficina

Qué significa para los usuarios comunes

Su impacto en el software

No lo exageres todavía

Una última línea

¿Cuál es la diferencia entre ~/.codex/skills y Project .codex/skills en Codex?

La diferencia

~/.codex/skills

proyecto/.codex/skills

Cuándo utilizar habilidades globales y cuándo utilizar habilidades de proyecto

El repositorio actual

Por qué existe una habilidad en el disco pero puede no aparecer en la sesión actual

Cómo hacer que una habilidad esté disponible en la sesión actual

1. Colóquelo en el directorio correcto

2. Haga que el encabezado SKILL.md sea reconocible

3. Abra una nueva sesión después de crearla o editarla

4. Implemente las habilidades para el proyecto antes de comenzar

Una última línea

Usar Agent Skills para sustituir la función de Copilot en VS Code que genera mensajes de commit

Problema y objetivo

Alternativa: git-commit-push-zh

Convención recomendada para mensajes de commit

Fallos habituales

Apéndice: SKILL.md original

Cómo utilizar `mem-search`

`~/.codex/skills`

`proyecto/.codex/skills`

2. Haga que el encabezado `SKILL.md` sea reconocible

Alternativa: `git-commit-push-zh`

Apéndice: `SKILL.md` original