Memória de projeto entre sessões
Volte às conversas de Claude Code e Codex. Torne as notas do projeto e os documentos de transferência parte do contexto disponível para a próxima sessão.
Memória persistente · Continuidade do contextoContexto persistente do projeto para IAv2.3.1
A cada nova sessão,
retome o trabalho
com seu projeto.
Adicione memória de projeto ao ritmo do seu desenvolvimento com IA. Reúna conversas, código, decisões e tarefas no mesmo contexto. Avance com Claude Code e Codex aproveitando o trabalho anterior.
Núcleo local
Integração MCP
Contexto com suas fontes
A rede de conhecimento do seu projetoMEMÓRIA LOCAL DO PROJETO
Escolha um exemplo e acompanhe o caminho da informação.
“Onde paramos no projeto de processamento de imagens?”
devam_etO conhecimento acumulado do seu projeto
ConversasClaude Code e Codex
Histórico de sessões
Histórico de sessões
Documentos e notas de conhecimentoNotas de transferência · Lições
Biblioteca técnica
Biblioteca técnica
Código-fonteArquivos do projeto
Classes e funções
Classes e funções
Textos e referências às fontes são importados. O corpo do código permanece no arquivo original; sua localização é indexada.
Memória local · SQLite
Caminho do texto Conversas · Seções de documentos
A busca encontra textos relevantes e evidências do trabalho anterior.
Nota ilustrativa: “A validação do pré-processamento está pendente.”
Rede de relações Selecione um nó
Decisão: Acompanhe seu motivo, a localização do código onde se aplica e a etapa de trabalho relacionada.
O texto das conversas segue um caminho de informação separado. Nem toda mensagem é um nó do grafo.
Contexto conforme a necessidade
RESULTADO MCP · INFORMAÇÃO SELECIONADA
- Tarefa atual e etapa pendente
- Decisões persistentes relevantes
- Contexto do trabalho recente
Claude Code / Codex
A nova sessão começa com tarefas abertas e decisões persistentes.
Contexto temporário da sessão de IASe um trecho de código for necessário, kod_getir=true o recupera do arquivo original. A IA examina a fonte atual antes de fazer uma alteração.
Novas decisões e avanços nas tarefas retornam à memória local.
hafiza_yaz / gorev_guncelle grava um registro persistente · Disponível novamente na próxima sessãoContexto inicial menor · Exemplo de CAM de grande porte
Mesma escala · 96,47% menos tokens estimados · Um de quatro exemplos locais; sem leituras adicionais. Não é uma medição com um tokenizador real nem de uma fatura.
Explore as quatro etapas deste exemploAdicione leituras extras e calcule a diferença de tokensComece com um resumo e busque os detalhes necessários. Leituras adicionais aumentam o volume do contexto.
Dentro do seu fluxo diário de desenvolvimento com IA
Claude CodeCodexMCP · Model Context Protocol
01Visão geral
O código avança.
O contexto do projeto deve acompanhar.
Uma decisão tomada em uma sessão de IA pode voltar a ser debatida na próxima. O motivo de um experimento de Deep Learning pode ficar no histórico de conversas. Um erro resolvido em um pipeline de processamento de imagens pode ser investigado novamente semanas depois.
O KSOTechGraphBase leva esse conhecimento para uma memória persistente do projeto . Registros de conversas compatíveis, documentos de transferência, índice de código, decisões e tarefas se reúnem no contexto do projeto. Inicie uma nova sessão com um resumo breve, busque informações relevantes e volte às fontes do trabalho anterior.
Memória de agentes de IA + engenharia de contextoAdicione uma camada de memória às suas ferramentas de desenvolvimento com IA para que possam usar o histórico do projeto. Sessões de Claude Code e Codex no mesmo computador podem acessar o conhecimento compartilhado do projeto.
02Recursos principais
Da informação dispersa
à inteligência útil do projeto.
Seis recursos principais para desenvolvimento de software, pesquisa em IA e automação de engenharia que tornam o histórico de trabalho pesquisável, conectado e reutilizável.
Orientação no código
Encontre arquivos, classes e funções pelo índice de código. Acesse localizações relevantes e, quando necessário, trechos de código para manter o foco no seu fluxo de desenvolvimento.
Inteligência do código · Exploração direcionadaContinuidade de decisões e tarefas
Registre decisões técnicas, regras, requisitos e notas sobre erros. Leve a tarefa atual, as etapas concluídas e o trabalho pendente à próxima sessão.
Inteligência de decisões · Continuidade do trabalhoContexto relacionado por um grafo de conhecimento
Explore as relações entre decisões, tarefas, arquivos e outros registros do projeto. Ao encontrar uma informação, examine também o trabalho relacionado.
Grafo de conhecimento · Informação conectadaLições e biblioteca técnica
Adicione causas raiz, soluções duradouras e notas técnicas à memória do projeto. Transforme o aprendizado dos experimentos em conhecimento reutilizável com categorias e etiquetas.
Lições aprendidas · Reutilização do conhecimentoPainel local e visibilidade
Explore a memória, resultados de busca, tarefas e o grafo no painel do navegador. Acompanhe a origem das fontes, o estado de conexão e a atualidade das informações.
Experiência de desenvolvimento · Observabilidade03Fluxo de trabalho
Colete. Conecte.
Recupere. Continue.
A memória do projeto cresce dentro do seu ciclo de desenvolvimento. Atualizações em segundo plano e ferramentas de registro direto conectam o trabalho anterior à nova sessão.
Reúna o conhecimento do seu projeto
Registros de sessões compatíveis, documentos do projeto, índice de código-fonte, lições e notas técnicas constituem as fontes da memória.
Histórico de conversas · Conhecimento do projetoConecte a informação ao contexto de trabalho
Relacione decisões, localizações de código e tarefas no projeto correspondente. Avalie as relações explícitas junto com as informações históricas.
Grafo de conhecimento · Origem das fontesRecupere o contexto relevante quando precisar
Solicite um resumo do projeto, busque uma decisão anterior ou localize código pelas ferramentas MCP. Trabalhe com uma saída selecionada para o orçamento de contexto.
Recuperação de contexto · Fluxo de desenvolvimentoRegistre o resultado do novo trabalho
Adicione decisões persistentes e o estado das tarefas à memória. Prepare conhecimento para a próxima sessão com novas lições e notas técnicas.
Continuidade · Conhecimento reutilizável
Conversas novas ou alteradas e documentos compatíveis são atualizados em segundo plano. É possível acompanhar a atualidade do índice de código; a primeira varredura completa e as atualizações podem ser iniciadas por ferramentas locais quando necessário.
04Grafo de conhecimento
Como uma pergunta
percorre a memória?
Arquivos originais do projeto, memória local persistente e contexto entregue à sessão de IA cumprem funções diferentes. Escolha um exemplo e acompanhe a informação da fonte ao contexto de trabalho em quatro etapas.
A pergunta deste exemplo“Onde paramos no projeto de processamento de imagens?”
- Registros de sessõesConversas de Claude Code / CodexDocumentos do projetoNotas de transferência, lições e notas técnicasCódigo-fonteArquivos, classes e funções
Documentos e código permanecem em seus próprios arquivos do projeto.
Importação / indexação do código - No seu computador · SQLiteRegistros, índice de código e rede de conhecimento
Decisões, tarefas, seções de documentos, lições e localizações do código.
DecisãoCódigoTexto das conversasAs informações são selecionadas para a consultaTrechos relevantes de conversas anteriores são encontrados pela busca de texto.
- RESULTADO DA FERRAMENTA MCP
- Tarefa atual e etapa pendente
- Decisões persistentes relevantes
- Contexto do trabalho recente
devam_etO resumo inicial usa informações selecionadas do conhecimento acumulado do projeto.
Adicionado ao contexto da sessão de IA - Claude Code / Codex
A nova sessão começa com tarefas abertas e decisões persistentes.
Contexto temporário da sessãoO cliente de IA e seu serviço de modelos são componentes separados do núcleo de memória local.
Etapa 1 / 4 · Iniciar uma nova sessão
O conhecimento do projeto vem das fontes originais.
O que há aqui?
Sessões anteriores, documentos do projeto e arquivos de código-fonte.
O que acontece neste exemplo?
Conversas, notas de transferência e localizações do código do trabalho anterior se tornam fontes da memória.
O que passa para a próxima etapa?
Textos de conversas e documentos, referências às fontes e informações do índice de código.
devam_et({"proje": "Proje Atlas"})Gravar de volta na memória local: Uma nova decisão persistente ou o estado de uma tarefa,
hafiza_yaz / gorev_guncelle passa a integrar o conhecimento disponível para a próxima sessão por meio desta chamada.Onde a informação é armazenada?
| Tipo de informação | Fonte original | Armazenado na memória local |
|---|---|---|
| Conversas | Arquivos de sessões de Claude Code / Codex | Texto extraído do usuário e do assistente; papel, data, hora e informações da fonte |
| Documentos e lições técnicas | Documentos Markdown do projeto | Seções selecionadas, títulos, referências às fontes e informações sobre sua atualidade |
| Decisões e tarefas | Registro de documento ou chamada direta à ferramenta | Texto e estado da decisão; tarefa atual, trabalho concluído e pendente |
| Código-fonte | Código completo nos arquivos do projeto | Localizações de arquivos e símbolos, assinaturas, descrições breves e intervalos de linhas |
| Rede de conhecimento | Relações entre registros do projeto | Conexões entre decisões, tarefas, arquivos, símbolos, lições e fontes técnicas |
Evidências das conversas e contexto do grafo se reúnem. Trechos de conversas vêm da busca de texto; decisões, tarefas e informações de código relacionadas vêm da rede de conhecimento. Nem toda mensagem de conversa é um nó do grafo.
O código vem do arquivo original quando necessário. kod_getir=true recupera o trecho de código relevante do arquivo indicado pelo índice. A atualidade do índice importa; o arquivo-fonte atual é verificado antes de uma alteração.
Distinguir decisões atuais das antigas e acompanhar referências às fontes ajuda a avaliar informações históricas. Relações extraídas do texto podem incluir interpretações. O projeto, as perguntas e os fragmentos de contexto destes exemplos são ilustrativos.
Compare o efeito do contexto selecionado nos tokens · Voltar à rede de conhecimento acima05Desenvolvedores & MCP
Engenharia de contexto,
no seu fluxo diário de desenvolvimento.
MCP permite que o cliente de IA chame as ferramentas da memória do projeto. Com KSOTechGraphBase, conecte o início de novas sessões, a exploração do código e o registro de decisões à mesma camada de memória.
01 / Retomar o projeto
// Chamada ilustrativa de ferramenta MCP devam_et({ "proje": "Proje Atlas" })
02 / Consultar uma decisão anterior
// Chamada ilustrativa de ferramenta MCP hafiza_ara({ "proje": "Proje Atlas", "sorgu": "ön işleme kararı", "konusma_dahil": true })
| Ferramenta | Função no fluxo de desenvolvimento |
|---|---|
devam_et | Obtenha um resumo inicial breve com a tarefa atual, informações persistentes do projeto e contexto do trabalho recente. |
hafiza_ara | Consulte decisões e informações do projeto. Inclua conversas e sessões de automação na busca por meio de opções. |
kod_ara | Encontre a localização de um arquivo, classe ou função; solicite um trecho de código relevante quando necessário. |
hafiza_yaz | Salve uma decisão, regra, requisito, erro ou nota com título e conteúdo no projeto correspondente. |
gorev_guncelle | Atualize a tarefa atual, etapas concluídas e trabalho pendente para a próxima sessão. |
Os exemplos mostram nomes das ferramentas MCP e a estrutura dos parâmetros; não exigem um SDK JavaScript separado. As chamadas são feitas pelo cliente de IA. Também é possível gerar um resumo do projeto pela linha de comando sem uma chamada de IA.
Um projeto, conhecimento compartilhadoUma decisão persistente registrada com Claude Code também pode ser consultada em uma sessão de Codex no mesmo computador. A seleção do projeto determina a qual contexto de trabalho a informação pertence.
06Eficiência do contexto
De um histórico extenso
a um contexto de trabalho focado.
Comece com um resumo selecionado em vez de ler todos os documentos longos de transferência a cada sessão. Quando precisar de detalhes, consulte separadamente a decisão, conversa ou localização de código relevante.
Trabalhe com um orçamento de contexto
Tarefas e informações persistentes do projeto contribuem para o contexto inicial. O orçamento de saída limita repetições desnecessárias e reserva espaço para informações relevantes.
Recuperação seletivaAcesse informações do projeto em turco
A busca normaliza maiúsculas, minúsculas e variantes de caracteres turcos. Por exemplo, grafias como “görüntü” e “goruntu” ajudam a acessar a mesma informação.
Suporte à busca em turcoComo a seleção afeta o contexto
Compare o texto completo de transferência com resumo + leituras adicionais direcionadas na mesma escala.
Resumo breveBusca direcionada / leitura de código
Contexto estimado reduzido54.740Menos tokens de contexto de entrada em 1 sessão
Redução do contexto96,47%O número de sessões altera a diferença total, não a porcentagem.
Comparação: texto completo de transferência × número de sessões versus (resumo + leitura adicional) × número de sessões. Você pode alterar os valores conforme suas próprias hipóteses de trabalho.
Escopo da medição: Quatro exemplos de desenvolvimento locais compararam documentos completos de transferência com resumos breves, mostrando cerca de 48–96% menos contexto inicial. Não são valores de consumo medidos com o tokenizador real do modelo nem com uma fatura de API. Leituras adicionais e número de sessões nesta visualização são valores do cenário escolhidos por você.
Instruções do sistema e das ferramentas, outras partes da conversa, saída do modelo e preços do provedor não entram neste cálculo. Mais resultados de busca ou mais leitura de código aumentam o contexto total; leituras adicionais extensas podem reduzir ou inverter a vantagem.
07Visibilidade para desenvolvedores
Veja o que acontece
dentro da sua memória.
O painel local do navegador permite explorar registros, conversas, tarefas e conexões em conjunto. Conexões de ferramentas, atualidade das informações e estado dos backups permanecem visíveis no uso diário.
MemóriaBuscarTarefaRedeDiagnósticoProjetos
Rastros das fontes e diagnóstico
Explore a origem das fontes, indicadores de registros antigos e relações do grafo. Consulte o contexto entregue, volume estimado de tokens, uso recente de ferramentas e estado da conexão.
Sessões humanas e de automação
Sessões de automação são excluídas das conversas recentes e da busca de conversas por padrão; podem ser incluídas quando solicitado. Sessões de origem desconhecida permanecem visíveis.
A classificação de sessões usa informações de origem nos arquivos-fonte. O conteúdo da mensagem, por si só, não é usado para decidir que uma conversa é automatizada.
08Arquitetura com prioridade local
A memória do seu projeto,
com base local.
O núcleo de memória roda no seu computador. O uso normal de memória, busca, índice de código e painel não exige um banco de dados separado na nuvem, chave de API nem conexão à internet.
Memória local + assistência opcional de IA
Funções principais
As informações do projeto são armazenadas localmente. Uma instalação que não exige Docker, banco de dados externo nem pacotes adicionais de Python permite usar a camada de memória no seu próprio computador.
Extração opcional de decisões
Usar IA para extrair decisões persistentes de conversas antigas é uma função separada, desativada por padrão. Ela envia textos de conversas selecionados à API da Anthropic e exige chave de API, internet e aprovação do custo.
O alcance da conexão é explícito. O núcleo funcionar localmente não significa que os serviços de modelos do Claude Code ou Codex funcionem offline. Os fluxos de dados das operações externas de IA dependem do cliente e do provedor utilizados.
Mascaramento de segredos e verificações de registros
Padrões conhecidos de senhas, chaves de API e tokens são mascarados na importação e na saída. Registros de decisões ou tarefas contendo segredos podem ser rejeitados. As verificações não garantem reconhecer todos os segredos em qualquer formato.
Backup e restauração
Backups automáticos diários e cópias manuais ajudam a proteger o trabalho acumulado. Uma cópia de segurança é criada antes da restauração; há verificações para aplicativos abertos e interrupções.
A memória local e os backups são arquivos no seu computador. Permissões de acesso, segurança do dispositivo e preferências de IA externa fazem parte do seu ambiente de trabalho.
09IA · Deep Learning · Visão computacional
Sua área de desenvolvimento muda.
O contexto acumulado mantém seu valor.
Da pesquisa em IA ao processamento de imagens, do desenvolvimento de software à automação de engenharia: mantenha os motivos das escolhas de modelos e ferramentas acessíveis junto com o código.
Transforme o histórico de experimentos em memória de projeto.
O trabalho de Deep Learning acumula regras de preparação de dados, decisões sobre modelos, notas de avaliação e alterações de código. Consulte esses motivos em uma nova sessão de experimentos para recuperar o contexto do trabalho anterior.
Contexto de experimentosPesquisa em IADecisões sobre modelos
Consulta ilustrativa à memória
“Por que mudamos nossa escolha de aumento de dados?”
Examine em conjunto o registro da decisão relevante, a nota do experimento e a localização do código de preparação de dados.
Contexto de exemplo: decisão · nota técnica · índice de códigoKSOTechGraphBase armazena o contexto do projeto dos experimentos. O treinamento de modelos e a inferência acontecem nas suas ferramentas de Deep Learning.
Preserve o histórico de decisões do seu pipeline de visão computacional.
Escolhas de pré-processamento, causas raiz de erros de processamento de imagens, seleção de ferramentas OCR e alterações no pipeline podem integrar a memória do projeto. Encontre notas de soluções, código relevante e tarefas pendentes em conjunto.
Visão computacionalPipeline de imagensResolução de erros
Consulta ilustrativa à memória
“Qual alteração resolveu o problema de limiarização com pouca luz?”
Volte à lição registrada sobre a solução, à função relacionada e ao contexto da conversa sobre a alteração.
Contexto de exemplo: lição · função · conversaAnálise de imagens, OCR e operações de pixels são realizadas pelas ferramentas de processamento de imagens do projeto. A camada de memória armazena o contexto textual desses trabalhos e o índice de código.
Mantenha a continuidade do trabalho na engenharia assistida por IA.
Reúna decisões técnicas, abordagens de cálculo, localizações de arquivos e símbolos e tarefas de automação no contexto do projeto. Após longas sessões de desenvolvimento, inicie o novo trabalho com as tarefas e decisões acumuladas.
Conhecimento de engenhariaProgramação com IAContinuidade do fluxo de trabalho
Consulta ilustrativa à memória
“Que trabalho restava no conversor e qual arquivo estávamos editando?”
Consulte as etapas pendentes da tarefa atual e as localizações relevantes do código; continue com o conteúdo atual do arquivo-fonte.
Contexto de exemplo: tarefa · arquivo · decisão persistenteCada projeto é consultado em seu próprio contexto. Novas decisões técnicas são verificadas com as ferramentas do desenvolvedor e as verificações de engenharia.
10Instalação e compatibilidade
Uma camada de memória
para seu fluxo de trabalho local.
O instalador para Windows permite gerenciar pastas de projetos e conexões de ferramentas de IA no painel local. Reiniciar os aplicativos de IA após a instalação ativa a nova versão do plugin.
Instalação para o usuário final
Distribuição EXE
Inclui o ambiente de execução Python; não exige instalação separada do Python. A instalação padrão de usuário não exige permissão de administrador.
Instalação de desenvolvimento
Distribuição de código-fonte / ZIP
Funciona com Python 3.10 ou posterior. O núcleo do aplicativo usa a biblioteca padrão; não exige instalação de pacotes adicionais.
- Plataforma de destino
- Windows 10 / 11 · 64 bits
- Integração direta
- Claude Code e Codex · Ferramentas MCP
- Interface de gerenciamento
- Painel local do navegador · Projetos, busca, tarefas e grafo de conhecimento
- Dependências principais
- Não exige banco de dados externo, Docker nem chave de API
- IA externa opcional
- Chave de API da Anthropic, internet e aprovação do custo para extração de decisões
- Escopo desta página
- KSOTechGraphBase 2.3.1 · 8 de outubro de 2026
11Perguntas frequentes
O que você quer saber
antes de começar.
O que exatamente é o KSOTechGraphBase?
É uma memória local de projetos compartilhada para Claude Code e Codex. Reúne conversas, documentos do projeto, índice de código, decisões e tarefas, e permite consultar o contexto relevante por ferramentas MCP.
Ele treina seu próprio modelo de IA ou Deep Learning?
O produto armazena o contexto de projetos de desenvolvimento e permite consultá-lo. Treinamento de modelos de Deep Learning, análise de imagens, OCR e inferência são realizados com suas ferramentas de ML ou processamento de imagens.
Posso usar sem internet?
O núcleo de memória, a busca e o painel local não precisam de internet. Os serviços de modelos de IA do Claude Code e Codex têm seus próprios requisitos de conexão. A extração opcional de decisões por IA externa exige internet e chave de API.
Meus dados são enviados a um provedor externo de IA?
As funções principais de memória funcionam localmente. Se você ativar a extração opcional de decisões, os textos de conversas selecionados para essa operação serão enviados à API da Anthropic. O processamento do contexto pelo seu cliente de IA também depende desse cliente e das condições de seu provedor.
Claude Code e Codex podem usar a mesma memória?
Sim. Clientes conectados à mesma instalação de memória no mesmo computador podem acessar o conhecimento compartilhado do projeto. Fontes de conversas, decisões e tarefas podem ser consultadas selecionando o projeto correspondente.
Conversas automatizadas vão sobrecarregar a busca?
Sessões identificadas como automatizadas pela sua origem são excluídas da busca padrão de conversas e das conversas recentes do resumo. Podem ser incluídas novamente por uma opção da ferramenta ou uma caixa de seleção no painel. Sessões de origem desconhecida não são ocultadas.
Como funciona o “aprendizado com lições”?
Lições técnicas, como causas raiz, soluções e abordagens a evitar, são armazenadas como registros; suas relações com o código podem ser definidas. Isso acumula conhecimento consultável para trabalhos posteriores. Esse fluxo não treina os pesos do modelo.
Há suporte à busca em turco e verificação de fontes?
A busca normaliza caracteres turcos e variantes de letras. Referências às fontes e indicadores históricos ajudam a avaliar as informações encontradas em seu contexto. Conclusões técnicas exigem a revisão do conteúdo atual da fonte correspondente.
Como senhas e chaves são tratadas?
Padrões conhecidos de segredos são mascarados na importação e na saída; gravações de decisões e tarefas contendo segredos podem ser rejeitadas. Verificações baseadas em padrões não garantem detectar todos os formatos de segredos. Arquivos de memória e backups devem ser protegidos pelas regras de acesso e segurança do seu dispositivo.
Memória de projetos para desenvolvimento com IAInicie sua próxima sessão
Inicie sua próxima sessão
com o conhecimento do seu projeto.
Das conversas às decisões, do código às tarefas: torne o contexto do projeto parte do seu fluxo diário de desenvolvimento com IA usando KSOTechGraphBase.
Explore o fluxo de trabalho MCP