MemoryCustodian

MemoryCustodian stocke toute la mémoire du projet en Markdown simple dans docs/memory/. Cela signifie qu'elle se relit, se compare, se valide et se restaure sans risque, exactement comme votre code source, ce qui est précisément l'intérêt quand la mémoire encode de vraies décisions d'ingénierie. Rien n'est enfermé dans une base de données propriétaire, et vos collègues peuvent relire les changements de mémoire dans les mêmes pull requests que le code.

Au lieu de fourrer tout l'historique dans chaque prompt, l'outil lit d'abord manifest.md, puis brief.md, puis uniquement les fichiers que le manifeste désigne pour votre tâche. Le routage s'appuie sur des entrées explicites de tâche et de périmètre, sans devinette sémantique ni classement par LLM. Le routage du contexte de l'agent reste déterministe et prévisible. Vous obtenez un paquet de contexte borné qui correspond au travail en cours.

La CLI embarque un ensemble fixe de catégories de tâches : general, planning, implementation, artifact, preferences, history et maintenance. Appeler read --task implementation tire la mémoire utile à l'écriture de code, tandis que d'autres tâches chargent une tranche différente selon le périmètre que vous passez. Un flag --strict-routing échoue en mode fermé face à un périmètre incomplet ou ambigu, plutôt que de deviner.

La mémoire active est adossée à des preuves. Les entrées reçoivent des identifiants stables comme MC-DEC-... et MC-SUBJ-..., et chaque écriture exige une confirmation de l'utilisateur ou une source du projet pour compter comme réelle. Les observations non confirmées de l'agent restent des candidates dans inbox.md jusqu'à ce qu'un humain les cautionne, ce qui tient les règles fantômes hors de votre mémoire de travail et loin de votre code.

L'oubli se fait d'abord en aperçu et par périmètre : memory-custodian forget affiche un Plan ID que vous devez confirmer avant toute suppression. Cette étape d'aperçu compte, car les fichiers de mémoire sont partagés, donc une mauvaise suppression peut toucher l'agent de tout le monde d'un coup. Les commandes de maintenance comme compact maintiennent les fichiers dans le budget et archivent les entrées les plus anciennes sur demande. Des vérifications distinctes couvrent le routage, la fraîcheur, la vie privée, la sécurité et les conflits, y compris une relecture tenant compte des fusions Git par rapport à une branche de base.

Tout l'outil tourne sur la bibliothèque standard de Python. Aucune dépendance tierce à l'exécution. Il fonctionne hors ligne et n'a besoin ni de pipeline RAG ni de base de données vectorielle, ce qui évite la latence des embeddings et les récupérations hallucinées. L'installation se fait par un simple pip install éditable ou par un script wrapper fourni.