Ein dreistufiges Programm zur Gedächtnisverbesserung für KI-Codierassistenten
Herkömmliche KI-Codierungstools sind durch die Länge des Sitzungsfensters begrenzt, während Cipher durch eine innovative Architektur eine Verbesserung des Langzeitgedächtnisses erreicht:
- Aufbau der Infrastruktur
- Mindestanforderungen: Konfiguration
OPENAI_API_KEYFür die Vektoreinbettung - Fortgeschrittene Lösung: Gleichzeitiges Setzen von Anthropic/OpenRouter Keys für Multi-Modell-Unterstützung
- Mindestanforderungen: Konfiguration
- Speicherstrom-Konfiguration
- API-Modus: Verwendung
cipher --mode apiStarten Sie den REST-Dienst und übertragen Sie die Interaktionsdaten über die POST-Schnittstelle - Automatische Synchronisierung: Konfiguration des MCP-Clients, um in IDEs wie VS Code zu zeigen
http://localhost:3000
- API-Modus: Verwendung
- Strategien zur Optimierung der Suche
- Semantisches Chunking: Cipher zerlegt lange Dialoge automatisch in logische Einheiten für die Speicherung
- Hybride Suche: unterstützt sowohl Schlüsselwortabgleiche als auch Vektorähnlichkeitsabfragen
Tests haben gezeigt, dass Cipher bei Verwendung mit Claude Code die effektive Kontextlänge um 300% erhöhen kann, was sich besonders für die langfristige Projektpflege eignet. Beachten Sie, dass durchCIPHER_LOG_LEVEL=debugÜberwachung von gespeicherten Prozeduren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCipher: ein quelloffenes Speicherschicht-MCP-Tool für CodierassistentenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das kontextbezogene Gedächtnis von KI-Codierassistenten verbessern?
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