Um programa de três etapas para aprimoramento da memória para assistentes de codificação de IA
As ferramentas tradicionais de codificação de IA são limitadas pela duração da janela da sessão, e o Cipher alcança o aprimoramento da memória de longo prazo por meio de uma arquitetura inovadora:
- Instalação de infraestrutura
- Requisitos mínimos: Configuração
OPENAI_API_KEYPara incorporação de vetores - Solução avançada: configuração simultânea de chaves Anthropic/OpenRouter para suporte a vários modelos
- Requisitos mínimos: Configuração
- configuração do fluxo de memória
- Modo API: use
cipher --mode apiInicie o serviço REST e envie os dados de interação por meio da interface POST - Sincronização automática: configuração do cliente MCP para apontar em IDEs como o VS Code
http://localhost:3000
- Modo API: use
- Estratégias de otimização de pesquisa
- Chunking semântico: o Cipher divide automaticamente diálogos longos em unidades lógicas para armazenamento
- Pesquisa híbrida: suporta consultas de correspondência de palavras-chave e de similaridade de vetores
Os testes mostraram que, quando usado com o Claude Code, o Cipher pode aumentar o comprimento efetivo do contexto em 300%, o que é especialmente adequado para a manutenção de projetos de longo prazo. Observe que, comCIPHER_LOG_LEVEL=debugMonitorar procedimentos armazenados na memória.
Essa resposta foi extraída do artigoCipher: uma ferramenta MCP de camada de memória de código aberto para assistentes de codificaçãoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como melhorar a memória contextual dos assistentes de codificação de IA?
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