github.devotd.
新着AIエージェント

vshulcz/deja-vu — コーディングエージェントのセッション履歴検索

vshulcz/deja-vu は、コーディングエージェントのディスク上のセッション履歴にインデックスを付け、ローカル検索と MCP を提供する Go ツールだ。

リポジトリ情報vshulcz/deja-vu ↗

Coding agent memory for Claude Code, Codex, Cursor and 39 more, built from the session history already on your disk. Local search, MCP and hooks, no LLM, one Go binary.

スター
★ 1.2K
フォーク
126
言語
Go
ライセンス
MIT
最新リリース
v0.22.2
原文を見る ↗GitHub で見る ↗

vshulcz/deja-vu は、Claude Code、Codex、Cursor を含む 42 個のコーディングエージェントのディスク上のセッション履歴にインデックスを付ける Go バイナリだ。最新リリースは v0.22.1 で、提供された FACTS にはこのバージョンで変更された具体的な項目がないため、リリースの変更点は確認できない。プロジェクトの説明と README の要約によると、履歴をローカルに置いたまま大規模言語モデルを使わずに検索し、MCP サーバーとイベントフックを通じて結果をエージェントに渡す。ライセンスは MIT だ。

このツールの目的は、エージェントがすでに残したセッション履歴から、作業に必要な内容を再び見つけられるようにすることだ。複数のエージェントが同じインデックスを読むため、各ツールの履歴を一か所で検索する手段になる。README は LongMemEval-S 評価で R@5 97.2% を記録したと述べ、同じ資料における MemPalace の 96.6%、agentmemory の 95.2% より高いと主張する。インデックス作成速度もセッション 19,195 件を 17.6 秒で処理したと報告し、比較対象の 7 つのツールは 72 秒だったとしている。トークン削減については、すでに解決済みの課題で agentmemory の半分だと説明している。これらの数値はプロジェクトが公開した評価結果であり、実際のすべてのユーザー環境での性能を保証するものではない。

評価結果を解釈する際は、根拠の範囲を見る必要がある。比較対象とコーパス、採点基準はすべてメンテナのリポジトリで示されており、検証には実際のユーザー履歴ではなく合成コーパスが使われた。そのため、公開されている数値だけから実際のセッション履歴でも同じ検索品質が得られるとは断定しにくい。README はまた、圧縮(compaction)の後の要約では決定事項の 77%、コマンドの 0.2% しか残らないという問題も報告している。セッション履歴の検索に焦点を当てているが、圧縮の過程で失われた内容まで保持するツールとみなすのは難しい。