doronp/gitmemory 是一个记忆工具，它把智能体对话原样保存在本地 Git 仓库中，并通过字节偏移量定位需要查找的位置。该仓库的最新版本是 v0.1.0。这一版本所提供的核心能力是：在上下文压缩之后，依然能够回到原始对话中查找依据。
长对话经过压缩后，部分内容可能会从上下文中消失。gitmemory 会保存对话字节，用哈希验证各片段是否首尾相接、没有缺口，然后再进行检索。根据 README，在 LongMemEval 的 470 个实例中，压缩边界之后仍存在依据的案例里，轮次召回率为 0.7456，而相同条件下保留的上下文窗口为 0.0000。使用本地交叉编码器的无 LLM 检索在 LongMemEval-S 上排名第一，会话 R@5 为 99.2、R@10 为 99.8；在 all-evidence@10 和 LoCoMo 上排名第二。运行时没有 LLM 调用，也没有网络请求，核心依赖为 0 个。它要求 Python 3.13 及以上版本和 git，许可证为 Apache-2.0。
这些数字是 README 引用的结果，FACTS 中没有可独立核实基准性能的素材。README 说明它也会公开最后一次基准测试中失败的运行。因此，字节保存与检索方式虽然具体，但性能判断更合理的做法是限定在这些已公开的自述结果范围内。