Skip to content

README.th.md

Latest commit

 

History

History
452 lines (319 loc) · 41.1 KB

README.th.md

File metadata and controls

452 lines (319 loc) · 41.1 KB
Raw

🌐 English | 繁體中文 | 简体中文 | 日本語 | 한국어 | Português | Français | Deutsch | Tiếng Việt | Español | ภาษาไทย

MeMesh LLM Memory

หน่วยความจำภายในเครื่องสำหรับ Claude Code และเอเจนต์ MCP
ไฟล์ SQLite เพียงตัวเดียว ไม่ต้อง Docker ไม่ต้องบริการบนคลาวด์

npm MIT Node MCP

Important

โปรเจกต์อยู่ระหว่างพัฒนาอย่างต่อเนื่อง — ฟีเจอร์มีการอัปเดตอย่างต่อเนื่องและอาจเปลี่ยนแปลงระหว่างเวอร์ชัน หากพบบักหรือมีคำขอฟีเจอร์ กรุณาเปิด issue

ปัญหา

เอเจนต์คิดโค้ดลืมสิ่งที่เกิดขึ้นระหว่างเซสชัน ทุกการตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรม การแก้บั๊ก การทดสอบที่ล้มเหลว และบทเรียนที่ยากที่สุดต้องอธิบายซ้ำ Claude Code เริ่มต้นใหม่ ค้นพบข้อจำกัดเดิม และใช้ context ไปกับสิ่งที่น่าจะรู้อยู่แล้ว

MeMesh ให้หน่วยความจำภายในเครื่องที่ยั่งยืน ค้นหาได้ และวิวัฒนาได้สำหรับเอเจนต์คิดโค้ด

แพคเกจนี้เป็นชั้นหน่วยความจำภายในของผลิตภัณฑ์ MeMesh ออกแบบให้เล็กและเปิดต้นฉบับ ติดตั้งด้วย npm เก็บหน่วยความจำในไฟล์ ~/.memesh/knowledge-graph.db และเชื่อมต่อกับ Claude Code หรือไคลเอนต์ที่รองรับ MCP ผลิตภัณฑ์เวิร์กสเปซบนคลาวด์และระบบปฏิบัติการขององค์กรควรแยกออกจาก README และแผนพัฒนาของแพคเกจนี้

หลักฐาน — 95.60% R@5 บน LongMemEval-S

เครื่องมือเรียกคืนของ MeMesh ใช้ FTS5 เพียงอย่างเดียว (ไม่มี LLM ไม่มี embedding บนเส้นทางหลัก) วัดผลด้วยเบนช์มาร์กสาธารณะ LongMemEval-S (500 คำถาม สัญญาอนุญาต MIT):

ระบบ R@5 ที่มา
MeMesh (Mode A, via recallEnhanced()) 95.60% benchmarks/longmemeval/RESULTS.md
MemPalace 96.6% รายงานของผู้พัฒนาเอง
Supermemory ~82% ประมาณการของผู้พัฒนา
Zep 63.8% เปเปอร์ LongMemEval
Mem0 49.0% เปเปอร์ LongMemEval

คำสั่งสำหรับทำซ้ำ SHA256 ของชุดข้อมูล ผลดิบรายคำถาม และการวิเคราะห์ความล้มเหลวที่รู้จัก ทั้งหมดอยู่ใน benchmarks/longmemeval/ รันซ้ำได้ใน ~10 วินาที

ภาพรวมเส้นทางการติดตั้ง

MeMesh มี เส้นทางการติดตั้งสองเส้นที่อยู่ร่วมกันได้ ผู้ใช้ส่วนใหญ่ต้องการทั้งคู่ ทั้งสองเขียนลงใน ฐานข้อมูลความจำเดียวกัน (~/.memesh/knowledge-graph.db) ดังนั้นความจำที่บันทึกในแชท Claude Code จะปรากฏใน shell และในทางกลับกัน

flowchart TB
    classDef client fill:#1f2937,stroke:#4b5563,color:#f9fafb,stroke-width:1px
    classDef pathA  fill:#1e3a8a,stroke:#3b82f6,color:#eff6ff,stroke-width:2px
    classDef pathB  fill:#14532d,stroke:#22c55e,color:#f0fdf4,stroke-width:2px
    classDef db     fill:#7c2d12,stroke:#f97316,color:#fff7ed,stroke-width:2px

    subgraph clients["Where you use memesh from"]
      direction LR
      CC["Claude Code<br/>(chat + agent)"]:::client
      TERM["Terminal / other<br/>MCP clients<br/>(Cursor, Cline...)"]:::client
    end

    subgraph paths["Two install paths"]
      direction LR
      A["<b>Path A — /plugin install</b><br/>───────────────<br/>Lives in <code>~/.claude/plugins/</code><br/><br/>• MCP tools in chat<br/>• Auto-capture hooks<br/>• <code>/memesh</code> skill<br/>• Session-start banner"]:::pathA
      B["<b>Path B — npm install -g</b><br/>───────────────<br/>Lives in <code>$(npm prefix -g)/bin/</code><br/><br/>• <code>memesh</code> shell command<br/>• <code>memesh-mcp</code>, <code>-http</code>, <code>-view</code> bins<br/>• For Cursor / Cline / other MCP"]:::pathB
    end

    DB[("Shared memory DB<br/><code>~/.memesh/knowledge-graph.db</code><br/>Same data, both paths see it")]:::db

    CC -->|uses| A
    TERM -->|uses| B
    A --> DB
    B --> DB
Loading

คุณต้องการเส้นทางไหน?

สิ่งที่คุณต้องการทำ เส้นทางการติดตั้ง
ใช้ skill /memesh ในการสนทนา Claude Code Path A (plugin)
Auto-capture ใน Claude Code (session → บทเรียน → recall ครั้งถัดไป) Path A (plugin)
รัน memesh remember / memesh recall / memesh doctor ใน terminal Path B (npm-global)
เปิด dashboard ผ่าน memesh (ไม่มีดีเลย์ของ npx) Path B (npm-global)
เสียบ memesh-mcp เข้ากับ Cursor, Cline หรือ MCP client อื่น Path B (npm-global)
ทั้งหมดข้างต้น ติดตั้งทั้งสอง — ไม่ขัดแย้งกัน

ความเข้าใจผิดที่พบบ่อย: plugin ของ Claude Code ไม่ ใส่ memesh ลงใน PATH ของ shell ถ้าคุณรันแค่ /plugin install แล้วพิมพ์ memesh reindex ใน terminal คุณจะเห็น command not found — เป็นเรื่องปกติ ต้องเพิ่ม npm install -g @pcircle/memesh ด้วย เพื่อใช้คำสั่งใน shell

⚠️ การติดตั้ง plugin ไม่ได้ติดตั้ง CLI

นี่คือความสับสนที่พบบ่อยที่สุด อ่านครั้งเดียวจะประหยัดเวลาในอนาคต:

  • /plugin install memesh@pcircle-memesh จากภายใน Claude Code → ติดตั้ง เฉพาะ Path Aให้ MCP tools, hooks, skill /memeshไม่ได้ ใส่ memesh ลงใน PATH ของ shell
  • memesh reindex / memesh update / memesh doctor ใน terminal → ต้องใช้ Path B (npm-global) ถ้าไม่มี: zsh: command not found: memesh
  • การติดตั้งที่แนะนำสำหรับผู้ใช้ Claude Code: ติดตั้งทั้งสอง อยู่ร่วมกัน ใช้ DB เดียวกัน ไม่ขัดแย้งกัน
# หลังจาก /plugin install ... ให้รันคำสั่งนี้ด้วย:
npm install -g @pcircle/memesh

ถ้าคุณใช้ memesh ผ่านแชท Claude Code เท่านั้น (ไม่เคยพิมพ์ memesh ใน terminal), Path A อย่างเดียวก็พอ คนอื่นๆ ให้ติดตั้งทั้งสอง

เริ่มต้นใน 60 วินาที

ตัวเลือก A — Claude Code plugin (ติดตั้งด้วยบรรทัดเดียว)

ถ้าใช้ Claude Code ติดตั้ง MeMesh เป็น plugin จากใน CLI ได้เลย:

/plugin marketplace add PCIRCLE-AI/memesh-llm-memory
/plugin install memesh@pcircle-memesh

Claude Code จะเชื่อม hooks, skills และ MCP server ให้อัตโนมัติ คุณจะได้ auto-capture ในระหว่าง session, การเรียกคืนแบบเชิงรุก, /memesh skill (remember / recall / learn / forget) ในบทสนทนา Claude Code และเครื่องมือ remember / recall / forget / learn แบบ MCP สำหรับเอเจนต์ — โดยไม่ต้องลง global หรือสั่ง build เพิ่ม

ตัวเลือก B — npm global (ตัวเลือกเสริม)

ถ้าต้องการ binary บน shell PATH (เพื่อให้ memesh, memesh-mcp ฯลฯ ใช้ได้ใน terminal ใดก็ได้โดยไม่ต้องผ่าน npx) หรือต้องการเปิด memesh-mcp ให้ MCP client อื่น (Cursor, Cline, terminal-only flows):

npm install -g @pcircle/memesh

ขั้นตอนที่ 1.5: เชื่อม MeMesh เข้ากับ Claude Code (เฉพาะเส้นทาง npm)

ถ้าติดตั้งผ่าน ตัวเลือก A (/plugin install memesh@pcircle-memesh) ข้ามขั้นนี้ไปได้ — Claude Code เชื่อม plugin hooks ให้แล้ว

ถ้าติดตั้งผ่าน ตัวเลือก B (npm install -g) CLI อยู่บน PATH และ MCP server ลงทะเบียนแล้ว แต่ session hooks ของ Claude Code ไม่ได้ เชื่อมอัตโนมัติ ถ้าไม่มี hooks เหล่านี้ คุณยังใช้ memesh remember / recall แบบ manual ได้ แต่วงรอบจับข้อมูลอัตโนมัติ (session → บทเรียน → เรียกคืนเชิงรุกใน session ถัดไป) จะเงียบ

memesh install-hooks         # เพิ่ม hooks ของ memesh ลงใน ~/.claude/settings.json
memesh doctor                # ยืนยันว่า "Hooks wired into Claude Code" PASS

Hooks เหล่านี้อยู่ร่วมกับ custom hooks ที่คุณมีใน ~/.claude/hooks/ — install-hooks เขียนแบบเพิ่ม ไม่เขียนทับของคุณ หากต้องการลบ: memesh uninstall-hooks

ขั้นตอนที่ 2: เก็บการตัดสินใจ

memesh remember --name "auth-decision" --type "decision" --obs "Use OAuth 2.0 with PKCE"

ขั้นตอนที่ 3: เรียกใช้ภายหลัง

memesh recall "login security"
# → Finds "OAuth 2.0 with PKCE" even though you searched different words

เพียงเท่านี้ MeMesh จำและเรียกคืนข้อมูลข้ามเซสชันได้แล้ว

หากต้องการตรวจสอบการติดตั้งและเส้นทางการเชื่อมต่อภายในตั้งแต่ต้นจนจบ:

memesh doctor

เปิดแดชบอร์ดเพื่อสำรวจหน่วยความจำ:

memesh

MeMesh Search — find any memory instantly

MeMesh Analytics — health score, timeline, patterns, knowledge coverage

MeMesh Graph — interactive knowledge graph with type filters and ego mode

สำหรับใครบ้าง

ถ้าคุณเป็น... MeMesh ช่วยคุณ...
นักพัฒนาที่ใช้ Claude Code เรียกคืนการตัดสินใจโครงการ บทเรียนเฉพาะไฟล์ และความล้มเหลวที่ผ่านมาโดยอัตโนมัติขณะทำงาน
ผู้ใช้เอเจนต์คิดโค้ดขั้นสูง ใช้ชั้นหน่วยความจำภายในตัวเดียวร่วมกันบนเครื่องมือที่รองรับ MCP
ทีมทดลองเวิร์กโฟลว์คิดโค้ด AI ส่งออก/นำเข้าความรู้โครงการโดยไม่ต้องสถาปัตยกรรมบนคลาวด์
นักพัฒนาเอเจนต์ เพิ่มหน่วยความจำภายในผ่าน MCP HTTP CLI หรือ Python SDK

ออกแบบสำหรับเอเจนต์คิดโค้ดตั้งแต่แรก

Claude Code / Desktop

memesh-mcp

เครื่องมือ MCP + hook Claude Code

ไคลเอนต์ HTTP ใด ๆ

curl localhost:3737/v1/recall \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query":"auth"}'

memesh serve (REST API)

LLM ใด ๆ (รูปแบบ OpenAI)

memesh export-schema \
  --format openai

วางเครื่องมือในการเรียก API ใด ๆ

ทำไมไม่ใช้ OpenMemory Cursor Memories Mem0 หรือ Zep

MeMesh OpenMemory Cursor Memories Mem0 Zep / Graphiti
เหมาะสมสุด หน่วยความจำภายในสำหรับเอเจนต์คิดโค้ด หน่วยความจำ MCP ข้ามไคลเอนต์ หน่วยความจำโครงการ Cursor หน่วยความจำแอปพลิเคชัน/เอเจนต์ที่มีการจัดการ กราฟความรู้ชั่วคราว
รูปแบบการติดตั้ง npm install -g @pcircle/memesh ไหลของแอปพลิเคชัน/เซิร์ฟเวอร์ภายใน สร้างเข้า Cursor Cloud API / SDK / MCP การตั้งค่าบริการ/เฟรมเวิร์ก
ที่เก็บข้อมูล ไฟล์ SQLite ภายในตัวเดียว สแต็คหน่วยความจำภายใน กฎ/หน่วยความจำที่จัดการโดย Cursor สแต็กบนคลาวด์หรือโครงการของตนเอง ฐานข้อมูลกราฟ
ต้องใช้คลาวด์ ไม่ ไม่สำหรับโหมดภายใน ขึ้นอยู่กับการตั้งค่าบัญชี/หน่วยความจำ Cursor ใช่สำหรับแพลตฟอร์ม บ่อยครั้งใช่/โครงการของตนเอง
hook Claude Code ระดับแรก เครื่องมือ MCP ไม่ เครื่องมือ MCP ไม่เฉพาะ Claude Code
แดชบอร์ด สร้างเข้า สร้างเข้า การตั้งค่า Cursor แดชบอร์ดแพลตฟอร์ม เครื่องมือแพลตฟอร์ม/กราฟ
การสลับกัน ชั้นภายในที่เรียบง่าย ไม่ใช่ขนาดองค์กร ขอบเขตแอปพลิเคชันภายในที่กว้างขึ้น ล็อคอยู่กับ Cursor แพลตฟอร์มที่มีการจัดการแข็งแกร่ง ลดความเป็นท้องถิ่น โมเดลกราฟแข็งแกร่ง การตั้งค่าที่หนัก

MeMesh เปลี่ยนโครงสร้างพื้นฐาน Enterprise Scale ที่มีการจัดการเป็นการตั้งค่าภายในแบบทันที ที่เก็บข้อมูลที่ตรวจสอบได้ และ hook เวิร์กโฟลว์เอเจนต์คิดโค้ด

สิ่งที่เกิดขึ้นโดยอัตโนมัติใน Claude Code

ไม่ต้องจำข้อมูลทุกอย่างด้วยตนเอง MeMesh มี 7 hook ที่บันทึกและแทรกความรู้ขณะทำงาน:

เมื่อ MeMesh ทำอะไร
เริ่มเซสชันทุกครั้ง โหลดหน่วยความจำที่เกี่ยวข้องมากที่สุด + คำเตือนจากบทเรียนที่ผ่านมา + แบนเนอร์การ orchestrate เอเจนต์
ก่อนแก้ไขไฟล์ เรียกคืนหน่วยความจำที่เชื่อมโยงกับไฟล์หรือโครงการก่อนที่ Claude เขียนโค้ด
ก่อนคำสั่ง bash แนะนำให้ Claude สั่งคำสั่งที่ยืนยันได้สูง (test build lint migrate deploy benchmark) เป็นเอเจนต์พื้นหลัง
เมื่อคุณขอให้จำ ตรวจจับความตั้งใจ "remember this" / "記下來" และเตือน Claude ให้เขียนแบบสองทาง (memesh + MEMORY.md)
หลังทุก git commit บันทึกสิ่งที่เปลี่ยนแปลง พร้อมสถิติ diff
เมื่อ Claude หยุด บันทึกไฟล์ที่แก้ไข บั๊กที่แก้ไข และสร้างบทเรียนโครงสร้างจากความล้มเหลวโดยอัตโนมัติ
ก่อนการบีบอัด context บันทึกความรู้ก่อนที่จะหายไปจากขีดจำกัด context

ปิด ได้ตลอดเวลา: export MEMESH_AUTO_CAPTURE=false

การตั้งค่า

การตั้งค่าทั้งหมดทำผ่านตัวแปรสภาพแวดล้อม ค่าเริ่มต้นทำงานภายในเครื่องล้วน ๆ และไม่มีเครือข่าย — ไม่ต้องตั้งค่าอะไรเพื่อให้ระบบใช้งานได้

ตัวแปร ค่าเริ่มต้น ทำอะไร
MEMESH_DB_PATH ~/.memesh/knowledge-graph.db เปลี่ยนตำแหน่งฐานข้อมูล SQLite
MEMESH_AUTO_CAPTURE true ปิดการใช้ hook จับข้อมูลอัตโนมัติทั้งหมด (Stop, PreCompact)
MEMESH_AUTO_DETECT_LLM ไม่ได้ตั้งค่า (ตรวจจับอัตโนมัติ เปิด) ตั้งเป็น 0 เพื่อไม่ให้ memesh ใช้คีย์ API ที่พบในสภาพแวดล้อมของเชลล์ โดยค่าเริ่มต้น หากตั้ง ANTHROPIC_API_KEY / OPENAI_API_KEY / OLLAMA_HOST ไว้ และคุณยังไม่ได้กำหนดผู้ให้บริการใน ~/.memesh/config.json memesh จะใช้คีย์นั้นสำหรับฟีเจอร์ LLM ฝั่งเขียน (consolidation, การสกัดบทเรียน, auto-tagging, dream) ส่วน embeddings ไม่ได้รับผลกระทบ — ยังคงเป็น ONNX ในเครื่อง (384 มิติ) เว้นแต่คุณจะตั้ง embedder.provider อย่างชัดเจน
MEMESH_ENABLE_AGENTIC_ORCHESTRATION ไม่ตั้ง ตั้งเป็น 1 เพื่อเปิดใช้โปรโตคอล working-model เชิงทดลอง (กรอบ CTO / Orchestrator / Agents) เพิ่มแบนเนอร์ตอนเริ่มเซสชัน การเตือนคำสั่ง Bash และเทเลเมตรี verify_agent_work ประสิทธิผลของโปรโตคอลกำลังถูกเก็บข้อมูล ยังไม่ได้พิสูจน์ — opt-in ถ้าต้องการเข้าร่วม ค่าเริ่มต้นปิด: ฟีเจอร์หน่วยความจำหลักทำงานได้โดยไม่ต้องเปิดธงนี้
MEMESH_AUTO_UPDATE off นโยบายอัปเดตอัตโนมัติ off (ค่าเริ่มต้น) ไม่อัปเดตเลย; patch อนุญาต X.Y.Z → X.Y.Z+N; minor เพิ่ม X.Y.Z → X.Y+1.0; major อนุญาตทุกการเพิ่มเวอร์ชัน เมื่ออนุญาต npm install -g แบบ detached จะทำงานเมื่อจบเซสชัน (Stop hook) เพื่อไม่บล็อกงานของคุณ — ผลลัพธ์ลงใน ~/.memesh/auto-update.log ตั้งใน ~/.memesh/config.json ผ่านคีย์ autoUpdate ก็ได้ (env ชนะ) เมื่อเวอร์ชันที่ติดตั้งถูก deprecate (security advisory) patch จะถูกบังคับเปิดแม้ตั้งเป็น off — minor / major ยังต้องทำมือเพื่อหลีกเลี่ยงการเปลี่ยนพฤติกรรมเงียบ ๆ
OPENAI_API_KEY ไม่ได้ตั้งค่า คีย์ OpenAI ของคุณ ใช้โดยอัตโนมัติสำหรับฟีเจอร์ LLM เว้นแต่คุณจะตั้ง MEMESH_AUTO_DETECT_LLM=0 หรือกำหนดผู้ให้บริการอย่างชัดเจน
OLLAMA_HOST http://localhost:11434 เปลี่ยนปลายทาง Ollama เมื่อใช้ผู้ให้บริการ Ollama ภายในเครื่อง

memesh doctor พิมพ์การตั้งค่าที่ resolve แล้วเพื่อให้คุณเห็นว่าอะไรทำงานอยู่

เมื่อ npm ระบุว่าเวอร์ชันที่ติดตั้งถูก deprecate (โดยทั่วไปคือ security advisory) เซสชันถัดไปจะแสดงแบนเนอร์ ⚠️ MeMesh <ver> is DEPRECATED แบบหนักนำหน้า และ memesh update-status จะแสดงบรรทัดเดียวกันจนกว่าคุณจะอัปเกรด การตรวจสอบถูก cache ที่ ~/.memesh/update-check.<version>.json เพื่อไม่ให้ความล้มเหลวเครือข่ายชั่วคราวลดความสว่างของคำเตือน

แดชบอร์ด

8 แท็บ 11 ภาษา ไม่มีการพึ่งพิ่นภายนอก เข้าถึงได้ที่ http://localhost:3737/dashboard เมื่อเซิร์ฟเวอร์ทำงาน

แท็บ เห็นอะไร
Insights ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับหน่วยความจำ — บทสรุปรายสัปดาห์และข้อเสนอรูปแบบจากเครื่องมือ dreamer; ยอมรับ/ปฏิเสธด้วยคลิกเดียว
Search ค้นหาข้อความแบบเต็มรูป + ความคล้ายคลึงเวกเตอร์ข้ามหน่วยความจำทั้งหมด
Browse รายการหน่วยความจำทั้งหมดแบบหน้าต่อหน้า พร้อมเก็บ/คืนสถานะ
Analytics Memory Health Score ไทม์ไลน์ 30 วัน ความเร็ว PM + ตัวชี้วัดการเชื่อมต่อ KG รูปแบบการทำงาน คำแนะนำการทำความสะอาด
Graph กราฟความรู้แบบโต้ตอบด้วยแรงโดยตรง พร้อมตัวกรองประเภท ค้นหา โหมด ego แผนความร้อนความเสมียน
Lessons บทเรียนโครงสร้างจากความล้มเหลวที่ผ่านมา (ข้อผิดพลาด สาเหตุ การแก้ไข การป้องกัน)
Manage เก็บและคืนสถานะอักษร
Settings การตั้งค่าผู้ให้บริการ LLM ตัวเลือกภาษาแบบทันที

คุณสมบัติอัจฉริยะ

🧠 ค้นหาอัจฉริยะ — ค้นหา "login security" และค้นหาหน่วยความจำเกี่ยวกับ "OAuth PKCE" MeMesh ขยายการค้นหาด้วยคำที่เกี่ยวข้องโดยใช้ LLM ที่ตั้งค่าไว้

📊 การจัดอันดับแบบให้คะแนน — ผลลัพธ์อันดับตามความเกี่ยวข้อง (30%) + ความเพิ่งพ้อง (25%) + ความถี่ (18%) + ความมั่นใจ (17%) + ผลกระทบการเรียกคืน (10%)

🔄 วิวัฒนาการของความรู้ — การตัดสินใจเปลี่ยนแปลง forget เก็บหน่วยความจำเก่า (ไม่เคยลบ) supersedes ความสัมพันธ์เชื่อมโยงเก่า → ใหม่ AI เห็นรุ่นล่าสุดเสมอ

⚠️ การตรวจจับความขัดแย้ง — ถ้าคุณมีหน่วยความจำสองอันที่ขัดแย้งกัน MeMesh เตือนคุณ

🕸️ การเชื่อมต่อกราฟความรู้ — memesh kg backfill-relations --all-rules เชื่อมโยงเอนทิตีกำพร้าโดยใช้การร่วมเกิดของแท็ก การจัดกลุ่มโครงการ บริบทเซสชัน และความคล้ายคลึงของชื่อ — ไม่ต้องใช้ LLM ลดอัตราเด็กกำพร้าจาก 89% เป็นต่ำกว่า 12% บนฐานความรู้ที่เป็นตัวแทน

📦 การแบ่งปันทีม — memesh export > team-knowledge.json → แบ่งปันกับทีม → memesh import team-knowledge.json บันเดิลนำเข้าสามารถค้นหาได้ แต่ MeMesh ไม่ได้แทรกหน่วยความจำนำเข้าโดยอัตโนมัติลงใน hook Claude จนกว่าคุณจะตรวจสอบหรือเก็บเป็นท้องถิ่นอีกครั้ง

ตัวอย่างการใช้งาน

"MeMesh จำได้ว่าเราเลือก PKCE แทน implicit flow เมื่อสามสัปดาห์ที่แล้ว เมื่อฉันถามคำถาม Claude เกี่ยวกับการตรวจสอบสิทธิ์อีกครั้ง มันรู้อยู่แล้ว ไม่ต้องอธิบายใหม่" — นักพัฒนาคนเดียว สร้าง SaaS

"เราส่งออกหน่วยความจำของทีมทุกวันศุกร์และนำเข้าจันทร์ Claude ของทุกคนเริ่มสัปดาห์รู้ว่าทีมเรียนรู้อะไรสัปดาห์ที่แล้ว" — เริ่มต้นขนาด 3 คน ฐานความรู้ร่วมกัน

"แดชบอร์ดแสดงให้เห็นว่า 90% ของหน่วยความจำของฉันเป็นบันทึกเซสชันที่สร้างอัตโนมัติ ฉันเริ่มใช้ remember อย่างตั้งใจสำหรับการตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรม เปลี่ยนเกม" — นักพัฒนาที่ค้นพบแท็บ Analytics

ปลดล็อค Smart Mode (ทางเลือก)

MeMesh ทำงานแบบออฟไลน์โดยค่าเริ่มต้น เพิ่มคีย์ API LLM เฉพาะเมื่อต้องการการขยายการค้นหา การสกัดที่ชาญฉลาดกว่า และการบีบอัด:

memesh config set llm.provider anthropic
memesh config set llm.api-key sk-ant-...

หรือใช้แท็บ Settings แดชบอร์ด (การตั้งค่าสายตา):

memesh  # opens dashboard → Settings tab

ใช้ embeddings ของคุณเอง (ไม่บังคับ)

โดยค่าเริ่มต้น embeddings ใช้โมเดล ONNX ในเครื่อง (Xenova/all-MiniLM-L6-v2, 384 มิติ) — ไม่ต้องใช้คีย์ API ไม่มีข้อมูลออกจากเครื่อง และการ recall แบบ FTS5 เริ่มต้นก็ไม่ต้องใช้เลย หากต้องการใช้ embedder แบบโฮสต์หรือเซิร์ฟเวอร์ในเครื่อง:

memesh config set embedder.provider openai          # or: ollama
memesh config set embedder.model text-embedding-3-small

embedder ถูกตั้งค่าแยกจาก LLM แชท — การเปลี่ยน llm.provider จะไม่เปลี่ยน embeddings ของคุณอย่างเงียบ ๆ หากเปลี่ยนไปใช้มิติที่ต่างกัน (เช่น 384 → 1536) MeMesh จะสร้างดัชนีเวกเตอร์ใหม่โดยอัตโนมัติในการเขียนครั้งถัดไป ค่า embedder.provider ที่รองรับ: onnx (ค่าเริ่มต้น ในเครื่อง), openai, ollama

ระดับ 0 (ค่าเริ่มต้น) ระดับ 1 (Smart Mode)
Search FTS5 + sqlite-vec, 95.60% R@5 (~4ms ต่อการ recall) คงเดิม — recall ไม่ใช้ LLM ในทุก level
Auto-capture รูปแบบตามกฎ + LLM สกัดการตัดสินใจ & บทเรียน
Auto-tagging แท็กด้วยตนเองเท่านั้น + LLM สร้างแท็กให้ entity ใหม่
วิเคราะห์ความล้มเหลว ไม่พร้อมใช้ + LLM แปลง session errors เป็น structured lessons
Compression ไม่พร้อมใช้ consolidate + dream บีบอัดหน่วยความจำ
Cost ฟรี ไม่ต้องคีย์ API ~$0.0001 ต่อ analysis call (Haiku)

เครื่องมือหน่วยความจำทั้ง 9 ตัว

เครื่องมือ ทำอะไร
remember เก็บความรู้พร้อมการสังเกต ความสัมพันธ์ และแท็ก
recall ค้นหา FTS5 + sqlite-vec พร้อมการให้คะแนนหลายปัจจัย (ความเกี่ยวข้อง, ความเพิ่งพ้อง, ความถี่, ความมั่นใจ, ผลกระทบการเรียกคืน) — ไม่ใช้ LLM ใน hot path
forget เก็บแบบนุ่ม (ไม่เคยลบ) หรือลบการสังเกตเฉพาะ
consolidate การบีบอัดหน่วยความจำที่ขับเคลื่อนโดย LLM
export แบ่งปันหน่วยความจำเป็น JSON ระหว่างโครงการหรือสมาชิกทีม
import นำเข้าหน่วยความจำพร้อมกลยุทธ์ผสาน (ข้าม / เขียนทับ / ผนวก)
learn บันทึกบทเรียนโครงสร้างจากข้อผิดพลาด (ข้อผิดพลาด สาเหตุ การแก้ไข การป้องกัน)
user_patterns วิเคราะห์รูปแบบการทำงาน — ตารางเวลา เครื่องมือ จุดแข็ง พื้นที่เรียนรู้
verify_agent_work คงรายงานการยืนยันสำหรับงานเอเจนต์พื้นหลัง ตรวจสอบความเป็นจริงการเปลี่ยนแปลงไฟล์ที่อ้างสิทธิ์เทียบกับ git diff

สถาปัตยกรรม

                    ┌─────────────────┐
                    │   Core Engine   │
                    │  (8 operations) │
                    └────────┬────────┘
           ┌─────────────────┼─────────────────┐
           │                 │                 │
     CLI (memesh)    HTTP API (serve)    MCP (memesh-mcp)
           │                 │                 │
           └─────────────────┼─────────────────┘
                             │
                    SQLite + FTS5 + sqlite-vec
                    (~/.memesh/knowledge-graph.db)

Core เป็นอิสระจากเฟรมเวิร์ก ตรรมชาติเดียวกันทำงานจากเทอร์มินัล HTTP หรือ MCP

การอัปเกรด

Claude Code plugin marketplace ปักหมุดเวอร์ชันตอนติดตั้ง และ ไม่ อัปเดตอัตโนมัติ วิธีรับเวอร์ชันใหม่:

ตัวเลือก A — /plugin UI: ถอนการติดตั้ง memesh@pcircle-memesh แล้วติดตั้งใหม่ Claude Code จะดึงเวอร์ชันล่าสุดจาก marketplace

ตัวเลือก B — สคริปต์บรรทัดเดียว (ไม่ต้องคลิก UI, idempotent):

# ถ้า plugin ของคุณเป็น v4.2.5 ขึ้นไป สคริปต์อยู่ในนั้นแล้ว:
bash ~/.claude/plugins/cache/pcircle-memesh/memesh/<current-version>/scripts/upgrade-plugin.sh

# ถ้าคุณติดตั้งก่อน v4.2.5 (คือ v4.2.4 หรือ v4.2.3)
# สคริปต์ยังไม่อยู่ใน plugin ของคุณ ใช้สำเนา npm-global แทน:
bash "$(npm prefix -g)/lib/node_modules/@pcircle/memesh/scripts/upgrade-plugin.sh"

# (สมมติว่าคุณรัน `npm install -g @pcircle/memesh` แล้ว ถ้ายังก็ทำตอนนี้เลย —
# ผู้ใช้ส่วนใหญ่ต้องการทั้งสองเส้นทาง ดู "ภาพรวมเส้นทางการติดตั้ง" ด้านบน)

สคริปต์จะ fast-forward marketplace cache, ติดตั้งเวอร์ชันใหม่ใน ~/.claude/plugins/cache/, ลง runtime deps และชี้ installed_plugins.json ไปยังเวอร์ชันใหม่ รีสตาร์ท Claude Code เพื่อให้ MCP server reconnect

การติดตั้งแบบ npm-global (npm install -g @pcircle/memesh) อัปเดตได้ด้วย memesh update Source checkouts: git pull && npm install && npm run build

ตอนเริ่ม session ระบบแสดง banner บรรทัดเดียว (throttle ทุก 24 ชั่วโมงต่อเวอร์ชัน) เมื่อมีเวอร์ชันใหม่ และ memesh doctor รายงานเวอร์ชันเป้าหมายพร้อมคำสั่งที่เหมาะกับ channel นั้น

การร่วมพัฒนา

git clone https://github.com/PCIRCLE-AI/memesh-llm-memory
cd memesh-llm-memory && npm install && npm run build
npm test             # 630 tests
npm run test:e2e-dashboard

Dashboard: cd dashboard && npm install && npm run dev

MIT — สร้างโดย PCIRCLE AI