এটি কীভাবে কাজ করে
প্রতিটি Claude Code সেশন শেষে, Somtum সেশন ট্রান্সক্রিপ্ট পড়ে এবং Claude Haiku-কে রাখার মতো অংশগুলি এক্সট্র্যাক্ট করতে বলে — সিদ্ধান্ত, বাগ ফিক্স, যা শেখা হয়েছে। সেই পর্যবেক্ষণগুলি SQLite-এ স্থানীয়ভাবে সংরক্ষিত হয়। প্রতিটি পরবর্তী প্রম্পটে, Somtum স্বয়ংক্রিয়ভাবে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক মেমরিগুলি পুনরুদ্ধার করে এবং সেগুলি কনটেক্সটে ইনজেক্ট করে।
মেমরি লাইফসাইকেল
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Claude Code Session │
│ you code · debug · review · make decisions │
└──────────────────────────────┬──────────────────────────────┘
│ SessionEnd / PreCompact
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Capture Pipeline │
│ │
│ session transcript ──► Haiku extracts observations │
│ │
│ decisions · bug fixes · learnings · commands │
│ │
│ PreCompact ─── writes warm-start file ──► next session │
└──────────────────────────────┬──────────────────────────────┘
│ persisted locally
▼
┌─────────────────────────┐
│ ~/.somtum/projects/ │
│ <project-hash>/ │
│ │
│ db.sqlite │
│ index.md │
│ memories/YYYY-MM/ │
└────────────┬────────────┘
│ every prompt (UserPromptSubmit)
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Auto-Inject Pipeline │
│ │
│ 1. Prompt cache lookup (exact + fuzzy match) │
│ 2. BM25 recall — top-k memories, min_relevance filter │
│ 3. Warm-start context (if session just compacted) │
│ 4. Token budget line prepended (show_budget=true) │
│ │
│ all injected as additionalContext automatically │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘কী ক্যাপচার হয় — একটি উদাহরণ
আপনি একটি auth বাগ ডিবাগ করেন এবং একটি মডিউল রিফ্যাক্টর করেন। সেশন শেষে, Somtum এরকম কিছু এক্সট্র্যাক্ট করে:
json
[
{
"kind": "bugfix",
"title": "JWT refresh loop caused by missing expiry check",
"body": "The refresh token loop was triggered because we checked token.exp < Date.now() instead of token.exp < Date.now() / 1000. Unix timestamps are in seconds, not milliseconds.",
"files": ["src/auth/refresh.ts"]
},
{
"kind": "decision",
"title": "Use pnpm workspaces — npm hoisting breaks shared types",
"body": "Switched from npm to pnpm because npm's hoisting puts shared type packages in the wrong node_modules scope, breaking type inference across packages.",
"files": ["package.json", "pnpm-workspace.yaml"]
}
]পরবর্তী সেশনে, আপনি যখন "আমরা কেন pnpm ব্যবহার করছি?" জিজ্ঞেস করেন বা src/auth/refresh.ts খোলেন, Claude এই মেমরিগুলি খুঁজে পায় এবং ইতিমধ্যেই কনটেক্সট জানে।
আর্কিটেকচার
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Claude Code / Agent │
└──────────┬──────────────────────────────┬───────────────────┘
│ hooks │ MCP tools
▼ ▼
┌─────────────────────┐ ┌──────────────────────────┐
│ Hooks │ │ MCP Tools │
│ │ │ │
│ UserPromptSubmit ──┼─cache──▶│ cache_lookup │
│ ──┼─inject─▶│ recall / get │
│ SessionEnd ────────┼─capture▶│ remember / update │
│ PreCompact ────────┼─warmst─▶│ forget │
│ PreToolUse (Read) ─┼─gate───▶│ stats │
│ │ │ report_false_hit │
└──────────┬──────────┘ └────────────┬─────────────┘
│ │
▼ ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Core (TypeScript) │
│ │
│ ┌──────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌───────────────┐ │
│ │ PromptCache │ │ MemoryStore │ │ Retriever │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ exact hash │ │ observations │ │ bm25(default) │ │
│ │ fuzzy embed │ │ scope: project │ │ embeddings │ │
│ │ fingerprint │ │ global │ │ index │ │
│ │ false_hits │ │ workspace │ │ hybrid │ │
│ └──────────────┘ └─────────────────┘ └───────────────┘ │
└─────────────────────────────┬───────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────┐
│ SQLite WAL + ~/.somtum/ │
└─────────────────────────────┘রিট্রিভাল কৌশল
| কৌশল | কীভাবে কাজ করে | সবচেয়ে ভালো | খরচ |
|---|---|---|---|
bm25 | শিরোনাম + বডি + ট্যাগে কীওয়ার্ড অনুসন্ধান (SQLite FTS5, কোনো বাহ্যিক নির্ভরতা নেই) | সঠিক শব্দ, অফলাইন সেটআপ | প্রায় শূন্য |
embeddings | একটি ৩০ MB স্থানীয় ONNX মডেল ব্যবহার করে সিমান্টিক সিমিলারিটি (bge-small-en-v1.5) | "auth সম্পর্কে আমরা কী সিদ্ধান্ত নিয়েছিলাম?" ধরনের কোয়েরি | ~৫ ms ১০k মেমরিতে |
index | একটি কম্প্যাক্ট মেমরি ক্যাটালগ Haiku-তে পাঠায়; মডেল প্রাসঙ্গিক ID বেছে নেয় | প্যারাফ্রেজড বা ফাজি কোয়েরি | ১টি Haiku API কল |
hybrid | BM25 + embeddings ফলাফল মার্জ করে Haiku দ্বারা পুনরায় র্যাংক করা | সাধারণ ক্ষেত্রে (সর্বোত্তম রিকল) | BM25 + embeddings + ১টি Haiku কল |
ডিফল্ট হল bm25 — অফলাইনে কাজ করে, কোনো সেটআপ প্রয়োজন নেই। এমবেডিং ডাউনলোড হয়ে গেলে hybrid সক্ষম করুন।
কৌশল পরিবর্তন করতে:
bash
# সিমান্টিক সার্চ সক্ষম করুন (একবার ৩০ MB মডেল ডাউনলোড করে)
somtum config set retrieval.embeddings.enabled true
somtum reindex
# সর্বোত্তম রিকলের জন্য hybrid-এ পরিবর্তন করুন
somtum config set retrieval.strategy hybridসম্পূর্ণ বিকল্পের জন্য কনফিগারেশন দেখুন।
মেমরির ধরন
Somtum ছয়টি বিভাগে পর্যবেক্ষণ ক্যাপচার করে:
| ধরন | বিবরণ |
|---|---|
decision | আর্কিটেকচারাল বা ডিজাইন পছন্দ এবং তাদের কারণ |
learning | ডিবাগিং বা অন্বেষণের সময় আবিষ্কৃত বিষয় |
bugfix | একটি ফিক্স এবং তার মূল কারণ |
command | দরকারী CLI কমান্ড বা ওয়ার্কফ্লো |
file_summary | একটি ফাইল বা মডিউল কী করে তার সারসংক্ষেপ |
other | মনে রাখার মতো অন্য যেকোনো কিছু |