MemoryWhale

Dauerhaftes, lokales Debugging-Gedächtnis für Entwickler und Coding-Agenten.

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Ein Build-Fehler taucht wieder auf; mw context meldet, dass er schon zweimal aufgetreten ist, und mw search liefert den gespeicherten Fix.

**Du stößt auf einen Fehler. MemoryWhale weiß noch, dass du ihn schon einmal hattest, und liefert dir gleich den Fix.** MemoryWhale hält fest, was beim Debuggen tatsächlich passiert ist: Befehle, Ausgaben, Fehlschläge und die Fixes, die funktioniert haben. Diese Belege landen lokal in SQLite, sodass du und deine Coding-Agenten sie auch dann noch finden, wenn das Terminal, die SSH-Verbindung oder die Agentensitzung längst weg ist. Über MCP arbeitet es mit 19 Coding-Agenten zusammen, ganz ohne Konto und ohne Upload. > Auf [LongMemEval](../../benchmarks/longmemeval/README.md), einem öffentlichen Benchmark für Langzeitgedächtnis, > landet eine Sitzung mit der Antwort bei **97%** von 470 Fragen unter den > ersten 5 Suchtreffern (nur Retrieval, kein Modell). > > In einer kontrollierten Evaluation mit projektspezifischen Bugs löste ein Agent ohne > Gedächtnis **25%** der Aufgaben, mit Gedächtnis **96%**. Es handelt sich um > synthetische Aufgaben, die den Mechanismus zeigen, nicht um eine Feldstudie; siehe > [so wurde gemessen](../../benchmarks/README.md). **MemoryWhale 0.23.0: MemoryWhale on Your Desktop · 26. Oktober 2026.** CLI, Weboberfläche und Desktop-App teilen sich die Produktversion 0.23.0; der wiederverwendbare Rust-Kern hat die Version 0.10.0. Hinweise zum Upgrade findest du in den [Release Notes](https://github.com/wuisabel-gif/MemWhale/blob/v0.23.0/docs/releases/0.23.0.md). Beim Öffnen wird ein Speicher von Schema 10 auf 17 migriert.

Das make eines Agenten scheitert mit einem xcrun-Fehler; der Capture-Hook meldet, dass der Fehler schon einmal auftrat und der Fix xcode-select --install war.

**Du willst mitmachen?** Fang mit dem [„Start here“-Issue](https://github.com/wuisabel-gif/MemWhale/issues/317) an. Für viele Aufgaben brauchst du kein Rust, etwa für das Prüfen von Übersetzungen oder Korrekturen an der Dokumentation. ## Warum MemoryWhale? - **Festhalten, was wirklich passiert ist.** Bewahre Befehl, Umgebung, Ausgabe, Fehlschlag und Erkenntnis auf – nicht nur eine Zeile in der Shell-History. - **Ein Gedächtnis für alle Coding-Agenten.** Jeder kompatible stdio-MCP-Client kann über `mw-mcp` denselben lokalen Speicher lesen und beschreiben. - **Die Entwicklungshistorie bleibt lokal.** MemoryWhale funktioniert ohne Konto, ohne gehosteten Dienst und ohne tokenbasierte Abrechnung für das Gedächtnis. MemoryWhale speichert Entwicklungserfahrung, nicht alles. Es ist eine Gedächtnisschicht fürs Debugging – kein autonomer Coding-Agent, kein universelles persönliches Gedächtnis und kein Ersatz für Projektdokumentation. ## Neu in Agent-Native Memory - **Agenten anbinden und prüfen.** Mit `mw integrate` richtest du für Claude Code oder Rho den MCP-Zugriff, Capture-Hooks und Hinweise zur Gedächtnisnutzung ein; `mw doctor` prüft MCP, Hooks und Skills unabhängig voneinander. - **Herkunft explizit halten.** Schema 10 speichert den Agenten eines Befehls als `claude`, `rho` oder `NULL`. Das Anzeige- und Filterlabel `terminal` steht für Terminal-, manuelle oder ältere Aufzeichnungen – es ist kein Beleg dafür, dass ein Mensch den Befehl ausgeführt hat. Die Agentenidentität ist unabhängig vom Quelltyp wie `command`, `session` oder `note`. - **Ein Repository, getrennte Worktrees.** Kanonische Repository-IDs fassen verknüpfte Worktrees zusammen und behalten dabei das Wurzelverzeichnis jedes Worktrees sowie vorhandene Projekt-Tags bei. Die Erkennung liest lokale Git-Metadaten und fragt keinen entfernten Dienst ab. - **Lokale Schnittstellen nutzen.** `mw-serve` stellt HTTP-MCP unter `POST /mcp` bereit; mit `mw-serve --api` schaltest du bewusst die schreibgeschützte JSON-API zu. Beide laufen über den Listener des Dashboards; Zugriff von außerhalb des Loopback-Interfaces erfordert ein Token. - **GitHub-Kontext gezielt abrufen.** `mw github context ` liest PR-Metadaten, Checks und Reviews über deinen bestehenden `gh`-Login. Der Befehl gibt größenbegrenzten, um sensible Daten bereinigten Kontext aus, ohne Code auszuchecken oder ihn automatisch im Gedächtnis zu speichern. Eine GitHub-Synchronisierung im Hintergrund gibt es nicht. ## Installation Vorkompilierte Binaries gibt es für Linux x86_64/aarch64 und macOS: ```bash ( set -eu installer="$(mktemp)" trap 'rm -f "$installer"' EXIT curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/wuisabel-gif/MemWhale/7c3864c743cec9a8fa813dcc0b2459cc2859c849/install.sh -o "$installer" printf '%s %s\n' '3e0cad72b29c1894d5ff5f7c30b099537f96501801c14b6320c12e169a3ac8d6' "$installer" | shasum -a 256 -c - sh "$installer" ) ``` Alternativ installierst du über Cargo oder Homebrew: ```bash cargo install memorywhale-cli brew tap wuisabel-gif/memorywhale https://github.com/wuisabel-gif/MemWhale brew install memorywhale ``` Prüfe nach der Installation oder einem Upgrade die Version und die lokale Einrichtung: ```bash mw --version mw doctor ``` Unter Windows läuft MemoryWhale in [WSL](https://learn.microsoft.com/windows/wsl/). Hinweise zur Installation über Paketmanager, zur PATH-Konfiguration und zu den einzelnen Plattformen stehen in der [Anleitung für den Einstieg](../../docs/guides/getting-started.md). **Desktop-App.** Wenn du lieber ein Fenster als ein Terminal willst, zeigt die MemoryWhale-App, was deinen Agenten gesagt wurde, die Befehle und Ausgaben dahinter und deine Lektionen, und sie bleibt in der Menüleiste, um jeden neuen Hinweis anzukündigen. Sie erscheint mit jedem Release ab 0.23; siehe die [Desktop-Anleitung](../../docs/guides/desktop.md). ## Beispiel in 60 Sekunden ```bash mw global on # capture future interactive shell commands mw-run -- cargo check # capture one command and its output mw remember "the linker needed libssl-dev" mw search "linker error" # recover the failure and its fix mw context --last-error # compact context for any agent or chat mw pet # check your memory store's mood ``` ![Demo der Stimmungen von mw pet](../../assets/pet-demo.gif) Für längere Arbeiten zeichnet `mw --live` eine Shell-Sitzung auf, die auch einen Absturz übersteht. `mw tui` öffnet einen interaktiven Browser im Terminal, `mw-serve` startet das lokale Web-Dashboard. ## So funktioniert es ```text CAPTURE MEMORY RETRIEVAL shell / mw-run ──────► local SQLite ────────► search / context agent hooks ─────────► evidence + lessons ──► similar failures │ INTERFACES CLI / MCP / TUI / Web / Desktop ``` Aufzeichnung und Abruf sind voneinander unabhängig. MCP gibt einem Agenten Zugriff auf bereits vorhandene Erinnerungen, zeichnet aber normale Terminalaktivität nicht automatisch auf. Das vollständige Modell beschreiben die [Architektur](../../docs/architecture.md) und das [Konzept zur Aufzeichnung](../../docs/concepts/capture.md). ## Funktioniert mit deinem Coding-Agenten `mw-mcp` ist die gemeinsame Integrationsschnittstelle: ein lokaler stdio-MCP-Server mit sechs Gedächtniswerkzeugen, die über `mw-serve` auch per HTTP erreichbar sind. Anleitungen gibt es bereits für Claude Code, Rho, Claude Desktop, Cursor, VS Code / GitHub Copilot, Windsurf, Zed, Codex CLI, Cline, Continue, Gemini CLI, Goose, OpenClaw, CrowClaw, Hermes Agent und weitere kompatible Clients. ```bash mw integrate claude mw integrate rho mw doctor ``` Nicht jeder Client kann dasselbe. MCP ermöglicht den Zugriff aufs Gedächtnis; um ausgeführte Befehle automatisch aufzuzeichnen, braucht es einen clientspezifischen Hook. Die [Integrationsmatrix](../../integrations/README.md) unterscheidet zwischen Zugriff, Aufzeichnung und Hinweisen zur Gedächtnisnutzung und verlinkt alle geprüften Einrichtungsanleitungen. Die aktuelle Hook-Payload von Rho enthält weder den Befehlstext noch stdout: Fehlschläge lassen sich als Metadaten mit einem Platzhalterbefehl speichern, erfolgreiche Aufrufe ohne Befehlstext werden übersprungen. Die [Demo zur Übergabe zwischen Agenten](../../docs/guides/cross-agent-handoff.md) arbeitet mit Fixtures und einem simulierten Rho-Client gegen echtes MCP – nicht mit live laufenden Agenten und nicht mit einem verifizierten Cargo-Fix. Der mitgelieferte Skill gibt Hinweise zur Gedächtnisnutzung. Er implementiert weder einen automatischen Abruf beim Start einer Aufgabe noch ein automatisches Nachschlagen von Fehlschlägen oder ein Speichern vor der Kontextkomprimierung. Solche Entscheidungen über den Sitzungsablauf bleiben Sache des Clients. Über MCP angelegte Erkenntnisse müssen standardmäßig erst geprüft werden. ## Für wen ist MemoryWhale gedacht? MemoryWhale richtet sich an Entwickler, deren Debugging-Kontext über Terminal-Scrollback, Shell-History, verschiedene Rechner und kurzlebige Agentensitzungen verstreut ist. Besonders nützlich ist es, wenn du: - Builds, Abhängigkeiten, Git, Umgebungen oder Deployments debuggst; - Coding-Agenten über mehrere Sitzungen hinweg nutzt oder zwischen Tools wechselst; - per SSH oder auf mehreren Entwicklungsrechnern arbeitest; - wiederkehrende Fehlschläge samt ihren Fixes durchsuchbar halten willst; - lokale Speicherung einem gehosteten Gedächtnisdienst vorziehst. Unter [Anwendungsfälle](../../docs/concepts/use-cases.md) findest du jedes dieser Szenarien durchgespielt – von Anfang bis Ende und mit echten Befehlen. ## Dokumentation - [Überblick über die Dokumentation](../../docs/README.md) - [Erste Schritte](../../docs/guides/getting-started.md) - [`mw pet`-Referenz](../../docs/reference/pet.md) - [Terminal-Aufzeichnung](../../docs/guides/terminal-capture.md) - [Desktop-App](../../docs/guides/desktop.md) - [Agentengedächtnis](../../docs/guides/agent-memory.md) - [CLI-Referenz](../../docs/reference/cli.md) - [Lokale JSON-API](../../docs/reference/api.md) - [MCP-Referenz](../../docs/reference/mcp.md) - [Sicherheit und lokales Bedrohungsmodell](../../docs/SECURITY.md) - [Ökosystem](../../docs/ECOSYSTEM.md) – Delphin, ContextGC und MemoryWhale im Zusammenspiel - [Integrationsanleitungen und Funktionsmatrix](../../integrations/README.md) ## Mitwirken MemoryWhale nimmt Änderungen an, die das Aufzeichnen, Bewahren, Abrufen oder Teilen von Entwicklungserfahrung verbessern. In [CONTRIBUTING.md](../../CONTRIBUTING.md) findest du die Regeln zum Projektumfang, die Entwicklungsbefehle und die Checkliste für Pull Requests. Wenn du neu dabei bist, such dir eine Aufgabe aus dem [„Start here“-Issue](https://github.com/wuisabel-gif/MemWhale/issues/317) aus. Jeder Pull Request bekommt außerdem ein automatisches Review von [Second-Opinion](https://github.com/wuisabel-gif/second-opinion), einer GitHub Action aus einem Schwesterprojekt von MemoryWhale. Die Kommentare sind Vorschläge; was davon umgesetzt wird, entscheidet ein Mensch. Einrichtung und Grenzen stehen im [Second-Opinion-Leitfaden](../../integrations/second-opinion/README.md). Veröffentlicht unter der [MIT-Lizenz](../../LICENSE).