Bastra Recall

Bastra Recall

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同じことを何度も繰り返す必要はありません。AI ツールで共有できる、ひとつのメモリを。

私たちは、日々の AI 活用に最適なパーソナルメモリを、オープンで透明性が高く、ユーザーが管理できる形で実現することを目指しています。

好み、決定事項、苦労して見つけた解決策を、ひとつのチャットにとどめず、いつでも使えるようにしましょう。Bastra Recall はそれらをコンピューター上の読みやすい Markdown ファイルとして保存し、接続済みの AI アシスタントから利用できるようにします。

Recall の活用例では、会話、ルール、タスク、ドキュメント、共同作業に関する実践的な例を紹介しています。

プロアクティブタスクはオプトインのプレビュー機能で、v1.2.0 まではデフォルトで無効です。試すには、デーモンとクライアント／フックで BASTRA_TASKS=1 を設定してから、再起動してください。プレビューの手順と制限事項をご覧ください。

対応する連携機能により、アシスタントは有用な知見を保存し、作業開始前に関連するメモリを取得できます。Obsidian や任意のテキストエディターで、自分でファイルを確認・編集できます。自動的な想起はクライアントとの連携機能とアシスタントに依存しており、すべての指示が必ず守られることを保証するものではありません。

CLAUDE.md だけではだめなのでしょうか？

CLAUDE.md や AGENTS.md は、ファイルが小さいうちはうまく機能します。プロジェクトで作業するたびに内容は増え、アシスタントは必要かどうかにかかわらず、毎回のセッションでそのすべてを受け取ることになります。やがて誰もメンテナンスしなくなり、規約は再びばらばらになり始めます。

Bastra Recall は、その先を担います。

• すべてではなく、必要なものだけ： 各決定事項や教訓を個別のファイルとして保存します。対応する連携機能は、毎回すべてを送るのではなく、作業前に関連する項目を提示します。
• 作業とともに成長： アシスタントは作業中に新たな決定事項や解決済みの問題を記録できます。すべてを手作業で追加する代わりに、必要に応じて内容を確認し、修正できます。
• 複数のツールでひとつのメモリを共有： Claude Code、Codex、その他の MCP 対応ツールが同じボルトを共有するため、別々のルールファイルを同期し続ける必要はありません。

CLAUDE.md はそのまま使ってください。Recall は、毎回のセッションに含める必要のない知識を追加します。

バージョン 1.1.1 が公開されています。 公開済みのダウンロードは最新リリース、変更内容は変更履歴、テスト済みの連携機能は対応状況一覧をご覧ください。

_{アシスタントに検索を指示していないボルトから、2つの質問に回答しています。下部のバーは Claude Code のステータス行です。}

1.1.1 では、後継項目のランキング、語形変化の判定、同時保存とロック、コードグラフの更新コスト、Linux の監視機能、ステータスラインの更新、ヒントブロックの境界に関する問題を修正しました。Node 22–26 に対応しています。変更履歴 · ステータスライン。

インストール

macOS — ガイド付きセットアップ：

curl -fsSL https://bastra.io/install | bash

このスクリプトは、必要に応じて Homebrew をインストールし、Bastra Recall をインストールしてセットアップを開始します。メモリーを保存するフォルダーと、接続する AI クライアントを選択してください。実行前に確認したい場合は、インストーラーを読むをご覧ください。

macOS または Linux — Node 22–26 を使用：

npx bastra-recall install

事前にグローバルな npm のインストールを行う必要はありません。別の方法として、npm install -g bastra-recall を実行してから、bastra install を実行してください。

セットアップ後、AI クライアントを再起動してください。Claude Desktop では初回のメモリーセットアップが必要です。Codex ユーザーは、Codex ガイドの説明に従って、インストールされたフックを確認し、信頼する必要があります。

bastra doctor を実行してセットアップを確認してください。bastra doctor --fix を実行すると、登録を修復できます。機能セクションには、メモリーの言語、オンボーディング、セマンティック検索、クライアントごとのフックとスキル、オプトインの追加機能など、利用可能な Recall 機能がオンかオフか表示されます。オフの項目には、それを有効にするコマンドも表示されます。その他のインストール方法では、macOS 版のダウンロード、ソースからのビルド、手動設定について説明しています。

最初のメモリーを試す

1. アシスタントに次のように伝えます：「覚えておいてください：このプロジェクトでは、変更点を簡潔に説明し、確認方法も含めてください。」
2. 保存されたメモリーを表示するように依頼し、文面を確認します。
3. 新しいセッションを開始して、次のように質問します：「このプロジェクトで変更点を説明するときの私の好みは何ですか？」

同じ保管庫を使って、接続済みの別のクライアントでも検索を繰り返せます。これは、ツール間でメモリーが共有されていることを確認する簡単な方法です。対応しているフックは、通常の作業中に関連するコンテキストを提示するのにも役立ちます。

対応クライアント

AI クライアント	ステータス	セットアップと動作
Claude Code	テスト済み — 日常的に使用中	MCP、スキル、10 個のフック登録（Stop／SessionEnd を除くと 8 個）、保存通知、ステータスライン。フック
Claude Desktop	テスト済み	MCP とメモリーのガイダンス。最初のツール呼び出し時にセッションコンテキストを設定します。セットアップ。macOS の .mcpb 拡張機能を含みます
Codex CLI	v1.0 の統合で検証済み	MCP、スキル、ネイティブフック。セットアップ
Codex IDE + ChatGPT Desktop	実装済み。現場でのテストは未実施	ローカルの Codex 設定を共有します。セットアップと制限事項
Cursor	実装済み。現場でのテストは未実施	MCP 登録。bastra rules cursor でプロジェクトルールを追加します
ChatGPT Custom GPT Actions	予定	REST API とスタータースキーマはありますが、パッケージ化された統合はまだ準備できていません。進捗を確認

その他の MCP クライアントはフォワーダー経由で接続できますが、テストされていません。スクリプトなどの統合では、REST APIを使用できます。MCP は、AI アシスタントがこのメモリーサービスのような外部ツールを利用するためのプロトコルです。

対応プラットフォーム

プラットフォーム	ステータス	利用方法
macOS（Apple Silicon および Intel）	対応	Homebrew と npm によるインストール、bastra autostart、Claude Desktop .mcpb 拡張機能（リリースビルドには、npm と同様に、検証済みのコンパイル済みフッククライアントマニフェストが含まれます。クライアント自体は、オプトイン後にのみダウンロードされます）、open_document、コンパイル済みフッククライアント
Linux（x86_64 および arm64）	デーモン、CLI、MCP、フックに対応	npm でインストールしてください。コンパイル済みフッククライアントを利用できます。Homebrew によるインストール、macOS LaunchAgent（bastra autostart）、.mcpb 拡張機能のインストール、open_document には対応していません。フォワーダーが必要に応じてデーモンを起動します。
Windows	対象外	コンパイル済みフッククライアントはありません。テストされていません。

理由

月曜日に決めたプロジェクトの方針は、AI ツールを切り替えても、木曜日に参照できるべきです。Bastra Recall は、そうしたツールが共通で参照できる場所を提供します。

• 役立つコンテキストを保持： 好み、決定事項、プロジェクトの事実、解決済みの問題から得た教訓を保存します。
• 作業の前に想起： 対応するフックがセッション開始時や操作の前にコンテキストを提示し、共有スキルがアシスタント自身による検索と保存をガイドします。
• ファイルを自分で管理： メモリは構造化メタデータ付きのプレーンな Markdown ファイルなので、Bastra 以外でも読み取りや編集ができます。
• 記憶された内容を確認： bastra map を実行すると、ローカルの保管庫マップが開き、閲覧、検索、メモリの整理ができます。

ある一週間の使用例では、これらがどのように連携するかを紹介しています。

コード認識（実験的機能）

実験的なオプション機能で、リポジトリごとに bastra code enable で有効にするまではオフです。有効にすると、ファイルを編集する前に、ほかのどのファイルがそのファイルをインポートしたり呼び出したりしているかをアシスタントに伝えます。また、シンボルを grep ではなく名前で検索できる find_code 検索機能も追加します。コードマップは Graphify がローカルで作成します。コードのみを読み取り、コミットされることはなく、ソースコードが言語モデルに渡されることもありません。エージェントが不慣れなリポジトリや大規模なリポジトリで作業を始めるのに役立つ場合があります。一方、「これを変更したら何が壊れるか」を調べる用途では、当プロジェクトのようなリポジトリで通常の検索を上回る効果は測定できず、コンテキストとバックグラウンドの CPU リソースも消費します。使い方はこちら。現在は macOS と Linux に対応しています。

プライバシーと管理

ストレージとキーワード検索はローカルで行われます。アシスタントがメモリを取得すると、その内容がコンテキストとして渡されます。クラウドベースのアシスタントでは、プロバイダーがその内容を処理する場合があります。ローカルストレージを使っても、AI セッション全体がオフラインになるわけではありません。

セマンティック検索はオプションです。bastra embeddings on を実行するとローカルの Ollama エンベディングが設定され、bastra embeddings off を実行するとキーワード検索に戻ります。Ollama エンベディングを有効にすると、バックグラウンドでの言い換え処理（doc2query）も開始されます。ローカルの生成モデルがすべてのメモリのトリガーを書き換えるため、GPU のないマシンでは CPU 処理に数時間かかります。デーモンの環境変数に BASTRA_TRIGGER_EXPAND=0 を設定すると、この機能はオフになります。embeddings on と bastra doctor で使用するモデルを確認できます。OpenAI エンベディングを明示的に選択すると、クエリとインデックス化されたメモリのテキストが OpenAI に送信されます。プライバシーとネットワークの使用では、これらの処理、ファイル同期、オプションのネットワーク機能について説明しています。

iCloud、Google Drive、Dropbox に保管庫を置く場合、そのサービスの同期機能を使用します。複数のコンピューターで同時に編集すると、Bastra による自動メタデータ更新を含め、競合が発生する場合があります。Bastra は管理された複数デバイス間の同期を提供していません。バックアップを保管し、競合したコピーを確認してからファイルを置き換えてください。

~/.bastra/vault-roots.json に記録された保管庫のルートが後から見つからなくなった場合（たとえば、ドライブがマウントされていない場合）、/health と想起機能は vault_missing を報告し、書き込み処理はディスク上に空のフォルダーを作り直しません。新しいパスは最初の保存時に作成されますが、作成されるのは 1 階層だけです。親フォルダーはあらかじめ存在している必要があります。親フォルダーも見つからない場合（マウントされていないドライブでよく起こります）、親フォルダー名を示すエラーが表示されて保存は停止します。先にドライブをマウントするか、親フォルダーを作成してください。例外として、bastra install --vault <path> とセットアップウィザードでは、パスを指定するため、不足している親フォルダーも自動で作成されます。一度も使われたことのないパスの場合、親フォルダーが存在していれば、Bastra は新しい保管庫と、親フォルダーはあるもののドライブがマウントされていない状態とを完全には区別できません。そのため、最初に保存する前にドライブがマウントされていることを確認してください。~/.bastra/vault-roots.json が空または破損している場合、あるいは ~/.bastra に書き込み権限がない場合は、保管庫へのすべての書き込みがファイル名を示すエラーとともに停止します。保管庫がマウントされている場合は、そのファイルを削除してください（次回の保存時に再作成されます）。そうでない場合は、~/.bastra の権限を修正してください。意図的に保管庫を移動または削除した場合は、フォルダーを再作成するか、Bastra の参照先を新しいパスに変更してください。

ガイド

• Doctor — セットアップ、保存漏れの通知、デーモン設定の警告。

• Telemetry — 提供されたコンテキスト、候補、測定可能なコスト。

• Release checks — 公開された一式を検証します。

• 既存のメモリをインポート — リスト、チャットのエクスポート、ルール、メモリフォルダー。フォルダーのインポートは別の受け入れ領域に直接保存されます。それ以外の方法では、候補をステージングしてレビューに回します。

• Vault map — メモリを閲覧、検索し、要対応のものにフラグを付けます。

• Updates — bastra update で更新するか、自動更新を有効にします。

• モデルの推奨 — リリースによっては、より優れたローカルテキストモデルが提案されることがあります。自動で切り替わることはなく、切り替えるかどうかは確認されます。

• レビュー済みミスの収集ツール — 想起の機会を逃したケースをレビューするためのオフラインのリポジトリツールです。自動で適用されるものはありません。

• ステータスラインとターミナルパネル — Claude Code と Codex 向けのセットアップ、ビュー、データ制限。

• 製品ドキュメント — アシスタントにプロジェクトのユーザーガイドを管理させます。

• Bastra Commons — 検証記録付きの、任意で利用できるコミュニティレシピ。

• 使い方とトラブルシューティング · メモリ形式 · アーキテクチャ · フック · アーカイブ：rm と git スナップショット · 保存と想起のトリガー · 分類体系 · 感情価と反射

ロードマップ

1.x のリリース系列では、測定に基づく想起品質、関連性の高いセッションコンテキスト、メモリ使用に対するより明確な制御に重点を置いています。セッションコンテキストの累積予算はシャドーモードで測定中です。現時点では、実行中のセッション全体に適用される上限はまだ強制されません。ロードマップとリリースの境界。

ネイティブの Bastra Mac アプリを開発中です。オープンソースパッケージにはローカルのブラウザベースの Vault map がすでに含まれており、このアプリとは独立して動作します。

ライセンスと連絡先

MIT — LICENSE を参照してください。ステータスラインには、owloops/claude-powerline が、引き続き適用される MIT ライセンスの下で含まれています。任意のコード認識機能では Graphify（Apache-2.0）を使用します。これは Recall に同梱されない別プロジェクトであり、この機能を有効にした場合に限り PyPI からインストールされます。

質問する · バグを報告する · 貢献する · プロジェクトを支援する。脆弱性は SECURITY.md から非公開で報告してください。

Daniel / @n0mad-ai が開発しました。

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🇩🇪 ドイツ語

同じことを何度も繰り返さない。AI ツールで共有する記憶。

私たちは、日々の AI 活用に最適なパーソナルメモリを、オープンで、透明性があり、あなた自身で管理できる形で実現することを目指しています。

チャットをまたいで、あなたの好みや決定事項、積み重ねた解決策を保存できます。Bastra Recall はそれらを読みやすい Markdown ファイルとしてあなたのコンピューターに保存し、連携した AI アシスタントから利用できるようにします。

Recall の活用例では、会話、ルール、タスク、ドキュメント、共同作業の例を紹介しています。

プロアクティブなタスクは、v1.2.0 まではデフォルトで無効のオプトインプレビューです。試すには、デーモンとクライアント／フックで BASTRA_TASKS=1 を設定して、再起動してください。プレビューの手順と制限事項。

対応済みの連携機能により、アシスタントは重要な知見を保存し、新しいタスクの前に関連する記憶を呼び出せます。Obsidian や任意のテキストエディターを使って、ファイルを自分で確認・編集できます。自動呼び出しの動作は連携機能とアシスタントによって異なり、すべての指示が守られることを保証するものではありません。

CLAUDE.md だけではだめなのですか？

CLAUDE.md や AGENTS.md は、小さいうちはうまく機能します。プロジェクトで作業を続けるうちに毎月長くなり、アシスタントは必要かどうかにかかわらず、各セッションでその内容をすべて提示されるようになります。やがて誰もメンテナンスしなくなり、規約も再びばらばらになっていきます。

Bastra Recall は、そんな課題を解決します。

• すべてではなく、必要なものだけ： 個々の決定事項や教訓を、それぞれ独立したファイルとして保存します。対応済みの連携機能は、毎回すべてを送るのではなく、作業前に関連する項目を提示します。
• 成長に合わせて拡張： アシスタントは作業中に、新しい決定事項や解決済みの問題を自分で記録できます。すべてを手作業で追記する代わりに、必要に応じて確認・修正できます。
• 複数のツールで共有する記憶： Claude Code、Codex、その他の MCP 対応ツールが同じ Vault にアクセスできるため、個別のルールファイルを照合する必要がありません。

CLAUDE.md はそのまま使えます。Recall は、すべてのセッションに含める必要のない知識を補います。

バージョン 1.1.1 が公開されています。 リリース版のダウンロードは最新リリース、変更内容は変更履歴、テスト済みの連携機能はサポートマトリックスをご覧ください。

_{アシスタントが検索すべきではない Vault から、2つの質問に回答しています。下部のバーは Claude Code のステータスバーです。}

1.1.1 では、切り離されたメモの検索順序、リフレックスでの語形、同時保存とロック、コードグラフのコスト、Linux の監視機能、ステータスライン、ヒントブロックの境界を修正しました。Node 22–26 に対応しています。変更履歴 · ステータスライン。

インストール

macOS – ガイド付きセットアップ：

curl -fsSL https://bastra.io/install | bash

必要に応じてスクリプトが Homebrew をインストールし、Bastra Recall をインストールしてセットアップを開始します。記憶を保存するフォルダーと、接続する AI クライアントを選択してください。インストールスクリプトを事前に読むこともできます。

macOS または Linux – Node 22–26 を使用：

npx bastra-recall install

事前に npm をグローバルインストールする必要はありません。別の方法として、npm install -g bastra-recall を実行し、その後 bastra install を実行してください。

セットアップ後、AI クライアントを再起動してください。Claude Desktop には一度だけ行う Memory セットアップが必要です。Codex では、Codex の手順に従って、インストールされたフックを確認し、承認してください。

bastra doctor でセットアップを確認できます。bastra doctor --fix では登録を修復できます。features セクションには、Recall の各機能が有効か無効かが表示されます。メモリの言語、オンボーディング、セマンティック Recall、フック、クライアントごとのスキル、オプションの追加機能が含まれます。また、無効になっている機能ごとに、有効化するコマンドも示されます。その他のインストール方法では、macOS 版のダウンロード、ソースコードからのビルド、手動設定について説明しています。

最初の記憶を試す

1. アシスタントに「覚えておいて：このプロジェクトの変更は簡潔に説明し、どのように確認したかも述べる」と伝えます。
2. 保存された記憶を表示してもらい、表現を確認します。
3. 新しいセッションを開始し、「このプロジェクトの変更を説明するとき、私はどんな好みがある？」と尋ねます。

必要に応じて、同じ Vault を使う別の接続済みクライアントでも質問を繰り返してください。ツールが同じ記憶を利用しているかを簡単に確認できます。また、対応するフックを使うと、通常の作業中に適切なコンテキストが表示されます。

対応するインターフェース

AI クライアント	状態	セットアップと動作
Claude Code	テスト済み – 日常的に使用中	MCP、スキル、10 個のフック登録（Stop/SessionEnd を除くと 8 個）、記憶に関するヒント、ステータスライン。フック
Claude Desktop	テスト済み	MCP と Memory の手順。最初のツール呼び出し時にセッションコンテキストを表示します。セットアップ。macOS 拡張機能 .mcpb を含みます
Codex CLI	v1.0 統合で検証済み	MCP、スキル、ネイティブフック。セットアップ
Codex IDE + ChatGPT Desktop	実装済み。実環境では未テスト	Codex のローカル設定を共有します。セットアップと制限事項
Cursor	実装済み。実環境では未テスト	MCP 登録。bastra rules cursor でプロジェクトルールを追加します
ChatGPT Custom GPT Actions	予定	REST API とスタータースキーマは用意されています。統合の完成には至っていません。進捗

その他の MCP クライアントでもフォワーダーを使用できますが、テストされていません。スクリプトやその他の統合ではREST APIを使用します。MCP は、AI アシスタントがこの記憶サービスのような外部ツールを使用するためのプロトコルです。

対応プラットフォーム

プラットフォーム	ステータス	利用可能な機能
macOS（Apple Silicon および Intel）	対応	Homebrew および npm によるインストール、bastra autostart、Claude デスクトップ拡張 .mcpb（リリースビルドには npm と同様に、検証済みのコンパイル済みフッククライアントのマニフェストが含まれています。クライアント自体は、あなたが同意してからダウンロードされます）、open_document、コンパイル済みフッククライアント
Linux（x86_64 および arm64）	デーモン、CLI、MCP、フック	npm によるインストール、コンパイル済みフッククライアントを利用可能。Homebrew によるインストール、macOS LaunchAgent（bastra autostart）、.mcpb 拡張のインストール、open_document には対応していません。フォワーダーは必要に応じてデーモンを起動します。
Windows	対象外	コンパイル済みフッククライアントはありません。テストもされていません。

理由

月曜日に決めたプロジェクトの方針は、使用する AI ツールを切り替えても、木曜日にはまだ参照できる状態であるべきです。Bastra Recall は、ツールに共通の参照先を提供します。

• 役立つコンテキストを保持： 好み、決定事項、プロジェクトの知識、解決した問題から得られた知見を保存します。
• 作業の前に思い出す： 対応するフックが、セッション開始時とアクションの前にコンテキストを提供します。共通スキルが、アシスタント自身による検索と保存を案内します。
• ファイルを手元に残す： 記憶は構造化メタデータを含む Markdown 形式で、Bastra 以外からも読み取り、編集できます。
• 保存した内容をたどる： bastra map を開くと、ローカルの Vault マップを閲覧、検索、管理できます。

仕事での1週間の使用例で、これらがどのように連携するかをご覧ください。

コード認識（実験的）

実験的な機能で、任意で利用でき、デフォルトでは無効です。bastra code enable でリポジトリごとに有効化します。有効にすると、ファイルを変更する前に、ほかのどのファイルがそのファイルをインポートまたは呼び出しているかを Recall がアシスタントに伝えます。また、名前を指定してシンボルを見つける find_code も利用できます。コードマップは Graphify がローカルで構築します。コードを読み取るだけで、コミットされることはなく、言語モデルがソースコードを見ることもありません。エージェントが未知または大規模なリポジトリを把握するのに役立つ場合があります。一方、「これを変更したら何が壊れるか？」という問いでは、私たちのリポジトリのような対象において、単純な検索より明確に優れているとは確認できませんでした。また、バックグラウンドでコンテキストと計算時間を消費します。使い方。現時点では macOS と Linux に対応しています。

プライバシーと制御

保存とキーワード検索はローカルで行われます。アシスタントがリマインダーを取得すると、その内容がコンテキストとして渡されます。クラウドベースのアシスタントの場合、その内容はプロバイダーによって処理される可能性があります。ローカルに保存しても、AI セッション全体がオフラインになるわけではありません。

セマンティック検索は任意です。bastra embeddings on でローカルの Ollama Embeddings を設定し、bastra embeddings off でキーワード検索に戻します。Ollama Embeddings を使うと、バックグラウンドでの書き換え（doc2query）も始まります。ローカルの生成モデルが各リマインダーのトリガーを書き換える処理には、GPU のないマシンでは何時間もかかることがあります。デーモンの環境変数に BASTRA_TRIGGER_EXPAND=0 を設定すると、この処理を無効にできます。使用中のモデルは embeddings on と bastra doctor に表示されます。OpenAI Embeddings を明示的に選んだ場合、検索クエリとインデックス化されたリマインダーのテキストは OpenAI に送信されます。プライバシーとネットワークアクセスでは、これらのデータ送信、ファイルの同期、任意のネットワーク機能について説明しています。

iCloud、Google Drive、Dropbox 内の Vault では、それぞれのサービスの同期機能を利用します。複数のマシンで同時に変更すると、Bastra の自動メタデータ更新も含め、競合が発生する可能性があります。Bastra は管理された複数デバイス間の同期機能を提供していません。バックアップを保管し、競合したファイルを置き換える前に確認してください。

~/.bastra/vault-roots.json に記録された Vault のルートが後から見つからなくなった場合（たとえば、ドライブがマウントされていない場合）、/health と Recall は vault_missing を報告し、書き込み処理がディスク上に空のフォルダーを新たに作成することはありません。まったく新しいパスは、最初の保存時に引き続き作成されますが、作成されるのは 1 階層だけです。親フォルダーはあらかじめ存在している必要があります。親フォルダーも存在しない場合（通常はドライブがマウントされていないとき）、そのフォルダー名を示すエラーが発生して保存は中止されます。ドライブをマウントするか、先に親フォルダーを作成してください。例外として、bastra install --vault <pfad> とセットアップウィザードでは、自分でパスを指定するため、存在しない親フォルダーも作成されます。まだ一度もそのパスを見たことのないマシンでは、親フォルダーが存在する場合、Bastra は新しい Vault と、ドライブがマウントされていない状態とを安全に区別できません。そのため、初めて保存する前にドライブがマウントされていることを確認してください。~/.bastra/vault-roots.json が空または破損している場合、あるいは ~/.bastra に書き込み権限がない場合、Vault への書き込みはすべて、該当ファイルを示すエラーで停止します。Vault がマウントされている場合はファイルを削除してください（次の保存時に再作成されます）。そうでない場合は、~/.bastra の権限を修正してください。Vault を意図的に移動または削除した場合は、フォルダーを再作成するか、Bastra に新しいパスを指定してください。

ガイド

• Doctor – セットアップ、メモリに関する通知の不足、デーモン設定の警告。

• テレメトリー – 提供されたコンテキスト、候補、測定可能なコスト。

• リリースチェック – 公開済みのセット全体を確認します。

• 既存の記憶をインポートする – リスト、チャットのエクスポート、ルール、メモリフォルダー。フォルダーのインポートは直接、分離された領域に保存されます。それ以外の方法では、確認用の候補が準備されます。

• Vault-Map – 記憶を探索、検索し、手入れの対象としてマークします。

• 更新 – bastra update で更新するか、自動更新を有効にします。

• モデルの推奨 – リリースでより適したローカルテキストモデルが提案されることがあります。確認を求められますが、自動で切り替わることはありません。

• Reviewed-Miss-Harvester — 見逃した検索機会を確認するオフラインのリポジトリツールです。自動で適用されることはありません。

• ステータスラインとターミナルパネル – Claude Code と Codex のセットアップ、ビュー、データの境界。

• 製品ドキュメント – アシスタントにプロジェクトのガイドを管理させます。

• Bastra Commons – 検証記録付きの任意のコミュニティレシピ。

• 使い方とトラブルシューティング · メモリ形式 · アーキテクチャ · フック · アーカイブする rm と Git スナップショット · 保存と検索のトリガー · 分類体系 · 感情価と反射

ロードマップ

1.x リリースシリーズでは、測定された検索品質、セッションに適したコンテキスト、記憶の利用に対するより明確な制御に重点を置いています。セッションの累積コンテキスト予算はシャドーモードで測定されますが、まだグローバルな上限を強制するものではありません。ロードマップとリリースの境界。

ネイティブの Bastra Mac アプリを開発中です。オープンソースパッケージには、ローカルで動作するブラウザーベースの Vault-Map がすでに含まれており、このアプリとは独立して利用できます。

ライセンスと連絡先

MIT – LICENSE を参照してください。ステータスラインには、owloops/claude-powerline がそのままの MIT ライセンスで含まれています。任意のコード認識機能では Graphify（Apache-2.0）を使用します。これは独立したプロジェクトであり、Recall には同梱されていません。この機能を有効にした場合にのみ、PyPI からインストールされます。

質問する · バグを報告する · 貢献する · プロジェクトを支援する。セキュリティ上の問題は、SECURITY.md から非公開で報告してください。

Daniel / @n0mad-ai が開発しました。