AIVectorMemory

Dale memoria a tu asistente de IA — Servidor MCP de memoria persistente entre sesiones

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¿Sigues usando CLAUDE.md / MEMORY.md como memoria? Este enfoque de memoria basado en archivos Markdown tiene defectos fatales: el archivo crece sin parar, inyectando todo en cada sesión y consumiendo una enorme cantidad de tokens; el contenido solo permite búsqueda por palabras clave — buscar "timeout de base de datos" no encuentra "error en pool de conexiones MySQL"; compartir un archivo entre proyectos causa contaminación cruzada; no hay seguimiento de tareas, así que el progreso del desarrollo depende solo de tu cabeza; sin mencionar el truncamiento a 200 líneas, el mantenimiento manual y la imposibilidad de deduplicar o fusionar.

AIVectorMemory es un enfoque completamente diferente. Almacenamiento en base de datos vectorial local con búsqueda semántica para recuperación precisa (coincide aunque las palabras sean diferentes), recuperación bajo demanda que solo carga memorias relevantes (consumo de tokens baja un 50%+), aislamiento multi-proyecto automático sin interferencia, y seguimiento de problemas + gestión de tareas integrado que permite a la IA automatizar completamente tu flujo de desarrollo. Todos los datos se guardan permanentemente en tu máquina — cero dependencia de la nube, nunca se pierden al cambiar de sesión o de IDE.

✨ Características Principales

Característica	Descripción
🧠 Memoria Entre Sesiones	Tu IA por fin recuerda tu proyecto — errores encontrados, decisiones tomadas, convenciones establecidas, todo persiste entre sesiones
🔍 Búsqueda Híbrida Inteligente	FTS5 texto completo + búsqueda semántica vectorial dual, ranking fusionado RRF + puntuación compuesta (recencia × frecuencia × importancia), mucho más precisa que la búsqueda vectorial pura
🐛 Seguimiento de Problemas	Issue Tracker integrado — descubrir → investigar → corregir → archivar ciclo completo. La IA gestiona el ciclo de vida de bugs automáticamente
📋 Gestión de Tareas	Spec → desglose de tareas → subtareas anidadas → sincronización de estados → archivado vinculado. La IA dirige el flujo de desarrollo completo
🚦 Estado de Sesión	Gestión de bloqueos + reanudación desde punto de interrupción + seguimiento de progreso, transición fluida entre sesiones y compresión de contexto
🪝 Hooks + Steering	Inyección automática de reglas de trabajo + hooks de guardia de comportamiento, comportamiento consistente de la IA garantizado — sin repetir instrucciones
🧬 Evolución de Memoria	Detección de contradicciones reemplaza conocimiento obsoleto + promoción automática corto→largo plazo + archivo automático a 90 días, memoria auto-evolutiva
📊 App Escritorio + Panel Web	App de escritorio nativa (macOS/Windows/Linux) + panel Web, red vectorial 3D para ver conexiones de conocimiento de un vistazo
💰 Ahorro 50%+ Tokens	Recuperación semántica bajo demanda, adiós a copiar y pegar el contexto del proyecto en cada conversación
🏠 Completamente Local	Cero dependencia de la nube. Inferencia local ONNX, sin API Key, los datos nunca salen de tu máquina
🔌 11 IDEs Cubiertos	Cursor / Kiro / Claude Code / Windsurf / VSCode / Copilot / OpenCode / Trae / Codex / Antigravity / OpenClaw — instalación y desinstalación con un clic
📁 Aislamiento Multi-Proyecto	Una sola BD para todos los proyectos, aislamiento automático sin interferencia, cambio de proyecto transparente
🔄 Deduplicación Inteligente	Similitud > 0.95 fusiona automáticamente, la base de memorias siempre limpia — nunca se desordena con el uso
🌐 7 Idiomas	简体中文 / 繁體中文 / English / Español / Deutsch / Français / 日本語, i18n completa para panel + reglas Steering

QQ群：1085682431 | 微信：changhuibiz
共同参与项目开发加QQ群或微信交流

🏗️ Arquitectura

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│                   AI IDE                         │
│  OpenCode / Codex / Claude Code / Cursor / ...  │
└──────────────────────┬──────────────────────────┘
                       │ MCP Protocol (stdio)
┌──────────────────────▼──────────────────────────┐
│              AIVectorMemory Server               │
│                                                  │
│  ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────────────┐ │
│  │ remember │ │  recall   │ │   auto_save      │ │
│  │ forget   │ │  task     │ │   status/track   │ │
│  └────┬─────┘ └────┬─────┘ └───────┬──────────┘ │
│       │            │               │             │
│  ┌────▼────────────▼───────────────▼──────────┐  │
│  │         Embedding Engine (ONNX)            │  │
│  │      intfloat/multilingual-e5-small        │  │
│  └────────────────────┬───────────────────────┘  │
│                       │                          │
│  ┌────────────────────▼───────────────────────┐  │
│  │     SQLite + sqlite-vec (Índice Vectorial) │  │
│  │     ~/.aivectormemory/memory.db            │  │
│  └────────────────────────────────────────────┘  │
└──────────────────────────────────────────────────┘

🚀 Inicio Rápido

Opción 1: Instalación con pip (Recomendado)

# Instalar
pip install aivectormemory

# Actualizar a la última versión
pip install --upgrade aivectormemory

# Ir al directorio de tu proyecto, configuración IDE con un clic
cd /path/to/your/project
run install

run install te guía interactivamente para seleccionar tu IDE, generando automáticamente la configuración MCP, reglas Steering y Hooks — sin configuración manual.

Usuarios de macOS:
Si aparece el error externally-managed-environment, agrega --break-system-packages
Si aparece el error enable_load_extension, tu Python no soporta la carga de extensiones SQLite (el Python integrado de macOS y los instaladores de python.org no lo soportan). Usa Homebrew Python:
brew install python
/opt/homebrew/bin/python3 -m pip install aivectormemory

Opción 2: uvx (sin instalación)

No necesitas pip install, ejecuta directamente:

cd /path/to/your/project
uvx aivectormemory install

Requiere tener uv instalado. uvx descarga y ejecuta el paquete automáticamente.

Opción 3: Configuración manual

{
  "mcpServers": {
    "aivectormemory": {
      "command": "run",
      "args": ["--project-dir", "/path/to/your/project"]
    }
  }
}

📍 Ubicación de archivos de configuración por IDE

IDE	Ruta de configuración
Kiro	`.kiro/settings/mcp.json`
Cursor	`.cursor/mcp.json`
Claude Code	`.mcp.json`
Windsurf	`.windsurf/mcp.json`
VSCode	`.vscode/mcp.json`
Trae	`.trae/mcp.json`
OpenCode	`opencode.json`
Codex	`.codex/config.toml`

Para Codex, usa TOML a nivel de proyecto en lugar de JSON:

[mcp_servers.aivectormemory]
command = "run"
args = ["--project-dir", "/path/to/your/project"]

Codex solo carga .codex/config.toml a nivel de proyecto después de marcar el repositorio como trusted project.

🛠️ 9 Herramientas MCP

`remember` — Almacenar memoria

content (string, requerido)   Contenido en formato Markdown
tags    (string[], requerido)  Etiquetas, ej. ["error", "python"]
scope   (string)               "project" (por defecto) / "user" (entre proyectos)

Similitud > 0.95 actualiza automáticamente la memoria existente, sin duplicados.

`recall` — Búsqueda semántica

query   (string)     Palabras clave de búsqueda semántica
tags    (string[])   Filtro exacto por etiquetas
scope   (string)     "project" / "user" / "all"
top_k   (integer)    Número de resultados, por defecto 5

Coincidencia por similitud vectorial — encuentra memorias relacionadas incluso con palabras diferentes.

`forget` — Eliminar memorias

memory_id  (string)     ID individual
memory_ids (string[])   IDs en lote

`status` — Estado de sesión

state (object, opcional)   Omitir para leer, pasar para actualizar
  is_blocked, block_reason, current_task,
  next_step, progress[], recent_changes[], pending[]

Mantiene el progreso de trabajo entre sesiones, restaura contexto automáticamente.

`track` — Seguimiento de problemas

action   (string)   "create" / "update" / "archive" / "list"
title    (string)   Título del problema
issue_id (integer)  ID del problema
status   (string)   "pending" / "in_progress" / "completed"
content  (string)   Contenido de investigación

`task` — Gestión de tareas

action     (string, requerido)  "batch_create" / "update" / "list" / "delete" / "archive"
feature_id (string)             Identificador de funcionalidad asociada (requerido para list)
tasks      (array)              Lista de tareas (batch_create, soporta subtareas)
task_id    (integer)            ID de tarea (update)
status     (string)             "pending" / "in_progress" / "completed" / "skipped"

Vinculado a documentos spec mediante feature_id. Update sincroniza automáticamente checkboxes de tasks.md y estado de problemas asociados.

`readme` — Generación de README

action   (string)    "generate" (por defecto) / "diff" (comparar diferencias)
lang     (string)    Idioma: en / zh-TW / ja / de / fr / es
sections (string[])  Secciones específicas: header / tools / deps

Genera automáticamente contenido README desde TOOL_DEFINITIONS / pyproject.toml, soporte multiidioma.

`auto_save` — Guardado automático de preferencias

preferences  (string[])  Preferencias técnicas expresadas por el usuario (scope=user fijo, entre proyectos)
extra_tags   (string[])  Etiquetas adicionales

Extrae y almacena automáticamente las preferencias del usuario al final de cada conversación, deduplicación inteligente.

`graph` — Grafo de conocimiento de código

action       (string, requerido)  "query" / "trace" / "batch" / "add_node" / "add_edge" / "remove" / "refresh"
name         (string)             Nombre de entidad (add_node/query)
entity_type  (string)             Tipo de entidad: function/class/module/api/table/config (add_node/query)
file_path    (string)             Ruta de archivo, conversión automática a ruta relativa (add_node/query/refresh)
source       (string)             Nombre o ID del nodo origen (add_edge)
target       (string)             Nombre o ID del nodo destino (add_edge)
relation     (string)             Tipo de relación: calls/imports/inherits/uses/depends_on/contains (add_edge/trace)
start        (string)             Nombre o ID del nodo inicial (trace)
direction    (string)             Dirección de recorrido: "up" / "down" / "both" (trace)
max_depth    (integer)            Profundidad máxima de recorrido, por defecto 3 (trace)

Gestiona cadenas de llamadas de funciones, flujos de datos y relaciones de dependencia. Trace upstream/downstream antes de cambios de código para evaluar alcance del impacto.

📊 Panel Web

run web --port 9080
run web --port 9080 --quiet          # Suprimir logs de solicitudes
run web --port 9080 --quiet --daemon  # Ejecutar en segundo plano (macOS/Linux)

Visita http://localhost:9080 en tu navegador. Usuario predeterminado admin, contraseña admin123 (se puede cambiar en la configuración después del primer inicio de sesión).

Cambio entre múltiples proyectos, explorar/buscar/editar/eliminar/exportar/importar memorias
Búsqueda semántica (coincidencia por similitud vectorial)
Eliminación de datos de proyecto con un clic
Estado de sesión, seguimiento de problemas
Gestión de etiquetas (renombrar, fusionar, eliminación por lotes)
Protección por autenticación Token
Visualización 3D de red vectorial de memorias
🌐 Soporte multilingüe (简体中文 / 繁體中文 / English / Español / Deutsch / Français / 日本語)

Inicio de sesión

Selección de Proyecto

Resumen y Visualización de Red Vectorial

Escanea para WeChat | Escanea para QQ

⚡ Combinación con Reglas Steering

AIVectorMemory es la capa de almacenamiento. Usa reglas Steering para indicar a la IA cuándo y cómo llamar estas herramientas.

Ejecutar run install genera automáticamente las reglas Steering y la configuración de Hooks, sin necesidad de escribirlas manualmente.

IDE	Ubicación de Steering	Hooks
Kiro	`.kiro/steering/aivectormemory.md`	`.kiro/hooks/*.hook`
Cursor	`.cursor/rules/aivectormemory.md`	`.cursor/hooks.json`
Claude Code	`CLAUDE.md` (añadido)	`.claude/settings.json`
Windsurf	`.windsurf/rules/aivectormemory.md`	`.windsurf/hooks.json`
VSCode	`.github/copilot-instructions.md` (añadido)	`.claude/settings.json`
Trae	`.trae/rules/aivectormemory.md`	—
OpenCode	`AGENTS.md` (añadido)	`.opencode/plugins/*.js`
Codex	`AGENTS.md` (añadido)	—

📋 Ejemplo de Reglas Steering (generado automáticamente)

# AIVectorMemory - Reglas de Flujo de Trabajo

## 1. Inicio de Nueva Sesión (ejecutar en orden)

1. `recall` (tags: ["conocimiento-proyecto"], scope: "project", top_k: 100) cargar conocimiento del proyecto
2. `recall` (tags: ["preference"], scope: "user", top_k: 20) cargar preferencias del usuario
3. `status` (sin parámetro state) leer estado de sesión
4. Bloqueado → reportar y esperar; No bloqueado → entrar al flujo de procesamiento

## 2. Flujo de Procesamiento de Mensajes

- Paso A: `status` leer estado, esperar si bloqueado
- Paso B: Clasificar tipo de mensaje (chat/corrección/preferencia/problema de código)
- Paso C: `track create` registrar problema
- Paso D: Investigar (`recall` buscar errores + revisar código + encontrar causa raíz)
- Paso E: Presentar plan al usuario, establecer bloqueo esperando confirmación
- Paso F: Modificar código (`recall` buscar errores antes de cambios)
- Paso G: Ejecutar pruebas para verificar
- Paso H: Establecer bloqueo esperando verificación del usuario
- Paso I: Usuario confirma → `track archive` + desbloquear

## 3. Reglas de Bloqueo

Debe `status({ is_blocked: true })` al proponer planes o esperar verificación.
Solo desbloquear tras confirmación explícita del usuario. Nunca auto-desbloquear.

## 4-9. Seguimiento de Problemas / Verificación de Código / Gestión Spec/Tareas / Calidad de Memoria / Referencia de Herramientas / Estándares de Desarrollo

(Reglas completas generadas automáticamente por `run install`)

🔗 Ejemplo de Configuración de Hooks (solo Kiro, generado automáticamente)

Guardado automático al finalizar sesión eliminado. Verificación del flujo de desarrollo (.kiro/hooks/dev-workflow-check.kiro.hook):

{
  "enabled": true,
  "name": "Verificación del Flujo de Desarrollo",
  "version": "1",
  "when": { "type": "promptSubmit" },
  "then": {
    "type": "askAgent",
    "prompt": "Principios: verificar antes de actuar, no probar a ciegas, solo marcar como completado después de pasar las pruebas"
  }
}

🇨🇳 Usuarios en China

El modelo de Embedding (~200MB) se descarga automáticamente en la primera ejecución. Si es lento:

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

O agregar env en la configuración MCP:

{
  "env": { "HF_ENDPOINT": "https://hf-mirror.com" }
}

📦 Stack Tecnológico

Componente	Tecnología
Runtime	Python >= 3.10
BD Vectorial	SQLite + sqlite-vec
Embedding	ONNX Runtime + intfloat/multilingual-e5-small
Tokenizador	HuggingFace Tokenizers
Protocolo	Model Context Protocol (MCP)
Web	HTTPServer nativo + Vanilla JS

📋 Registro de Cambios

v2.4.5

Parche: Restricciones estrictas contra las tendencias predeterminadas de Opus 4.7

🚫 §1 añadido Prohibición de preguntas de clarificación: prohibido volver a preguntar "por fases o de una vez / completo o parcial / ¿debo hacer X? / hacer A o B primero" para comandos imperativos; ante ambigüedad, ejecutar el alcance más completo
🚫 §1 añadido Prohibición de informes defensivos: prohibido usar "mantenido según instrucción / marcado pending / ruta no crítica / sub-pruebas no necesarias / iteración posterior" como excusa para elementos no ejecutados
📋 §1 añadido Formato de Informe: prohibido formato de tres secciones Phase A/B/C/D + "Estado Final" + "No Hecho (Mantenido según instrucción)"; cuando el usuario dice "hacer todo", ninguna sección "No Hecho/Mantenido" permitida
🎯 Causa raíz: contrarrestar las tendencias predeterminadas "informe defensivo", "preguntas de clarificación" y "lista estructurada" de Opus 4.7 en comparación con 4.6
🔄 Archivos de reglas en 7 idiomas (STEERING_CONTENT + DEV_WORKFLOW_PROMPT) totalmente sincronizados con las actualizaciones de CLAUDE.md v2.4.5

v2.4.4

Parche: Alineación Completa del Flujo A-I de Procesamiento de Mensajes

🧩 CLAUDE.md §4 rutas de la parte B del flujo de procesamiento totalmente expandidas: las 4 ramas (informal/corrección/preferencia/otros) unificadas para terminar en I(confirmación del usuario y archivar), eliminando flujos incompletos "detenerse en F"
⚙️ Sección de juicio de tipo de mensaje de inject-workflow-rules.sh totalmente alineada con §4 B: 4 rutas con granularidad consistente
🔧 3 conflictos corregidos: granularidad inconsistente (2 vs 4 rutas) / confusión B/E ("solución+bloqueo" mal ubicado) / flujo G/H/I faltante
📝 Cláusula de violación unificada: "Proceder a los pasos C/D/E/F sin mostrar el resultado del juicio = violación"
🔄 Archivos de reglas en 7 idiomas (STEERING_CONTENT + DEV_WORKFLOW_PROMPT) totalmente sincronizados con las actualizaciones de CLAUDE.md v2.4.4

v2.4.3

Parche: Refuerzo de reglas & Visualización del grafo

🧠 §4.B: Estructura obligatoria de dos pasos (entender mensaje → determinar tipo), saltar = violación
📋 §8: Revisión + bloqueo integrados en cada paso Spec, saltar = violación
🧬 DEV_WORKFLOW_PROMPT: Añadidas reglas graph trace/batch/add_node para investigación y modificación de código
📊 Panel del grafo: Escalado dinámico del layout de fuerza, etiquetas de aristas ocultas por defecto (hover para mostrar), detección de colisión de etiquetas de nodos
🔧 Eliminada la sección redundante de "Recordatorios de violaciones frecuentes" del DEV_WORKFLOW_PROMPT
📝 Unificado §1 Identidad & Tono en los 7 idiomas (sin traducción)

v2.4.1

Parche: Sincronización de reglas i18n

🔄 Sincronizados los 7 archivos de reglas de idiomas (STEERING_CONTENT + DEV_WORKFLOW_PROMPT) con las actualizaciones de CLAUDE.md v2.4.0
🧬 Añadidas referencias a la herramienta graph en todas las reglas steering (trace/batch/add_node/add_edge/remove)
✏️ Actualizado el rol de autoridad de "Arquitecto Líder" a "Responsable del Proyecto" en todos los idiomas
📝 Añadidas 3 nuevas reglas de violación + 2 nuevos elementos prohibidos en todos los idiomas

v2.4.0

Nuevo: Grafo de Conocimiento de Código

🧬 Herramienta graph — Gestiona cadenas de llamadas, flujos de datos y dependencias como un grafo de conocimiento estructurado
🔍 Acción trace — Recorre cadenas de llamadas upstream/downstream desde cualquier entidad, evalúa el alcance del impacto antes de cambios
📊 Página de visualización de grafos en el Panel Web — Explora nodos, aristas y relaciones de llamadas
🗃️ Migración DB v15 — Nuevas tablas graph_nodes y graph_edges para almacenamiento de grafos
🌐 Los 7 READMEs en distintos idiomas actualizados en sincronía

v2.3.1

Mejora: Revisión completa del sistema de reglas + Soporte OpenClaw

🧠 Corregidas 5 llamadas faltantes al sistema de memoria en las reglas IA: recall trampas antes de investigación (Paso D), antes de operaciones peligrosas (§7), antes de redacción Spec (§8), antes de ejecución de subtarea (§8), remember trampas después de corrección (Paso I)
🦞 Soporte OpenClaw IDE añadido — 11 IDEs en total (configuración MCP fusionada en ~/.openclaw/openclaw.json, reglas añadidas a AGENTS.md)
🎭 Reglas de auto-prueba Playwright reforzadas — requisito de carga ToolSearch deferred tools añadido, solución alternativa con comando open prohibida
🔧 Funcionalidades v2.2.0–v2.2.6 fusionadas: sistema Hooks (bash_guard + stop_guard + check_track), mejoras del motor de puntuación, optimizaciones recall, eliminación masiva del panel web, modal de eliminación de memoria escritorio
⚠️ DEV_WORKFLOW_PROMPT: 2 nuevos recordatorios de violación (verificar trampas antes de modificar código, guardar después de corrección)
🌐 7 archivos de reglas lingüísticas sincronizados

v2.1.1

Mejora: Actualización del Sistema de Reglas de IA

📋 CLAUDE.md completado: añadido Identidad y Tono (§1), 7 Principios Fundamentales (§3), ejemplos de juicio de tipo de mensaje, secciones expandidas de seguridad IDE y auto-prueba
⚠️ Hook añadido Recordatorio de Violaciones Frecuentes: ejemplos ❌ negativos reforzando las 4 reglas más frecuentemente omitidas (auto-prueba, recall, track create, seguridad IDE)
🌐 Los 7 archivos de reglas de idiomas actualizados en sincronía (zh-CN/zh-TW/en/ja/es/de/fr)
🔢 Secciones de CLAUDE.md renumeradas a §1–§11, referencias cruzadas actualizadas

v2.1.0

Nuevo: Motor de Memoria Inteligente + Desinstalación

🧠 Búsqueda de texto completo FTS5 con tokenización china (jieba) — la búsqueda por palabras clave ahora funciona correctamente para contenido CJK
🔀 Recuperación híbrida: vector + FTS5 doble vía con fusión RRF (Reciprocal Rank Fusion)
📊 Puntuación compuesta: similitud×0,5 + actualidad×0,3 + frecuencia×0,2, ponderada por importancia
⚡ Detección de conflictos: memorias similares (0,85–0,95) se marcan automáticamente como reemplazadas, los datos antiguos se desvanecen
📦 Niveles de memoria: las memorias de acceso frecuente se promueven automáticamente a long_term y se buscan primero
🗑️ Auto-archivo: memorias a corto plazo expiradas (90 días inactivas + baja importancia) se limpian automáticamente
🔗 Expansión de relaciones: superposición de etiquetas ≥ 2 crea enlaces relacionados, expansión de 1 salto descubre memorias conectadas
📝 Auto-resumen: memorias largas (>500 caracteres) obtienen resúmenes, el modo brief devuelve resúmenes para ahorrar tokens
🧹 Limpieza de código: eliminados 15 elementos de código muerto, 7 patrones duplicados refactorizados en utilidades compartidas
❌ run uninstall — elimina limpiamente todas las configuraciones IDE (MCP, steering, hooks, permisos) preservando los datos de memoria

v2.0.9

Mejora: Seguridad y Optimización de Reglas

🔒 Corregidas vulnerabilidades de inyección SQL, inyección de comandos y recorrido de directorios
🛡️ Protección de transacciones añadida para integridad de datos (operaciones de archivo, inserción, actualización)
🧠 Fórmula de similitud unificada en todas las rutas de búsqueda
📏 Reglas de flujo de trabajo AI comprimidas un 38% (219→136 líneas) sin eliminar procesos
🧹 Migración v12 limpia automáticamente memorias basura heredadas
🌐 Los 7 idiomas sincronizados

v2.0.8

Nuevo: Pruebas de Navegador Playwright Integradas

🎭 run install ahora configura automáticamente las pruebas de navegador Playwright — la IA puede abrir un navegador real para verificar cambios en el frontend
🎭 Usa un navegador de pruebas dedicado (Chrome for Testing) que no interferirá con tus pestañas personales
🔑 Configuración de permisos simplificada — sin más popups de permisos para herramientas comunes
📏 Reglas de IA actualizadas en los 7 idiomas para imponer el comportamiento correcto de pruebas de navegador

v2.0.7

Mejora: Más Soporte de IDEs

🖥️ Soporte añadido para Antigravity y GitHub Copilot IDEs
🔑 run install configura automáticamente los permisos de herramientas
📏 Reglas de auto-prueba de IA simplificadas

v2.0.6

Mejora: Inicio Más Rápido

⚡ Carga de memoria optimizada al inicio de sesión — inicio más rápido con menor uso de contexto
🔑 Configuración automática de permisos de Claude Code durante la instalación
🌐 7 idiomas sincronizados

v2.0.5

Mejora: Reglas Simplificadas

📏 Reglas de flujo de trabajo de IA reestructuradas para mayor claridad y menor uso de tokens
💾 La IA ahora guarda automáticamente tus preferencias al final de cada sesión
🌐 7 idiomas sincronizados

v2.0.4

Corrección: Fiabilidad de Herramientas

🔧 Auditoría y corrección integral de todos los parámetros de herramientas MCP

v2.0.3

Mejora: Mejor Búsqueda y Seguridad

🔍 La búsqueda de memoria ahora combina coincidencia semántica y por palabras clave para mayor precisión
🛡️ Protección contra operaciones entre proyectos añadida

v2.0.2

Mejora: Generalización de Reglas & Corrección de Versión del Escritorio

📏 Nueva regla "recall antes de preguntar al usuario" — la IA debe consultar el sistema de memoria antes de preguntar al usuario por información del proyecto (dirección del servidor, contraseñas, configuración de despliegue, etc.)
📏 Regla de verificación pre-operación generalizada — se eliminaron ejemplos específicos para aplicar a todos los escenarios
🖥️ Corregida la página de configuración del escritorio que mostraba versión "1.0.0" codificada en vez de la versión real
🌐 Reglas de dirección y prompts de flujo de trabajo sincronizados en los 7 idiomas

v2.0.1

Corrección: Compatibilidad de Hooks entre proyectos

🔧 check_track.sh ahora deriva la ruta del proyecto desde la ubicación del script en vez de $(pwd), corrigiendo fallos de detección de track cuando Claude Code ejecuta hooks desde un directorio diferente
🔧 compact-recovery.sh ahora usa derivación de ruta relativa en vez de rutas absolutas codificadas
🔧 Eliminada la reinyección redundante de CLAUDE.md en compact-recovery (ya se carga automáticamente)
🔧 Plantilla de install.py sincronizada con todas las correcciones de hooks
🌐 Textos de compact-recovery actualizados en los 7 idiomas

v2.0

Rendimiento: Cuantización ONNX INT8

⚡ El modelo de embedding se cuantiza automáticamente de FP32 a INT8 en la primera carga, archivo del modelo de 448MB a 113MB
⚡ Uso de memoria del MCP Server reducido de ~1,6GB a ~768MB (reducción superior al 50%)
⚡ La cuantización es transparente para el usuario — automática en el primer uso, en caché para cargas posteriores, retroceso a FP32 en caso de fallo

Nuevo: Recordar contraseña

🔐 La página de inicio de sesión en escritorio y panel web ahora tiene un checkbox "Recordar contraseña"
🔐 Al activar, las credenciales se guardan en localStorage y se rellenan automáticamente en el próximo inicio de sesión; al desactivar, se eliminan las credenciales guardadas
🔐 El checkbox se oculta en modo de registro

Mejora: Reglas Steering

📝 Sección IDENTITY & TONE fortalecida con restricciones más específicas (sin cortesías, sin traducir mensajes del usuario, etc.)
📝 Requisitos de autotest ahora distinguen entre backend puro, MCP Server y cambios visibles en frontend (Playwright requerido para frontend)
📝 Reglas de desarrollo ahora exigen autotest después de completar el desarrollo
📝 Las 7 versiones de idiomas sincronizadas

v1.0.11

🐛 Comparación de versión del escritorio cambiada a versionado semántico, corrigiendo falsas alertas de actualización cuando la versión local es superior
🐛 Nombres de campos de la página de verificación de salud alineados con el backend, corrigiendo el estado de consistencia que siempre mostraba Mismatch
🔧 Hook check_track.sh con fallback de Python añadido, resolviendo fallo silencioso del hook sin sqlite3 del sistema (#4)

v1.0.10

🖥️ Instalación con un clic de la app de escritorio + detección de actualización
🖥️ Detección automática del estado de instalación de Python y aivectormemory al iniciar
🖥️ Botón de instalación con un clic si no está instalado, detección de nuevas versiones de PyPI y escritorio si está instalado
🐛 Detección de instalación cambiada a importlib.metadata.version() para versión precisa del paquete

v1.0.3

Optimización de búsqueda recall

🔍 recall añade parámetro tags_mode: any (coincidencia OR) / all (coincidencia AND)
🔍 query + tags usa OR por defecto (cualquier etiqueta coincidente entra en candidatos), resolviendo resultados perdidos con múltiples etiquetas
🔍 Solo tags mantiene AND (navegación precisa por categoría), compatible con versiones anteriores
📝 Reglas de Steering actualizadas con directrices de búsqueda

v0.2.8

Panel Web

📋 Modal de detalle de problemas archivados: clic en tarjeta archivada muestra detalles de solo lectura (todos los campos estructurados: investigación/causa raíz/solución/resultado de prueba/archivos modificados), botón rojo de eliminación en la parte inferior para eliminación permanente

Refuerzo de Reglas Steering

📝 track create ahora requiere campo content obligatorio (describir síntomas y contexto del problema), prohibido enviar solo título
📝 track update post-investigación requiere campos investigation y root_cause
📝 track update post-corrección requiere campos solution, files_changed y test_result
📝 Sección 4 añade subsección "Normas de Llenado de Campos" con campos obligatorios por etapa
📝 Sección 5 expandida de "Verificación de Modificación de Código" a "Verificación Pre-Operación", añade regla de recall de registros de errores antes de inicio de panel/publicación PyPI/reinicio de servicio
📝 install.py STEERING_CONTENT sincronizado con todos los cambios

Optimización de Herramientas

🔧 Descripción del campo content de la herramienta track cambiada de "contenido de investigación" a "descripción del problema (obligatorio en create)"

v0.2.7

Extracción automática de palabras clave

🔑 remember/auto_save extraen automáticamente palabras clave del contenido y las añaden a los tags — la IA ya no necesita pasar tags completos manualmente
🔑 Utiliza segmentación de palabras china jieba + extracción por regex en inglés, extrayendo con precisión palabras clave de alta calidad en contenido mixto chino-inglés
🔑 Nueva dependencia jieba>=0.42

v0.2.6

Reestructuración de reglas Steering

📝 Documento de reglas Steering reescrito de estructura de 3 secciones a 9 secciones (Inicio de sesión / Flujo de procesamiento / Reglas de bloqueo / Seguimiento de problemas / Revisión de código / Gestión de tareas Spec / Calidad de memoria / Referencia de herramientas / Estándares de desarrollo)
📝 Plantilla STEERING_CONTENT de install.py sincronizada, nuevos proyectos obtienen reglas actualizadas al instalar
📝 Tags cambiados de listas fijas a extracción dinámica (palabras clave extraídas del contenido), mejorando la precisión de búsqueda de memoria

Corrección de errores

🐛 Herramienta readme handle_readme() faltaba **_, causando error MCP unexpected keyword argument 'engine'
🐛 Corrección de paginación de búsqueda de memoria en panel web (filtrado completo antes de paginar con consulta de búsqueda, corrigiendo resultados incompletos)

Actualizaciones de documentación

📖 Cantidad de herramientas README 7→8, diagrama de arquitectura digest→task, añadidas descripciones de herramientas task/readme
📖 Parámetros de auto_save actualizados de decisions[]/modifications[]/pitfalls[]/todos[] a preferences[]/extra_tags[]
📖 Ejemplo de reglas Steering actualizado de formato de 3 secciones a resumen de 9 secciones
📖 Actualizaciones sincronizadas en 6 versiones de idiomas

v0.2.5

Modo de desarrollo dirigido por tareas

🔗 El seguimiento de problemas (track) y la gestión de tareas (task) se conectan mediante feature_id en un flujo completo: descubrir problema → crear tarea → ejecutar → sincronización automática de estados → archivado vinculado
🔄 task update sincroniza automáticamente el estado del problema asociado al actualizar (todo completado→completed, en progreso→in_progress)
📦 track archive archiva automáticamente las tareas asociadas (vinculación al archivar el último problema activo)
📦 Nueva acción archive para la herramienta task, mueve todas las tareas del grupo funcional a la tabla de archivo tasks_archive
📊 Las tarjetas de problemas muestran el progreso de tareas asociadas (ej. 5/10), la página de tareas soporta filtrado por archivos

Nuevas herramientas

🆕 Herramienta task — gestión de tareas (batch_create/update/list/delete/archive), subtareas en árbol, vinculada a documentos spec mediante feature_id
🆕 Herramienta readme — generación automática de contenido README desde TOOL_DEFINITIONS/pyproject.toml, multiidioma y comparación de diferencias

Mejoras de herramientas

🔧 track: nueva acción delete, 9 campos estructurados (description/investigation/root_cause/solution/test_result/notes/files_changed/feature_id/parent_id), list por issue_id para consulta individual
🔧 recall: nuevo parámetro source (manual/auto_save) y modo brief (retorna solo content+tags, ahorra contexto)
🔧 auto_save: marca memorias con source="auto_save", distingue memorias manuales de guardados automáticos

Refactorización por separación de tablas de conocimiento

🗃️ project_memories + user_memories como tablas independientes, elimina consultas mixtas scope/filter_dir, mejora de rendimiento
📊 DB Schema v4→v6: issues añaden 9 campos estructurados + tablas tasks/tasks_archive + campo memories.source