Hindsight כותב בעצמו ויקי על הריפוזיטורי שלכם. האם Claude Code צריך זיכרון כזה?

4,520 כוכבים ביממה. זה מה שאסף ב-GitHub ב-28 בספטמבר 2026 הריפוזיטורי vectorize-io/hindsight, כמעט פי שניים מ-Paperclip, מתזמר הסוכנים, שעומד ראשון באותה רשימה. Hindsight הוא זיכרון לסוכנים, והמחברים שלו מתווכחים כבר בשורה הראשונה של ה-README עם הרעיון המקובל של זיכרון: רוב המערכות מלמדות סוכן להיזכר בשיחות, והם רוצים שהסוכן ילמד.

מי שעובד ב-Claude Code מכיר את זה. הסשן נגמר, הקונטקסט נעלם, ולמחרת המודל שוב לא יודע למה בפרויקט מעגלים רק את סכום החשבונית ולא כל שורה. פתרון אחד כבר סקרנו: claude-mem מתעד מה קרה בסשן ומזין את החלקים הרלוונטיים לסשן הבא. Hindsight מנסה לזכור משהו אחר: לא מה עשיתם, אלא למה החלטתם כך.

מה זה Hindsight ובמה זיכרון שונה מהיסטוריית צ'אט

ב-Hindsight יש ארבעה סוגי זיכרון. עובדות על העולם ("הפרויקט על Next.js 15"). הניסיון של הסוכן עצמו ("העברתי את העיגול ל-finalize()"). תצפיות: אמונות שהמערכת מגבשת ברקע מהרבה עובדות, עם ציטוטים מילוליים כראיות ומונה אישורים. ומודלים מנטליים: תשובות מוכנות לשאלות ששאלתם את הבנק פעם אחת.

הדבר המעניין בתצפיות הוא שמידע חדש לא מוחק את הישן. כשמגיעה עובדה חדשה, התצפית מתעדכנת: מתחזקת, נחלשת או מתרחבת. בהדגמה מהתיעוד זה נראה כך: במקום "מישהו כתב פעם משהו על עיגול" הסוכן מקבל "מעגלים פעם אחת, לזוגי, ב-InvoiceTotal.finalize(), שלושה מקורות".

בגרסאות האחרונות המודלים המנטליים הפכו לדפי ידע. אלה מסמכים חיים שהבנק כותב על עצמו: מפת רכיבים, מוסכמות, החלטות מפתח, יוזמות פעילות. הם מסודרים בתיקיות כמו ויקי, אפשר לחפש בהם ולייצא אותם לדיסק כ-markdown רגיל. קריאת דף כזה היא שאילתה למסד הנתונים בלי חיפוש ובלי קריאה ל-LLM, כך שהסוכן מתחיל מדף מוכן ולא בונה את הקונטקסט מחדש.

Retain, recall, reflect: איך בנוי הזיכרון של הסוכן

כל העבודה מסתכמת בשלוש קריאות. retain מקבלת טקסט, ומודל LLM מחלץ ממנו עובדות, תאריכים, ישויות וקשרים. recall מחפשת בארבע דרכים במקביל: לפי משמעות דרך וקטורים, לפי מילים מדויקות דרך BM25, לפי גרף הקשרים בין ישויות ולפי זמן. התוצאות מתמזגות, מדורגות מחדש במודל נפרד ונחתכות לפי מגבלת טוקנים. reflect לא מחפשת אלא חושבת על הבנק: "מה הסיכונים בפרויקט הזה", "למה חלק מהמיילים ללקוחות עובדים וחלק לא".

docker run -p 8888:8888 -p 9999:9999 \
  -e HINDSIGHT_API_LLM_API_KEY=$OPENAI_API_KEY \
  ghcr.io/vectorize-io/hindsight:latest
# API on :8888, UI on :9999, MCP at /mcp/{bank_id}/
client.retain(bank_id="shop", content="We round the invoice total half-to-even")
client.recall(bank_id="shop", query="How do we round?")
client.reflect(bank_id="shop", query="What matters about money in this project?")

לחילוץ העובדות מתאים כמעט כל מודל: ה-README מונה יותר מ-25 ספקים, כולל Ollama ו-LM Studio מקומיים. יש גם אפשרות בלי מפתח API: הספק claude-code עובד דרך מנוי Pro או Max שלכם.

איך מחברים את Hindsight ל-Claude Code ול-Codex

כאן המלכודת הראשונה. בהרבה מדריכים עדיין כתוב claude plugin install hindsight-memory. הפלאגין הזה עובד, אבל כבר לא מפותח: את מקומו תפסה החבילה @vectorize-io/hindsight-coding-agents, אחת לכל הסוכנים.

npx @vectorize-io/hindsight-coding-agents install claude-code --server daemon
# or everything it finds on the machine:
npx @vectorize-io/hindsight-coding-agents install all
# import past sessions of this repository:
npx @vectorize-io/hindsight-coding-agents install claude-code --import-conversations

ל-Claude Code המתקין מוסיף שלושה hooks ל-~/.claude/settings.json, רושם MCP ומתקין skill שמסביר לסוכן איך לעבוד עם הזיכרון הזה. מכאן הכול קורה לבד. בתחילת הסשן הבנק של הפרויקט מתמלא מהיסטוריית git, בפרומפט הראשון נכנסת לקונטקסט תשובת reflect קצרה על המשימה שלכם, ואחרי כל תשובה הסשן נשמר בבנק.

הרעיון המרכזי בחבילה הזו הוא בנק אחד לכל ריפוזיטורי, משותף לכל הסוכנים. מה שהסברתם ל-Claude Code בבוקר, Codex יודע בערב באותו פרויקט. אם כבר רצים אצלכם כמה סוכנים על אותו בסיס קוד, זה פותר חלק מהכאב שבגללו מתקינים מתזמרים: כל סוכן חדש מתחיל מאפס.

94.6% ב-LongMemEval: מה עומד מאחורי המספר

בעמוד הבנצ'מרקים Hindsight מציג את עצמו כראשון ב-Agent Memory Benchmark בכל הסטים. המספרים משם:

הדבר הראשון שלא רואים בתוצאות החיפוש: את Agent Memory Benchmark בנה צוות Hindsight עצמו, והוא כותב את זה במפורש במניפסט ממרץ. באותו מניפסט נאמר על LongMemEval שבנצ'מרקים מהדור הזה "now mostly measure whether your LLM can read": עם חלון של מיליון טוקנים הם בודקים יותר את יכולת הקריאה של המודל מאשר זיכרון. המספר הבולט לקוח בדיוק משם.

השני: ככל שהזיכרון גדל, התוצאה יורדת. בעשרה מיליון טוקנים היא 64.1%, כלומר יותר משליש מהתשובות שגויות. לשם השוואה, המאמר המדעי של הצוות מדצמבר דיווח על 91.4% ב-LongMemEval, כך שמאז המערכת השתפרה. בנוסף, ה-README מציין שהתוצאות שוחזרו על ידי חוקרים מ-Virginia Tech ומ-The Washington Post, ואילו המספרים של המתחרים בטבלה מדווחים על ידי הספקים עצמם.

אנחנו לא רואים בזה סיבה לוותר. הצוות הסביר בעצמו למה המבחנים הישנים התיישנו ופרסם מבחן פתוח חדש, שבו רואים גם את החוזקות וגם את החולשות. אבל את "94.6%" בציטוטים כדאי לקרוא כתוצאה על היסטוריות קצרות.

Hindsight או claude-mem

שני הכלים דומים רק מבחוץ.

הדעה שלנו, ואפשר להתווכח איתה: אם אתם עובדים לבד ב-Claude Code על פרויקט אחד או שניים, claude-mem או זיכרון שמוגדר ידנית ב-CLAUDE.md ייתנו כמעט אותו דבר בעלות נמוכה יותר. Hindsight משתלם כשיש כמה סוכנים, או כשזיכרון נדרש גם לעוזר תמיכה שצריך לזכור כל לקוח. אנחנו טועים אם דפי הידע על הריפוזיטורים שלכם יתגלו מדויקים יותר מה-CLAUDE.md שאתם מתחזקים בעצמכם: אז הוא מנצח גם אצל מפתח יחיד.

מה נדלק לבד אם לא נוגעים בכלום

החבילה לסוכני קוד בנויה להתקנה בלי הגדרות, וברירות המחדל שלה נדיבות. המתקין שואל איפה לשמור את הזיכרון, והאפשרות שמוגדרת כברירת מחדל היא Hindsight Cloud: מי שמסכים בלי להסתכל שולח את הסשנים ואת היסטוריית git לשרת חיצוני. הזיכרון מופעל כברירת מחדל בכל הפרויקטים במחשב. ובריפוזיטורי חדש הפלאגין מריץ ברקע את Claude haiku לסקירת קוד עם תקרה של $2, וחוזר על הסקירה כל 20 קומיטים.

את כל זה אפשר לכבות ולהגדיר, רק עדיף להחליט לפני הסשן הראשון ולא אחריו. בענן, אחסון כל רשומה חינמי ב-30 הימים הראשונים, והפעולות מתומחרות לפי טוקנים: $10 למיליון בכתיבה ו-$0.75 בחיפוש, ו-reflect עולה $0.05 לקריאה. שרת משלכם חינמי, משלמים רק על מודל החילוץ.

גרסאות ומחירים נכון ל-28 בספטמבר 2026: Hindsight v0.10.1, 38,179 כוכבים. בין 7 באוגוסט ל-21 בספטמבר יצאו חמש גרסאות, אז בדקו את ברירות המחדל העדכניות בתיעוד.