Rekindle

Für Claude Code-Nutzer, die Zeit damit verlieren, bei jeder Sitzung den Projektkontext neu zu erklären.

npx rekindle init

Deine KI vergisst alles zwischen den Sitzungen. Rekindle behebt das.

Rekindle ist eine MCP-Kontinuitäts-Engine, die nicht nur Speicherplatz, sondern Sitzungsorientierung löst. Orientierung zu Sitzungsbeginn, Erfassung zu Sitzungsende. Alles lokal, alles SQLite, null API-Schlüssel.

v0.2.0 — Orientierungs-Domain-Layer, end_session-Tool, typisierte Kontinuitätsdatensätze. Versionshinweise

Schnellstart

Der Befehl npx rekindle init erstellt .rekindle/ in deinem Projekt mit einer SQLite-Datenbank, einer Identitätsvorlage und einem Transkriptverzeichnis. Er gibt zwei Blöcke zum Kopieren aus:

1. MCP-Konfiguration — in ~/.claude.json einfügen (sagt Claude Code, wo sich der Server befindet)

2. Boot-Anweisungen — in die CLAUDE.md deines Projekts einfügen (sagt der KI, wie sie sich orientieren soll)

Fülle dann .rekindle/identity.md aus und starte eine neue Claude Code-Sitzung.

Sitzung 1 speichert. Sitzung 2 erinnert sich. Sitzung 10 antizipiert.

Das Problem (43 Sitzungen an Daten)

Über 43 Sitzungen hinweg haben wir gemessen, was ein KI-Assistent zu Sitzungsbeginn nicht geladen hat:

Bestehende Speicher-Tools (Mem0, Letta, Zep) optimieren auf Abrufgenauigkeit: Kann die KI finden, was sie gespeichert hat? Das ist notwendig, aber nicht ausreichend. Keines davon adressiert, ob die KI den richtigen Kontext für diese Sitzung geladen hat oder ob sie erkennen kann, was sie verpasst hat.

Rekindle löst die Sitzungsorientierung: Laden von Identität, aktuellem Kontext, Speichergesundheit und Warnungen bei fehlendem Kontext, bevor der Assistent mit der Arbeit beginnt.

Siehe docs/gap-analysis.md für den vollständigen Forschungsdatensatz.

Was es tut

Boot: Orientierung zu Sitzungsbeginn

boot_report führt eine Orientierungspipeline aus, bevor die Arbeit beginnt:

boot_report
  +-- Read identity document (who am I working with?)
  +-- Scan memory stats (what do I know?)
  +-- Find latest checkpoint (where did we leave off?)
  +-- Read last transcript (what actually happened?)
  +-- Detect gaps (what am I missing?)
  +-- Calculate orientation score (how oriented am I?)
  --> "Carrying forward: [context loaded, gaps identified, score: 80/100]"

Gesunde Ausgabe:

## Orientation Score
100/100

+20  Identity document loaded
+20  Recent checkpoint exists
+20  Session transcript found
+20  Recent memories exist (last 7 days)
+10  Relationship/preference memories populated
+10  Project-scoped memories found

Spärliche Ausgabe (markiert, was fehlt):

## Gaps Detected
- [critical] identity_missing: No identity document found
- [warning] checkpoint_missing: No recent checkpoint

## Orientation Score
20/100

 ✗  Identity document loaded (20pts)
 ✗  Recent checkpoint exists (20pts)
 ✗  Session transcript found (20pts)
+20  Recent memories exist (last 7 days)
 ✗  Relationship/preference memories populated (10pts)
 ✗  Project-scoped memories found (10pts)

Capture: Den Kreislauf zu Sitzungsende schließen

end_session speichert strukturierte Kontinuitätsdatensätze — nicht nur eine Zusammenfassung:

Alle Datensätze werden mit type-, source- und session_id-Metadaten gespeichert. Der nächste boot_report lädt den Checkpoint automatisch.

Zwischen Sitzungen: Suchen und Verwalten

Kategorien: preference lesson context relationship general

Warum nicht einfach CLAUDE.md?

Eine statische Datei ist passiv. Deine KI liest sie, aber sie kann sie nicht durchsuchen, bewerten, nachverfolgen, was abgerufen wurde, oder dir sagen, was fehlt. Rekindle fügt hinzu:

• Suche — Volltext mit Wichtigkeits-gewichteter Rangfolge

• Struktur — Kategorien- und Projekt-Scoping über Erinnerungen hinweg

• Orientierung — Proaktives Kontextladen beim Booten, nicht nur bei Abruf auf Anfrage

• Lückenerkennung — Markiert fehlende Identität, leere Kategorien, veraltete Daten

• Bewertung — Transparente Checkliste, damit du weißt, wie orientiert die KI ist

• Sitzungserfassung — Strukturierter Abschluss mit Checkpoints, Entscheidungen und offenen Schleifen

v0.2.0 Highlights

• 7 MCP-Tools — end_session für strukturierten Sitzungsabschluss hinzugefügt

• Orientierungs-Domain-Layer — boot_report ist jetzt ein dünner Wrapper; gesamte Logik in OrientationService, GapDetector, Scorer

• Typisierte Kontinuitätsdatensätze — Erinnerungen tragen type, source, session_id anstelle von Inhaltspräfixen

• Orientierungsbewertung — 100-Punkte-additive Checkliste über 6 Kriterien

• Strukturierte Lücken — { code, severity, message } mit 8 Lückencodes

• 64 automatisierte Tests — Unit-, Integrations- und Performance-Tests

Aus Quellcode installieren

git clone https://github.com/Skitchy/rekindle.git
cd rekindle
npm install
npm run build
node dist/init/cli.js init

Zwei optionale Python-Hooks für Claude Code (nur stdlib, null externe Abhängigkeiten):

extract-session.py (Stop-Hook): Extrahiert ein Markdown-Transkript aus der Sitzungs-JSONL, wenn eine Sitzung endet.

pre-compact-capture.py (PreCompact-Hook): Speichert die letzten 80 Nachrichten vor der Kontextkomprimierung.

{
  "hooks": {
    "Stop": [{
      "type": "command",
      "command": "python3 /path/to/rekindle/hooks/extract-session.py"
    }]
  }
}

• Alle Daten sind lokal. Nichts wird an externe Server gesendet.

• Keine Netzwerkaufrufe. Der MCP-Server kommuniziert über stdio. Kein HTTP, keine Telemetrie, keine Analytik.

• Transkripte enthalten Konversationstext. Aktiviere die Transkripterfassung nicht, wenn deine Sitzungen Geheimnisse oder Anmeldedaten enthalten.

• Transkripterfassung ist optional. Die Hooks sind standardmäßig nicht installiert.

• SQLite-Datenbank ist eine reguläre Datei. Nicht verschlüsselt. Verwende bei Bedarf eine Festplattenverschlüsselung auf Betriebssystemebene.

• .rekindle/ ist gitignored. Der Init-Befehl erledigt dies automatisch.

• boot_report liest lokale Dateien. Pfade sind nicht in einer Sandbox. Nur mit MCP-Clients und Prompts verwenden, denen du vertraust.

rekindle/
  src/
    index.ts          MCP server entry point
    server.ts         Server setup, tool registration
    storage/
      sqlite.ts       SQLite + FTS5, schema migration, sessions
    orientation/
      types.ts        OrientationResult, Gap, ScoreItem
      GapDetector.ts  Structural gap detection (8 codes)
      Scorer.ts       Orientation scoring (6 criteria, 100pts)
      OrientationService.ts   Orchestrator
      OrientationRenderer.ts  Markdown + JSON output
    tools/
      boot-report.ts  Thin wrapper over OrientationService
      end-session.ts  Structured session close
      store.ts search.ts list.ts delete.ts update.ts
    init/
      cli.ts scaffold.ts templates/
  hooks/
    extract-session.py
    pre-compact-capture.py

Speicherung: SQLite + FTS5 via better-sqlite3. BM25-Ranking verstärkt durch Wichtigkeit. Typisierte Datensätze mit type, source, session_id.

Transport: stdio (Standard-MCP). Funktioniert sofort mit Claude Code.

Tests

npm test

64 Tests: Speicher-CRUD + FTS5-Ranking, Orientierungs-Domain (Lückenerkennung, Bewertung, Service, Rendering), MCP-Integration (alle 7 Tools) und Performance (Suche in 1000 Erinnerungen unter 100ms).

Roadmap

v0.3: "Es denkt in Netzwerken" — Ausbreitungsaktivierung, semantische Suche via Embeddings, offene Schleifen in Boot-Berichten, Lückenanalyse-Tools, Evaluierungs-Harness.

Lizenz

MIT