打破 AI 程式碼代理的記憶孤島：我打造了開源 RAG 檢索引擎 docmancer

針對 Claude Code、Cursor 等工具散落各處的歷史記憶文件（CLAUDE.md 等），實作本地 RAG 檢索管線讓 agent 跨工具讀取的實戰分享

• Claude Code、Cursor 與 Codex 等 AI 程式碼代理 在日常運作中，會在硬碟寫入大量分散的 CLAUDE.md、AGENTS.md 規則及對話摘要檔案。 • 這些累積數月的重要決策與修復紀錄往往散落各處，導致不同工具間無法有效共享這些累積的寶貴經驗。 • 為了挖掘這些被遺忘的記憶，開發者打造了 docmancer 這款開源工具，旨在打破工具間的資訊隔閡。 • 系統能自動探索並切割這些記憶檔案，結合 BM25 與密集嵌入（dense embeddings） 進行本機混合檢索。 • 透過命令列介面（CLI）或 MCP 伺服器，代理程式可以直接查詢同一個索引，並獲得具備引用來源的精準解答。 • 核心功能採用 MIT 授權條款 完全開源免費，所有運算皆在本地端執行，不需任何 API 金鑰。

「讓分散在各個 AI 代理的決策紀錄重新串聯，打造跨工具的統一長期記憶庫。」