Premiera / Narzędzie
PMB trzyma pamięć projektu na twoim dysku, żeby agent nie pytał o wszystko od nowa
PMB, open-source'owy projekt Oleksija Bondara, trzyma pamięć projektu w lokalnym pliku SQLite i podaje ją agentom przez MCP, więc Claude Code, Cursor czy Codex nie zaczynają każdej sesji z pustą głową, bez chmury i bez kluczy API. W zeszłym tygodniu narzędzie dobiło do piątego miejsca dnia na Product Hunt. Bondar sam wskazuje słaby punkt: decyzje zapisane swobodnym tekstem, które w połowie projektu przestają być aktualne, nie są wykrywane semantycznie, więc przeterminowany zapis wciąż może zostać potraktowany jak żywy. Na razie to solidny fundament z uczciwie opisaną luką.
Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł. · Jak to działa
Premiera / Narzędzie · 3 min ·
Każdy, kto pracuje z agentem do kodu, zna ten moment: nowa sesja, świeże okno kontekstowe i pierwsze pięć minut schodzi na tłumaczenie od zera, dlaczego warstwa logowania wygląda tak dziwnie, czego w tym repozytorium nie ruszać i jaką decyzję podjęliśmy trzy miesiące temu. Model bywa błyskotliwy w jednej sesji i zupełnie pusty w następnej. PMB, projekt open-source, który w zeszłym tygodniu wszedł na Product Hunt i dobił tam do piątego miejsca dnia, bierze się właśnie za tę lukę. I od razu powiem, co mnie w nim zainteresowało: nie sama premiera, tylko to, co jego autor otwarcie przyznaje o najtrudniejszej części problemu.
PMB zapamiętuje decyzje projektu i podaje je agentowi w kolejnej sesji, żeby nie zaczynał każdej z pustą głową. Działa z agentami, które rozumieją MCP, czyli protokół pozwalający zewnętrznym narzędziom dokładać kontekst do modelu. W praktyce chodzi o Claude Code, Cursor, Codex i Zed, a więc edytory i wtyczki, w których na co dzień pisze się kod z pomocą AI. Zapisuje decyzje, wnioski, cele i ostatnią pracę w jednej przestrzeni roboczej SQLite na twoim dysku. Bez chmury, bez kluczy API, bez wywołania modelu w momencie odczytu. Autor, Oleksii Bondar, nazywa to typowaną pamięcią: każdy rodzaj wpisu żyje na własnych prawach, wnioski działają jak trwałe reguły, cele jak kierunek, do którego zmierzasz, a bieżąca robota jak świeży ślad tego, co działo się ostatnio. Gdy agent zabiera się za zadanie, odpytuje pamięć przez MCP, a ta oddaje tylko fragment pasujący do tego, czego akurat dotyka, poukładany według trafności i świeżości, a nie jako płaski zrzut wszystkiego.
Brzmi rozsądnie i tak też jest zbudowane. Problem, który przesądza o wszystkim, pojawia się dopiero w komentarzach pod premierą. Florent Berrez ujął to celnie: pamięć projektu trafna w drugim tygodniu, w szóstym miesiącu bywa już błędna, a nieaktualny plik z kontekstem potrafi zaszkodzić bardziej niż jego brak. To jest sedno. Agent, który pewnie działa na podstawie decyzji cofniętej dwie sesje wcześniej, narobi więcej szkody niż agent, który po prostu dopyta.
Czytaj dalej za darmo
Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.