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#Memory
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Recall: Damit Claude Code projektübergreifend etwas findet
Claude erinnert sich pro Projekt, aber nicht projektübergreifend. Recall macht alle deine alten Sessions und Notizen durchsuchbar, lokal, ohne Cloud. Open Source, MIT.
Claude Code merkt sich nichts? Doch, du musst ihm nur sagen wo
Wenn Claude Code in jeder neuen Session dieselbe Frage stellt, welcher Linter läuft, welche Node-Version, welche Konventionen, dann fehlt Memory. Drei Speicher-Orte, drei Zwecke, und ein Mindest-Setup, das schon mit zehn Zeilen Markdown den Unterschied macht.
Worum es hier geht
„Memory” als Tag steht bei Pixzl für die persistenten Wissens-Layer in AI-Workflows: wie Claude Code, ChatGPT-Custom-GPTs oder eigene Agenten Informationen über Sessions hinweg behalten. Plus klassische Speicher-Themen aus der Software-Entwicklung — Caching-Strategien, Memory-Leaks in iOS-Apps, Cache-Invalidierung in Next.js. Die Beiträge zeigen konkrete Implementierungen statt theoretischer Konzepte.
FAQ
Häufige Fragen
Was bedeutet AI-Memory in den Artikeln?
Persistente Daten zwischen AI-Sessions — User-Präferenzen, Projekt-Kontext, vergangene Entscheidungen. Wir zeigen konkret, wie Claude Code-Memory funktioniert, wie man eigene Memory-Systeme für AI-Agenten baut und welche Patterns wirklich helfen.
Werden auch klassische Memory-Optimierungs-Themen behandelt?
Ja. Memory-Leaks in iOS-Apps, Image-Caching in Web-Frontends, Datenbank-Query-Caching, CDN-Cache-Invalidierung — die Beiträge sind nach Kontext sortiert.
Welche AI-Tools werden konkret behandelt?
Claude (Anthropic) als Schwerpunkt, weil wir es täglich nutzen. ChatGPT/OpenAI für Vergleiche. Lokale Modelle wie Llama oder Mistral nur dort, wo sie ein konkretes Problem lösen.
Brauche ich AI-Kenntnisse für die Beiträge?
Grundlagen reichen — wir erklären die Konzepte (Token, Context-Window, Tool-Calls) in eigenen Worten und setzen kein PhD-Niveau voraus.