vshulcz/deja-vu

Deine Coding-Agents debuggen nicht mehr neu, was du längst behoben hast.

Claude Code, Codex, Cursor und die übrigen Agents dieser Maschine speichern jede Session ohnehin auf der Platte. deja indiziert alles, auch Monate zurück, und gibt dem Agenten, der gerade arbeitet, den Teil, der zählt.

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Dokumentation · Benchmarks · Vergleich

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/vshulcz/deja-vu/main/install.sh | sh
deja install --auto

_{Ich pflege deja-vu, deshalb liegen alle Treiber, das Korpus und die Bewertungsregel in diesem Repository · der direkte Vergleich und wie man eine angezweifelte Zeile neu misst · LongMemEval- und LoCoMo-Läufe}

Installation

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/vshulcz/deja-vu/main/install.sh | sh
deja install --auto

Das Skript legt die Binärdatei in ~/.local/bin ab. Steht dieses Verzeichnis noch nicht im PATH, findet dieselbe Shell den zweiten Befehl nicht: Führe die next:-Zeile aus, die das Skript mit vollem Pfad ausgibt, oder öffne eine neue Shell, sobald die PATH-Zeile eingetragen ist.

Falls raw.githubusercontent.com nicht erreichbar ist, gibt es einen npm-Spiegel mit derselben Version:

npm i -g @vshulcz/deja-vu --registry=https://registry.npmmirror.com
deja install --auto

Zehn Sekunden zum Installieren, etwa zehn zum Indizieren. Der zweite Befehl bindet MCP-Recall an jeden gefundenen Agenten, schaltet den Recall beim Session-Start ein, wo der Agent das unterstützt, und baut den ersten Index, damit die nächste Session auf nichts warten muss.

Öffne eine neue Agenten-Session und frag nach etwas von vor Monaten:

hatten wir schon mal was mit jwt refresh rotation? schau in deinem Gedächtnis nach

Fragen musst du nicht einmal: mit automatischem Recall weiß der Agent schon beim Öffnen der Session, was in diesem Projekt gelöst wurde. Um selbst nachzusehen, starte deja.

opencode, DeepSeek Harness, Zed, Kimi Code, Codex CLI, Grok Build, OpenClaw, pi und Hermes haben zusätzlich ein Paket im eigenen Ökosystem, für alle, die Erweiterungen von dort installieren:

opencode plugin opencode-deja
dsh plugin --profile web add dsh-deja
# Zed: im Erweiterungs-Panel nach deja suchen
# Kimi Code: /plugins install https://github.com/vshulcz/deja-vu
# Codex CLI: codex plugin marketplace add https://github.com/vshulcz/deja-vu && codex plugin add deja-vu@deja-vu
# Grok Build: grok plugin marketplace add vshulcz/deja-vu && grok plugin install deja
openclaw plugins install clawhub:@vshulcz/openclaw-deja && openclaw config set plugins.entries.deja-vu.hooks.allowConversationAccess true
pi install npm:@vshulcz/pi-deja
hermes plugins install deja-memory

deja install --auto bindet all das ohnehin an, einer der beiden Wege genügt also. Beide zusammen stören auch nicht: jedes Paket liest, was deja install geschrieben hat, und ergänzt nur das Fehlende — keine doppelt registrierten Tools, kein zweiter Recall. Die Details stehen in extensions/.

Dieselbe Suche gibt es als Skill, installierbar von jedem Agenten, der SKILL.md liest:

npx skills add https://github.com/vshulcz/deja-vu --skill deja-search   # skills CLI: Claude Code, Cursor, Goose, Copilot…
openclaw skills install @vshulcz/deja-search                            # ClawHub
hermes skills install vshulcz/deja-vu/skills/deja-search                # Hermes

Der Skill ruft das installierte deja-Binary auf und bringt kein eigenes mit.

Weitere Wege: brew install deja-vu, go install github.com/vshulcz/deja-vu/cmd/deja@latest, oder npx @vshulcz/deja-vu "suchbegriff", um es ohne Installation auszuprobieren. Unter Windows bricht das Installationsskript mit unsupported OS ab, weil es ein Shell-Skript ist. Nimm stattdessen scoop install deja-vu (aus dem Main-Bucket von Scoop) oder winget install vshulcz.deja-vu, oder nimm deja-vu_<version>_windows_amd64.zip aus dem letzten Release und leg deja.exe in den PATH.

Das Binary allein ist bereits eine vollständige Installation: Indizieren, Suchen, show, ctx, blame, --json und das Entfernen von Zugangsdaten brauchen nichts weiter. Was deja install macht, ist MCP an deine Agents anzubinden und den Recall beim Session-Start einzuschalten — sinnvoll, aber optional.

Selbst suchen

deja ohne Argumente öffnet im Terminal eine Suche über die Historie aller Agents. Sie beginnt bei den Sessions hinter deiner noch nicht committeten Änderung, dann kommen die letzten in diesem Projekt, und die Liste wird beim Tippen kürzer.

• ↑↓ wählt eine Session, ↵ öffnet sie am Treffer, n und N springen zwischen den Treffern, esc geht zurück. In einer Session sucht / ein Wort, ] und [ springen zwischen den Fragen, die du gestellt hast.
• Das Suchfeld nimmt Filter: einen Agenten mit Doppelpunkt (codex:), today, yesterday, week, month und in:<projekt>.
• r setzt die Session in dem Agenten fort, der sie geschrieben hat. o setzt sie in einem beliebigen anderen Agenten fort, der mit dem beginnt, was die Session gefragt, entschieden und offen gelassen hat.
• tab wechselt zwischen diesem Projekt, allen Projekten und Deleted, den Sessions, die ihr Agent gelöscht hat und die deja noch hält; R legt eine davon zurück.
• ? zeigt alle Tasten, ^k hat den Rest (Session-ID oder Projektpfad kopieren, eine Session vergessen), in der Liste beendet q; esc geht einen Schritt zurück und beendet bei leerem Suchfeld.

Mit DEJA_TUI=0 kommt stattdessen die Textübersicht, die auch deja brief ausgibt. In einer Pipe zeigt es, was indiziert ist und welcher Befehl als Nächstes dran ist.

Was du davon hast

In Codex gelöst, von Claude erinnert. Einundvierzig Coding-Agents schreiben jedes Gespräch in lokale Dateien, und deja macht aus diesen Dateien eine Gedächtnisschicht, die sie alle lesen können.

Außerdem: deja promote <id> --state rejected markiert eine verworfene Entscheidung, und ab dann zeigt jeder Treffer, dass sie versucht und abgelehnt wurde; ein Treffer meldet „4 Dateien dieser Session haben sich seitdem geändert“ und schweigt, wenn er es nicht beurteilen kann; deja sync ssh laptop bewegt das Gedächtnis zwischen Maschinen rein additiv, ohne Cloud dazwischen; deja handoff --to codex packt den aktuellen Kontext, um in einem anderen Agenten weiterzumachen; Schlüssel, Tokens, JWTs und private Schlüsselblöcke bekannter Form werden beim Indizieren entfernt — Mustererkennung ist allerdings keine Secret-Erkennung, und eine unbekannte Form kann durchrutschen.

Zeichne deine eigene Arbeit

deja stats --card zeichnet direkt im Terminal; gib ihm einen Dateinamen, und es schreibt ein SVG für das README deines Profils. Zum Veröffentlichen anderswo wandle es in PNG um — diese Seite konvertiert in deinem eigenen Browser.

Die vollständige Referenz steht auf der Dokumentationsseite.

Privatsphäre

Indizieren und Suchen laufen lokal. Das Netz brauchen nur deja update, deja sync ssh, die Versionsprüfung in deja doctor, deja embed, das an den von dir konfigurierten Endpunkt geht (und, sobald der semantische Sidecar gebaut ist, jede Suche, die die Anfrage an diesen Endpunkt schickt), und ein interaktiver Befehl, der einmal am Tag nach dem neuesten Release schaut. Dieser Blick sendet keine Session-Daten; DEJA_OFFLINE=1 oder DEJA_NO_UPDATE_NOTICE=1 schaltet ihn ab.

Zugangsdaten werden beim Indizieren entfernt: AWS-Schlüssel, Zuweisungen mit api_key= und token=, Bearer-Tokens und nackte JWTs, PEM-Blöcke privater Schlüssel, Tokens verschiedener Anbieter, URLs der Form scheme://user:pass@host, hochentropische Werte, die keine Regel abdeckt, und Passwörter im Fließtext — „the admin password is …“, wo es kein Trennzeichen gibt, an dem man sich festhalten könnte. Der Wert wird zu [redacted:<kind>], der Text ringsum bleibt durchsuchbar. deja share und deja sync export säubern beim Export ein zweites Mal. Mustererkennung ist keine Secret-Erkennung: eine Form, die die Regeln nicht kennen, kann unverändert durchgehen — siehe Sicherheitsmodell.

deja forget nimmt Sessions aus dem neu gebauten Index und hinterlässt einen Grabstein, sodass ein anschließendes deja index sie nicht aus der ursprünglichen Historie zurückholen kann. Das Sicherheitsmodell dokumentiert die Datenflüsse, die Grenzen der Bereinigung, die Vertrauensannahmen und die Release-Verifikation.

Kommandozeile

Ein nacktes deja im Terminal öffnet den Suchbildschirm. Mit einem Suchbegriff oder einem der Befehle unten gibt es aus und beendet sich:

$ deja "jwt refresh token"
[claude] api        · Jul 8 · 8f31c0a9 — 2 matches
  login started failing after refresh token rotation; jwt kid mismatch in tests
  fixed by reloading jwks cache after rotateKey and adding a clock-skew test
[codex]  web        · Jul 1 · b77d91e2 — 1 match
  refresh token cookie needed SameSite=Lax in local callback flow

Die vollständige Referenz steht in der Befehlsdokumentation.

MCP-Tools

Der Server stellt ein einziges Tool deja bereit, der Parameter mode wählt die Fähigkeit: recall, context, blame, fix, how, orient, remember, handoff. deja install bindet es selbst an, das ist also nur bei manueller Konfiguration eines Agenten relevant. Die früheren sechs Tool-Namen funktionieren bei bereits angebundenen Clients weiter.

Ein Tool statt sieben ist eine Kostenfrage, keine Stilfrage. Ein angebundener MCP-Server schickt die Definitionen seiner Tools mit jeder Anfrage mit, sie werden also in jedem Zug bezahlt, ob der Agent etwas aufgerufen hat oder nicht: 477 Tokens hier, gegenüber 8,283 beim größten der sieben gemessenen Server. dejas eigener Wert lag bei 828, bis das Schema auf ein Tool mit Modi reduziert wurde.

Unterstützte Werkzeuge

Mit automatischem Recall übergeben Claude Code und Codex deja die laufende Aufzeichnung, sobald die Kompaktierung beginnt, und deja behält, was die Zusammenfassung gleich verlieren wird: die Aufgabe, die Ergebnisse, die Dateien, was aus jedem Befehl wurde, und was noch offen ist. Der nächste Hook in derselben Session und demselben Arbeitsverzeichnis gibt das am Stück zurück, nicht mehr als 4 KB, mit einer Zeile dazu, ob sich das Repository seitdem geändert hat. deja stats zählt die Tool-Aufrufe zwischen Kompaktierung und erster Änderung — damit wurde das gemessen. Die Details stehen in Wiederherstellung nach der Kompaktierung.

Claude Code · Cline · Codex CLI · opencode · aider · Gemini CLI · Cursor · Antigravity · Grok Build · Hermes · Goose · Qwen Code · Kimi Code · pi · omp (Oh My Pi) · OpenClaw · Copilot CLI · VS Code Copilot Chat · Amp · prime-agent (PrimeIntellect) · Roo Code · Continue · Crush · DeepSeek Harness · Cherry Studio · Senpi · gajae-code · Kimchi Coding · Command Code · ZCode · CodeWhale · Reasonix · Kiro · Kilo Code · CodeBuddy Code · TRAE CLI · Muse Code · Junie · JetBrains AI Assistant · Devin CLI · Windsurf / Devin Desktop · MiniMax Code · Zed.

Was jedes einzelne unterstützt — MCP-Recall, automatischer Recall, Skills, Befehle, Resume, Handoff — steht in der Fähigkeitsmatrix im englischen README. Abweichende Speicherorte werden über DEJA_*_ROOT-Variablen angegeben, und die Migrationsvariablen der Werkzeuge selbst werden ebenfalls beachtet.

Agents mit eigenem Paket

deja install --auto bindet diese genauso an wie alle anderen, und das ist immer der kürzeste Weg. Zusätzlich hat jeder ein Paket im eigenen Ökosystem, praktisch für alle, die Erweiterungen von dort installieren:

Jeder der beiden Wege reicht, beide zusammen gehen auch: jedes Paket liest zuerst, was deja install hinterlassen hat. opencode, dsh und OpenClaw ergänzen nur das Fehlende; Kimi, Grok, Codex und pi treten zurück, wenn der Installer schon angebunden hat; in Zed benutzen beide Seiten dieselbe Server-ID. Die Reihenfolge der Installation spielt also keine Rolle.

Alle benutzen das deja, das du bereits installiert hast; die Kopie im Paket ist nur der Rückfall.

Semantischer Recall, optional

Richte deja embed über DEJA_EMBED_URL auf ein lokales Ollama, LM Studio oder einen beliebigen OpenAI-kompatiblen Endpunkt, dann trifft auch eine anders formulierte Frage. Ohne verfügbare Runtime funktionieren lexikalische Suche und MCP-Recall wie gewohnt.

Belege

58 % weniger Tokens bei einer Aufgabe, die diese Maschine schon gelöst hatte · 88.9 % hit@1 auf LongMemEval-S (bereinigter Satz aus 470 Fragen) · 71.9 % auf LoCoMo · Abfragen in Millisekunden über Gigabytes an Historie
_{Elf Läufe je Arm: 53,558 Tokens gegen 126,222 ohne angebundenes Gedächtnis, und 52,815 gegen 103,443 auf einem späteren Build, wieder elf Läufe · was eine Aufgabe kostet · beide Retrieval-Harnesses liegen in diesem Repository und laufen in Minuten auf öffentlichen Datensätzen · prüf die Zahlen selbst}

deja bench recall     # Untergrenze für Ranking-Regression: 100 Abfragen, die Hälfte auf Russisch, CI schlägt fehl, wenn der Recall sinkt
deja bench context    # 30 Aufgabenketten mit Seed plus fünf Negativkontrollen
deja bench block      # ob die Antwort im übergebenen Textstück noch enthalten ist
deja bench prompt     # wann der Prompt-Hook spricht und wann er falsch spricht
deja bench ingest     # Kosten einer Indexaktualisierung: nichts geändert, ein Zug angehängt, eine neue Aufzeichnungsdatei, vollständiges Neuschreiben
deja bench read       # was das Lesen eines Datenbank-Speichers kostet und was ein einzelner langer Wert daran ändert

Das Kontextexperiment vergleicht dejas Recall mit vollständiger Historie, naivem grep und Kaltstart. Mit dem Standard-Seed:

Dieselbe Faktenabdeckung wie grep über die Rohlogs bei etwa 250-mal weniger Tokens; rund 70-mal weniger als bei Sessions, die durch vollständiges Abspielen gefunden werden; und nichts injiziert in Ketten ohne passende Historie. Der Korpusgenerator und die Relevanzannotation sind gewöhnlicher, lesbarer Go-Code. Bevor du irgendeiner Zahl glaubst, sieh nach, wie sie „relevant“ definiert — auch bei unseren.

Gemessen an einem echten Speicher: 2,419 Sessions, 179k Nachrichten, 1.9 GB an Aufzeichnungen.

Der Index ist inkrementell. Wächst eine Session-Datei, wird nur diese eine Datei neu gelesen.

Wie es funktioniert

Ein lokaler invertierter Index in ~/.cache/deja: er parst JSONL- und SQLite-Speicher, entfernt Zugangsdaten, schreibt records.bin und Wort-Buckets und hält den Zustand jeder Datei in manifest.gob, sodass ein zweiter Lauf nur das Geänderte aufnimmt. MCP-Server, Statistiken, Share und Sync lesen denselben Index. Die Details stehen in docs/ARCHITECTURE.md.

Häufige Fragen

deja uninstall --all
rm -rf ~/.cache/deja ~/.local/share/deja ~/.config/deja

Leitfäden

Nach Situationen geschrieben, nicht nach Funktionen:

• Erinnert sich ein Coding-Agent an frühere Gespräche? — was jeder Agent zwischen Sessions behält und was er verliert
• Session-Dateien auf der Platte — wie groß ~/.claude/projects wird und was Löschen kostet
• Der Agent hat gerade deinen Kontext verloren — nach einem Absturz, nach einem Clear, oder wenn die Session leer zurückkommt
• Das Kontextfenster ist voll — was die Kompaktierung wirklich behält, mit Messungen, und was man stattdessen tun kann
• Die Session von gestern fortsetzen — sie über alle Agents hinweg finden und in ihrem eigenen wieder öffnen
• Der Agent hat einen Fehler wiederholt, den du schon behoben hattest
• Die Session finden, in der es gelöst wurde
• Warum Agents zwischen Sessions vergessen · wo jeder Agent seine Historie ablegt
• Was die Kompaktierung verliert · den Agenten wechseln · prüfen, was Agents getan haben · ein Gespräch exportieren · zwischen Maschinen · was Gedächtnis an Tokens kostet

Nach Werkzeug: opencode · Zed · Grok Build · Gemini CLI · OpenClaw · Goose · Cline · pi und omp · Hermes

Entwicklung

make build test lint, danach CONTRIBUTING.md. Ein neues Werkzeug beginnt bei der Parser-Registry. Prioritäten und Nicht-Ziele stehen in ROADMAP.md.

Lizenz

MIT © Vladislav Shulcz

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