今天，我們正式推出 Claude Code 的 Supermemory 外掛程式！
TLDR：你現在可以在 Claude Code 中使用 Supermemory 了。-
Claude Code 確實改變了我的工作方式。但有件事一直讓我很困擾……每天，我都得跟 Claude Code 解釋同樣的事情。我得不斷重複我的編碼風格、偏好等等。
「使用者服務連的是 Postgres，不是 MySQL。」
「別重構那個函式——我知道它看起來很醜，但這麼做是有原因的。」
Claude 寫的程式碼很棒。然後我關閉對話，它就什麼都忘了。
隔天？又像土撥鼠日一樣重來一遍。我們已經想出了各種變通方法——寫超大的 CLAUDE.md 檔案、在每次提示開頭複製貼上上下文、維護那些感覺 Agent 從來沒看過的「記憶」文件……
在我們成功推出 clawd bot 外掛程式 和 opencode 外掛程式 之後，我們知道，我們正處於解決這個問題的最佳位置。
所以，我們打造了一個解決方案。
在 Supermemory，我們長期致力於為 AI Agent 打造記憶基礎設施。我們為數萬個 AI 應用程式提供記憶支援。而我們不斷從開發者口中聽到同樣的話：「真希望我的編碼 Agent 能真的記住東西。」
今天，我們為 Claude Code 推出了 Supermemory 外掛程式。
概念很簡單：Claude Code 應該要了解你。不只是這次對話——而是永遠。它應該了解你的程式碼庫、你的偏好、你團隊的決策，以及你使用的每個工具中的上下文。
以下是它在實際應用中的樣貌：
它記得你上次做到哪
我們利用 Supermemory 中的使用者個人檔案來建立你的個人資料，其中包含關於你的情節性內容，以及「靜態」資訊。Claude 知道，你這週的目標就是降低成本，並遷移到另一個 Postgres 供應商。
它學習你的風格
它不會像其他人一樣寫出平庸的程式碼，而是在你使用過程中學習——例如「少用 useEffects!!!」。https://x.com/DhravyaShah/status/2016027476787679598?s=20
Claude Code 現在會確切記住你上次是如何修正一個錯誤的，而這些知識會逐漸累積，讓 Agent 感覺真的為你的使用情境進行了深度客製化……慢慢地。
它了解你
它知道你是創業者、大學生，還是系統工程師，並會據此建議合適的工具和做法。Claude Code 學習你的需求、你的風格、你的品味。因為品味是區分優秀工程與平庸工程的首要關鍵。
1開發者：「我需要為這個端點加上速率限制」2Agent：「根據你上個月在 payments-api 中實作的速率限制3（使用滑動視窗搭配 Redis），以及你偏好的4express-rate-limit 中介軟體，這裡有一個符合你現有模式的5做法……」
讓這一切得以實現的技術核心，是我們稱之為混合記憶（Hybrid Memory）的機制。
大多數 AI 的「記憶」解決方案只是 RAG——檢索一些相似的文件，然後塞進上下文裡。這對知識庫來說可行。但對記憶來說行不通。
記憶不只是「找到相似的東西」。它是要理解，當你說「那個認證錯誤」時，你指的是你除錯了三天的特定問題。它要知道你的偏好已經演變——你以前喜歡類別，現在偏好函式。它要追蹤一個決策被做出、然後被重新審視、最後被改變的過程。
我們建立了一個系統，能夠實際提取事實、追蹤它們隨時間的變化、建立一個永遠保持最新的個人檔案，並在正確的時機檢索出正確的上下文。不只是相似的上下文——而是相關的上下文。
我們用來評估這個系統的基準（LongMemEval）達到了 81.6% 的準確率。相比之下，大多數 RAG 系統在記憶相關任務上的得分僅在 40-60% 之間。
這跟 MCP 有什麼不同？
Supermemory 的 MCP 在這類用途上表現不錯，但有一個很大的限制：我們無法控制 Claude Code 何時選擇執行這些工具。這意味著我們沒有控制權，也沒有數據點來從中學習，而一個記憶系統只有在未來有東西可以回憶時才有用。
這個外掛程式增加了：
- 上下文注入： 在對話開始時，使用者個人檔案會自動注入到 Claude 的上下文中
- 自動捕捉： 對話輪次會被捕捉並儲存，以供未來上下文使用
這兩點在之前的 MCP 中都無法實現。
所以，快去安裝吧！這裡有說明 https://github.com/supermemoryai/claude-supermemory
歡迎告訴我們你的想法，你也可以加入我們的社群 https://supermemory.link/discord 提供任何回饋！
https://x.com/DhravyaShah/status/2016308406701981731
