En el día a día de muchos desarrolladores, el patrón se repite: se abre una sesión con un asistente de Inteligencia Artificial, se le explica el proyecto, se trabaja un rato… y, cuando el contexto se llena o la sesión termina, todo se pierde. En la siguiente conexión hay que volver a entrenar al asistente desde cero, repasar decisiones, copiar código y recordar qué se hizo y por qué.
Claude-Mem nace justo para atacar ese problema. Se trata de un plugin para Claude Code que actúa como sistema de memoria persistente: captura lo que ocurre durante las sesiones, lo comprime en forma de observaciones semánticas y lo pone a disposición de futuras interacciones, de forma automática y local.
Su creador, el desarrollador Alex Newman (conocido como thedotmack), define el proyecto como un “sistema de compresión de memoria construido para Claude Code”, con una premisa clara: la memoria no es almacenar todo, sino destilar lo importante y hacerlo recuperable con poco coste de tokens.
El contexto como cuello de botella en el desarrollo asistido por IA
Los entornos de coding asistido, como Claude Code, se apoyan en un contexto limitado: cada respuesta del modelo incluye parte del historial de conversación, fragmentos de código y resultados de herramientas. A medida que se encadenan comandos o se abren muchos archivos, ese contexto crece de forma cuadrática y termina saturando la ventana de tokens.
El resultado es conocido para quien trabaje con estas herramientas:
- después de unas decenas de acciones, el asistente empieza a “olvidar” decisiones,
- reaparecen dudas ya resueltas,
- las explicaciones se repiten,
- y la sesión acaba en un
/clearo similar que borra todo rastro de lo anterior.
Claude-Mem ataca ese cuello de botella con una idea relativamente sencilla pero ejecutada con bastante rigor: en lugar de conservar chats completos o transcripciones enormes, captura observaciones comprimidas sobre lo que realmente ha ocurrido (un bug corregido, una decisión de arquitectura, un patrón que se ha aplicado, un cambio en un archivo clave) y las almacena en una base de datos local para reutilizarlas más adelante.
Qué es exactamente Claude-Mem y cómo se integra con Claude Code
Desde el punto de vista técnico, Claude-Mem es un plugin oficial de Claude Code que se instala desde el propio marketplace del entorno con dos comandos: añadir el marketplace del autor e instalar el plugin. A partir de ahí, comienza a operar de forma automática, sin necesidad de activarlo a mano en cada sesión.
Su funcionamiento se apoya en varios componentes clave:
- Hooks de ciclo de vida: interceptan eventos como el inicio de sesión, el envío de un mensaje del usuario, la ejecución de herramientas o el final de la sesión (SessionStart, UserPromptSubmit, PostToolUse, Stop, SessionEnd).
- Servicio worker: un proceso gestionado con PM2 que expone una API HTTP en el puerto 3.777 y se encarga de procesar observaciones, generar resúmenes y servir el visor web en tiempo real.
- Base de datos SQLite: almacena sesiones, observaciones y resúmenes, con índices de búsqueda de texto completo gracias a FTS5.
- Chroma como vector DB: complementa la búsqueda clásica con un motor semántico, combinando coincidencias por palabras con similitud vectorial.
Todo ese engranaje se articula alrededor de un flujo recurrente:
- Inicio de sesión: el hook de arranque inyecta en el contexto de Claude una selección de observaciones recientes relevantes para el proyecto.
- Durante el trabajo: cada vez que se ejecuta una herramienta (leer archivos, escribir código, lanzar pruebas, etc.), Claude-Mem captura lo que ha ocurrido y lo registra como “observación bruta”.
- Procesamiento en background: el worker, usando el Agent SDK de Claude, destila esas observaciones en resúmenes semánticos clasificando el tipo de evento (decisión, bugfix, refactor, descubrimiento, cambio) y etiquetando conceptos y archivos afectados.
- Fin de sesión: se genera un resumen de alto nivel de la sesión, listo para ser reutilizado en la siguiente.
El desarrollador no tiene que aprender comandos adicionales ni cambiar su flujo: simplemente, cuando vuelva al proyecto, el asistente ya “sabrá” lo que se hizo la última vez.
mem-search: preguntar al histórico de un proyecto como si fuera una persona
Una de las piezas más visibles para el usuario es mem-search, una “skill” que se activa cuando el programador hace preguntas del estilo “¿cómo implementamos la autenticación?” o “¿qué bugs arreglamos en la última sesión?”.
En lugar de buscar solo en la conversación actual, Claude-Mem:
- consulta las observaciones y resúmenes almacenados en SQLite y Chroma,
- reordena los resultados según relevancia,
- y devuelve al modelo una cápsula de contexto comprimido que se puede inyectar sin reventar la ventana de tokens.
Entre las operaciones de búsqueda disponibles destacan:
- búsqueda sobre observaciones individuales,
- búsqueda en resúmenes de sesión,
- búsqueda por prompts originales del usuario,
- filtros por concepto (descubrimiento, problema-solución, patrón),
- filtros por tipo de evento (corrección de bug, nueva feature, refactor, cambio),
- y reconstrucción de líneas de tiempo alrededor de un punto o consulta concreta.
El diseño sigue la filosofía de divulgación progresiva: primero se muestra un índice ligero de lo que existe, con el “coste en tokens” de profundizar en cada elemento, y solo si es necesario se hace “zoom” para traer narrativas completas o incluso el código original.
Endless Mode: una memoria “biomimética” para sesiones casi infinitas
Aunque Claude-Mem ya ofrece beneficios en modo estándar, su creador ha introducido un canal beta con una función experimental llamada Endless Mode. La idea es imitar, hasta cierto punto, cómo gestiona la memoria el cerebro humano: solo una parte pequeña está activa en el “foco” de atención, mientras el resto se archiva pero sigue disponible.
El problema de partida es claro: en sesiones intensivas, Claude Code puede alcanzar el límite práctico de contexto tras unas 50 ejecuciones de herramientas, debido a que cada respuesta re-sintetiza todo el historial previo, con un coste de tokens que crece de forma cuadrática. Endless Mode ataca esa limitación con dos decisiones:
- comprimir la salida de cada herramienta en observaciones de unos 500 tokens,
- y transformar el transcript en tiempo real, sustituyendo bloques largos por sus versiones comprimidas una vez han sido destilados.
En la práctica, esto crea dos niveles:
- Working Memory (contexto activo): un conjunto de observaciones comprimidas que el modelo puede manejar cómodamente.
- Archive Memory (memoria archivada en disco): las transcripciones y salidas completas, conservadas para recuperaciones puntuales.
Según las estimaciones del propio proyecto, esto permitiría reducir en torno a un 95 % el volumen de contexto, multiplicar por 20 el número de herramientas que pueden usarse antes de agotar la ventana y pasar de una escalabilidad O(N²) a una aproximación lineal O(N). A cambio, añade latencia (60-90 segundos por herramienta) y se considera todavía experimental.
Privacidad y licenciamiento: memoria potente, pero anclada en local
Uno de los puntos sensibles en cualquier sistema de memoria es la privacidad. Claude-Mem aborda esta cuestión con varios elementos que pueden interesar especialmente a equipos corporativos y desarrolladores que trabajan con código sensible:
- Almacenamiento local: todos los datos se guardan en una carpeta local (por defecto,
~/.claude-mem/) sobre SQLite y archivos auxiliares; el proyecto insiste en que no realiza llamadas externas adicionales ni envía el histórico a servicios de terceros. - Etiquetas de privacidad: los usuarios pueden envolver fragmentos con la etiqueta
<private>para excluirlos explícitamente de la base de datos; a la vez, se usan etiquetas internas (<claude-mem-context>) para evitar que la propia memoria se realimente a sí misma. - Control fino de contexto: las versiones recientes incorporan más de una decena de ajustes para configurar qué tipos de observaciones se inyectan, cuántas, cómo se muestran y qué coste de tokens suponen.
En el plano legal, el proyecto se distribuye bajo licencia AGPL-3.0, lo que significa que:
- se puede usar, modificar y redistribuir libremente,
- pero cualquier modificación desplegada como servicio accesible en red debe publicar el código fuente correspondiente,
- y las obras derivadas deben mantener la misma licencia.
Para equipos de seguridad y compliance, esto implica equilibrar dos factores: por un lado, la tranquilidad de que toda la lógica puede ser auditada; por otro, la obligación de compartir mejoras si se integran en plataformas de terceros.
Casos de uso: del “parece magia” al impacto medible en horas y errores
Aunque Claude-Mem se centra en Claude Code, la idea de fondo es generalizable a cualquier entorno donde un asistente de IA interactúa de forma intensiva con código y herramientas:
- Equipos de desarrollo distribuidos: el plugin reduce el “coste de handover” cuando cambia el programador que lleva una tarea; el asistente puede recordar decisiones y contexto previo aunque el humano cambie.
- Proyectos de larga duración: evita tener que reexplicar, cada pocas semanas, las mismas particularidades del código legado o de la arquitectura.
- Consultoría y agencias: en entornos donde se rota entre clientes y repositorios, la memoria persistente puede convertirse en una especie de “documentación viva” de decisiones técnicas.
- Formación interna: las observaciones estructuradas (clasificadas como bugfix, feature, refactor, etc.) pueden servir como base para revisiones posteriores o materiales de aprendizaje.
En la práctica, el beneficio se traduce en menos tiempo invertido en repetir explicaciones y en menor riesgo de reabrir bugs ya analizados. La promesa del autor, resumida en varios canales públicos, es clara: “Claude deja de tener amnesia y el equipo deja de perder horas reenseñándole lo mismo”.
Limitaciones y puntos a vigilar para equipos de seguridad
Pese a sus ventajas, Claude-Mem no es una varita mágica. Para medios y equipos centrados en seguridad merece la pena subrayar algunos matices:
- Riesgo de sobre-confianza: que la IA “recuerde” no significa que recuerde bien; los resúmenes están generados por otro modelo y siempre puede haber lagunas o sesgos.
- Gestión del ciclo de vida de datos: al almacenarse todo en local, corresponde al usuario o a la empresa definir políticas de retención, backup y borrado seguro de la base de datos.
- Integración con normativas internas: en entornos con fuertes requisitos de confidencialidad o segmentación, puede ser necesario revisar la configuración por defecto y desactivar el almacenamiento de ciertos tipos de contenido mediante
<private>o ajustes avanzados.
En términos de superficie de ataque, el hecho de que todo se ejecute en local y sin dependencias externas reduce el riesgo de fuga por terceros, pero no elimina la necesidad de proteger el entorno de desarrollo (máquinas de los desarrolladores, permisos de archivos, etc.). La seguridad de Claude-Mem empieza, en última instancia, en la seguridad del endpoint donde corre.
Preguntas frecuentes sobre Claude-Mem para desarrolladores y equipos de seguridad
¿Qué problema resuelve exactamente Claude-Mem en el flujo de trabajo con asistentes de IA?
Claude-Mem aborda la “amnesia” de los asistentes en entornos de desarrollo: al terminar una sesión o alcanzar el límite de contexto, se pierde buena parte del conocimiento acumulado. El plugin captura observaciones relevantes durante la sesión, genera resúmenes semánticos y los reutiliza en sesiones posteriores, permitiendo que Claude recuerde decisiones, bugs corregidos y patrones aplicados sin tener que reexplicarlos desde cero.
¿En qué se diferencia Claude-Mem de simplemente guardar el histórico de chat y buscar en él?
Guardar chats genera miles de tokens de ruido poco manejables. Claude-Mem no almacena solo texto bruto: destila “aprendizajes” estructurados (qué se decidió, qué se cambió, por qué) y los clasifica por tipo, concepto y archivo. Además, incorpora búsqueda híbrida (texto + vectores) y divulgación progresiva, de forma que primero muestra índices ligeros y solo trae detalles completos cuando es necesario, optimizando así el uso de la ventana de contexto.
¿Qué implicaciones tiene para la privacidad y la seguridad del código?
El sistema está diseñado para funcionar íntegramente en local, usando SQLite y ficheros en el equipo del desarrollador. No envía el histórico a servidores externos ni añade nuevas dependencias de red, más allá de las propias llamadas que ya realiza Claude. Aun así, es responsabilidad del equipo proteger el entorno donde se ejecuta (máquinas, discos, backups) y usar etiquetas como <private> para excluir de la memoria cualquier fragmento especialmente sensible que no deba persistir.
¿Es adecuado Claude-Mem para entornos corporativos con requisitos estrictos de cumplimiento?
Técnicamente puede encajar bien porque permite auditoría completa del código (es software libre bajo AGPL-3.0) y mantiene los datos en local. Sin embargo, su adopción en entornos regulados debería pasar por una revisión formal de código, una configuración de privacidad ajustada a las políticas internas y una definición clara del ciclo de vida de los datos almacenados en la base de Claude-Mem. La decisión final dependerá de la tolerancia al riesgo y de cómo se gestionen ya los asistentes de IA en el desarrollo de software dentro de la organización.
