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我想更好地理解这篇论文，因此我请Claude训练并生成一个小型数独解题器，并附上额外的解释。<p>原始论文：
<a href="https://arxiv.org/abs/2510.04871" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2510.04871</a>
你好！我开发了SEE（语义熵编码），因为“数据税”（存储/出口）和“CPU税”（解压/解析）不断上升。
权衡：它的压缩率不一定总是比Zstd小，但在压缩时仍然可以搜索，并且最小化了I/O。
关键数据（演示）：综合压缩率约为原始数据的19.5%，跳过率约为99%，查找p50约为0.18毫秒（布隆过滤器约为0.30毫秒）。
10分钟重现步骤（无营销）：
1) 下载演示ZIP（发布版）。
2) 按照README_FIRST.md中的说明操作。
3) 运行`python samples/quick_demo.py` → 输出比率/跳过/布隆 + p50/p95/p99。
投资回报率快速计算：节省/TB ≈ (1 − 0.195) × 每GB价格 × 1000（例如，$0.05/GB → 约$40/TB）。
NDA/VDR（私密，公共信息中无机密内容）：[<a href="https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScV2Ti592K3Za2r_WLUd0E6xSvCEVnlEOxYd6OGgbpJm0ADlg/viewform?usp=header" rel="nofollow">https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScV2Ti592K3Za2r_WLU...</a>]
很高兴回答技术问题（架构感知布局、增量策略、布隆密度、跳过启发式、故障模式）。
嘿，HN！我是José，我创建了Recall来解决一个让我感到烦恼的问题。
**问题：**
我每天都在使用Claude进行编码，但每次对话都是从头开始。我需要解释我的架构、编码标准、过去的决策……然后遇到上下文限制，所有内容都消失。下一次会话？重新开始。
**解决方案：**
Recall是一个MCP（模型上下文协议）服务器，它通过Redis和语义搜索为Claude提供持久内存。可以把它看作是超越上下文限制和会话重启的长期记忆。
**工作原理：**
- Claude在对话中将重要的上下文存储为“记忆”
- 记忆被嵌入（OpenAI）并与元数据一起存储在Redis中
- 语义搜索自动检索相关的记忆
- 跨会话、项目甚至机器工作（如果使用云Redis）
**主要功能：**
- 全球记忆：在所有项目中共享上下文
- 关系：将相关记忆链接成知识图谱
- 版本控制：跟踪记忆随时间的演变
- 模板：可重用的常见工作流程模式
- 工作区隔离：项目A的记忆不会污染项目B
**技术栈：**
- TypeScript + MCP SDK
- Redis用于存储
- OpenAI嵌入（text-embedding-3-small）
- ~189KB的包，支持本地运行
**当前统计数据：**
- 27个工具可供Claude使用
- 10种上下文类型（指令、决策、模式等）
- 在10,000多个记忆上实现亚秒级的语义搜索
- 兼容Claude Desktop、Claude Code及任何MCP客户端
**示例用例：**
我正在构建一个电子商务平台。我曾告诉Claude：“我们使用Tailwind，偏好组合API，API速率限制为1000次/分钟。”现在每次对话中，Claude都会自动记住并应用这些偏好。
**接下来（v1.6.0正在进行中）：**
- 使用GitHub Actions的CI/CD管道
- 支持Docker以便于部署
- 使用Vitest的完整测试套件
- 更好的错误信息和日志记录
**试试吧：**
```bash
npm install -g @joseairosa/recall
# 添加到 claude_desktop_config.json
# 开始使用持久内存
```