Что это такое?
Локальный рекордер цифровой активности, который структурирует ваши действия в память для AI-агентов.
Проект / Python
HKUDS/CatchMe: CatchMe — локальный сборщик цифрового следа для AI-агентов
Записывает всё, что вы делаете на компьютере, чтобы ваши AI-ассистенты могли вспомнить контекст и стать по-настоящему персональными.
Это open-source Python-инструмент для записи цифрового следа. Он позиционируется как «недостающий слой памяти» для AI-агентов — вместо облачных векторных баз использует локальное хранилище и иерархическую структуру. Проект поддерживает множество...
Для кого это
Для разработчиков, исследователей и всех, кто работает с AI-агентами (Claude, Cursor, OpenClaw) и хочет, чтобы они помнили историю взаимодействий.
Проблема / задача
AI-агенты не помнят, что вы делали вчера или час назад — они работают только с текущим контекстом, теряя вашу цифровую историю.
Как это работает
CatchMe работает как фоновая служба, которая записывает скриншоты, нажатия клавиш, активность окон и изменения файлов. Всё хранится локально, затем структурируется в иерархическую память (L0-L3) и становится доступным для запросов через CLI. Агенты могут спрашивать: «Что я делал сегодня в VS Code?» или «Какие статьи я читал вчера?».
Что видно по README
Это open-source Python-инструмент для записи цифрового следа. Он позиционируется как «недостающий слой памяти» для AI-агентов — вместо облачных векторных баз использует локальное хранилище и иерархическую структуру. Проект поддерживает множество LLM-провайдеров (OpenAI, Anthropic, локальные модели через Ollama) и работает на macOS, Windows и Linux.
Ключевые возможности
Технологии
Темы и ключи
Интересный факт
Проект использует иерархическую память без векторных эмбеддингов — вместо поиска по схожести он полагается на временные метки и контекстные связи, что необычно для retrieval-систем.
С чего начать
- Установите через pip: pip install catchme
- Настройте config.json с API-ключом LLM
- Запустите службу: catchme start и обращайтесь к памяти через CLI-команды.
Оценка GitRadar
Удобство
6/10
Свежесть
9/10
Перспектива
8/10
Монетизация
4/10
Общая оценка
7/10
Вердикт GitRadar
Стоит попробовать, если вы активно используете AI-агентов и хотите, чтобы они помнили ваш контекст. Проект сыроват (46 звёзд, мало активности), но идея свежая и реализация выглядит продуманной.
Наблюдения по обновлениям
Проект активен, есть документация и поддержка нескольких языков, но звёзд и форков пока мало — сообщество только формируется.
Что мы проверили
Карточка собрана по данным GitHub, README и структуре репозитория. Это не официальная документация проекта.
- Исходный репозиторий
- https://github.com/HKUDS/CatchMe
- Официальный сайт
- https://hkuds.github.io/CatchMe/
- Лицензия
- Apache-2.0
- Создан на GitHub
- 30 марта 2026 г.
- Последнее обновление репо
- 30 марта 2026 г.
- Последняя проверка GitRadar
- 30 марта 2026 г.
- Изученные файлы
- README.md, pyproject.toml, catchme/extension/lib/Readability.js, docs/index.html, catchme/services/providers.py, catchme/services/__init__.py
FAQ
Для кого подходит?
Для разработчиков и исследователей, которые используют AI-агентов (Claude, Cursor) и хотят дать им долгосрочную память.
Источники
- GitHub исходный код и активность
- Официальный сайт позиционирование и демо
- README описание, ссылки, стартовые материалы
Нужна помощь с HKUDS/CatchMe?
Если проект подходит под ваш сценарий, можем помочь с установкой, интеграцией, доработкой или аккуратным форком под вашу инфраструктуру.