/forge-memory — FORGE Vector Memory
Outil de diagnostic pour l'index vectoriel de la mémoire FORGE. Les commandes FORGE utilisent automatiquement la recherche vectorielle; ce skill est pour le diagnostic et la maintenance.
Prérequis
Le système doit être installé:
bash ~/.claude/skills/forge/scripts/forge-memory/setup.shCommandes
Synchroniser l'index
Synchronise les fichiers Markdown vers la base SQLite:
forge-memory sync [--force] [--verbose]- Sans
--force: réindexe uniquement les fichiers modifiés (basé sur le hash SHA-256) - Avec
--force: réindexe tous les fichiers - Avec
--verbose: affiche le détail de chaque fichier traité
Rechercher
Recherche hybride (vectorielle + texte) dans la mémoire:
forge-memory search "query" [--namespace all|project|session|agent] [--agent NAME] [--limit 5] [--threshold 0.3] [--pretty]--namespace: filtrer par type (project = MEMORY.md, session = logs, agent = mémoires d'agent)--agent: filtrer par nom d'agent (pm, architect, dev, qa)--limit: nombre max de résultats (défaut: 5)--threshold: score minimum (défaut: 0.3)--pretty: affichage formaté (sinon JSON)
Statut
Affiche les statistiques de l'index:
forge-memory status [--json]Journaliser
Ajoute une entrée dans le fichier session du jour (.forge/memory/sessions/YYYY-MM-DD.md):
forge-memory log "message" [--agent NAME] [--story STORY-ID]--agent: nom de l'agent (dev, qa, lead, etc.)--story: identifiant de la story (STORY-001, etc.)- Crée le répertoire
sessions/et le fichier avec header automatiquement
Consolider
Agrège les entrées des session logs dans MEMORY.md, groupées par story:
forge-memory consolidate [--verbose]- Lit les sessions depuis la dernière consolidation (marqueur
### Consolidation — YYYY-MM-DD) - Ajoute une section récapitulative à la fin de MEMORY.md
- Pure Python, aucune dépendance LLM
Réinitialiser
Supprime et recrée la base de données:
forge-memory reset --confirmArchitecture
.forge/memory/
MEMORY.md <- source de vérité (écrit par les agents)
sessions/YYYY-MM-DD.md <- source de vérité (écrit par les agents)
agents/{agent}.md <- source de vérité (écrit par les agents)
index.sqlite <- index dérivé (synchronisé depuis les .md)- Synchronisation unidirectionnelle: Markdown -> SQLite
- Scope de sync élargi:
.forge/memory/+docs/(stories, architecture, PRD) - Auto-sync avant chaque recherche (vérifie les changements dans les deux répertoires)
- Recherche hybride: similarité vectorielle (70%) + FTS5 BM25 (30%)
- Embeddings locaux: sentence-transformers all-MiniLM-L6-v2 (384 dimensions)
- Chunking markdown-aware: ~400 tokens/chunk, 80 tokens overlap
Output Examples
forge-memory status
FORGE Memory — Status
──────────────────────
Database : .forge/memory/index.sqlite
Documents : 42 indexed (12 project, 18 session, 12 agent)
Chunks : 187 total
Last sync : 2026-03-08 14:23:01
Model : all-MiniLM-L6-v2 (384 dims)forge-memory search "auth" --pretty
[0.87] .forge/memory/sessions/2026-03-07.md:12
"JWT auth implemented with refresh tokens, 15min expiry..."
[0.72] docs/architecture.md:45
"Authentication uses bcrypt + JWT. Session management via..."
[0.65] .forge/memory/agents/dev.md:8
"STORY-002 auth: learned that httpOnly cookies are required..."