«Будет красивый репозиторий на git». Беларус сделал сервис, который хранит контекст для разных нейросетей

Кто пишет: Сергей, разработчик, создатель проекта Memlord.  

Хотите рассказать про свой pet-проект? Пишите редактору блогов в Telegram. Это безопасно. 

Не нашёл на рынке — придумал своё 

Я много пользуюсь нейросетями — и для работы, и в личной жизни. И довольно быстро понял: почти все решения с памятью для ИИ можно разделить по двум критериям.

• Первый — где вообще хранится память: локально, на твоём компьютере, или на сервере.
• Второй — как она устроена внутри: в виде документов или в виде графа.

Большинство решений сегодня работают локально. Они хранят записи либо в небольшой базе данных, либо просто в текстовых файлах на компьютере. С одной стороны, это удобно. С другой — у такого подхода сразу появляется очевидное ограничение: стоит отойти от компьютера, и ты фактически теряешь доступ ко всей этой памяти.

Именно в этот момент становится заметно, насколько это неудобно. Вышел из дома — и всё, ты отключён от собственного контекста. С телефона уже не так просто добраться до того, что раньше обсуждал с нейросетью. Нельзя нормально переиспользовать старые диалоги, неудобно искать информацию по прошлым чатам, сложно делиться ответами с коллегами или женой. А если работаешь сразу с несколькими нейросетями, то память между ними чаще всего вообще не переносится.

Я перебрал, наверное, 80% готовых решений — сейчас это довольно популярная ниша, даже Мила Йовович запустила похожий проект. Но быстро понял, что большинство вариантов мне не подходят.

Часть нельзя было развернуть на своём сервере, потому что код был закрыт. Другие использовали графовую модель памяти. Мне такой подход не подошёл: граф менее прозрачен для человека, его сложнее контролировать и тем более редактировать вручную. Обычно для поддержки такой структуры в актуальном состоянии нужна отдельная нейросеть или дополнительная модель. А это значит — отдельные расходы, отдельная настройка и ещё одна зависимость, которую нужно постоянно держать под контролем.

Мне хотелось более простую и автономную систему — без лишних внешних связей. Поэтому я выбрал документную модель памяти: по сути, это отдельные тексты на разные темы. Такой формат намного понятнее. Можно в любой момент зайти и посмотреть, что именно нейросеть запомнила, а если нужно — поправить это вручную. Для меня это важный плюс: я люблю, когда сервер остаётся изолированным и максимально независимым от внешней среды.

В итоге я нашёл только один вариант, который позволял просто задеплоить всё у себя и пользоваться без лишних ключей и дополнительных моделей. Но вскоре аккаунт автора проекта исчез вместе со всеми репозиториями.

Тогда стало ясно, что придётся делать своё. Базовый функционал — тот минимум, который был нужен лично мне, — я собрал примерно за неделю. Нейросеть помогала мне с каркасом и отдельными частями спецификации, а код я писал сам или серьёзно дорабатывал вручную под свои стандарты. Потом постепенно добавлял новые фичи, сделал веб-страницу. Сейчас проекту около двух месяцев.

Как работает сервис

Можно взять мой код и запустить у себя на сервере. Тогда это выглядит как полностью твоя инфраструктура. Память складывается только у тебя и никуда не уходит. Дальше ты указываешь Claude и другим нейросетям, что теперь память нужно сохранять не локально в файлы, а отправлять на этот сервер. Нейронка начинает записывать туда воспоминания и потом оттуда же их вытаскивать, когда они нужны.

При этом появляется разделение: память может быть личной, доступной только тебе, а может быть общей — для команды, семьи или отдельного проекта.

Например, если вы обсуждали с нейросетью какой-то проект — что в нём делать и как решать задачи, — она понимает, что это нужно сохранять не в личную память, а в память конкретного проекта. И складывает знания именно туда.

Тогда, когда коллеги заходят в свои нейросети и тоже работают с этим проектом, модель в нужный момент может обратиться к общей памяти, увидеть, какое решение уже использовалось и почему, и предлагать следующие шаги уже более осмысленно.

Будет тысяча пользователей — начнётся монетизация

Пока что продукт на стадии пет-проекта и им пользуется очень небольшое количество людей. Пока что отзывы позитивные, но я понимаю, что когда он станет популярным, то появятся недовольные. Всегда что-то отваливается, это неизбежный процесс. 

Пока что я «допиливаю» продукт, но стараюсь делать это в щадящем режиме. Мне помогает ещё один человек. И мы договорились: если проект наберёт тысячу пользователей, то будем думать о продажах. 

Вариантов монетизации, на самом деле, море. От самого базового — например, если хочешь хранить больше определённое количества записей, тогда нужна платная версия. Есть и более экзотические сценарии, например, вставлять рекламу в контекст Но это уже совсем дальняя перспектива.

Если взлетит проект взлетит — отлично. А если нет, то будет ещё один аккуратный, красивый git-репозиторий.

Что ещё прочитать про пет-проекты беларусских разарботчиков: 

• «Всё бесило». Как беларуска запускает альтернативу Notion в 2026; 
• «Думал, что мы договорились!». Предприниматель рассказывает, как из проблемы создал новый проект; 
• Прижало, а туалета рядом нет? Разработчик сделал Telegram-бот с картой общественных туалетов.