By Manguet
Mémoire d'équipe partagée par projet : branche la mémoire native de Claude Code sur un vault git privé (un par équipe), avec gouvernance par Pull Request.
This skill should be used when the user asks to "diagnostiquer la mémoire", "vérifier la recherche mémoire", "activer la recherche sémantique", "pourquoi search_memory est en grep", "memory doctor", or "/memory-doctor". It runs the prerequisites diagnostic for search_memory and proposes the missing installs (the user validates; nothing is installed without consent).
This skill should be used when the user asks to "évaluer le rappel", "tester la recherche mémoire", "mesurer la qualité du rappel", "le bon fait remonte-t-il", "evaluate recall", "test memory search quality", or "/memory-eval". It measures whether the right fact surfaces for realistic queries (recall@k, MRR) via the real search path, and points to remediation.
This skill should be used when the user asks to "importer un doc dans la mémoire", "normaliser ce document en mémoire", "transformer ce doc en faits", "ajouter de la doc au vault", "import doc to memory", or "/memory-import". It normalizes a raw document into atomic memory facts (frontmatter + one fact per file) in the vault working copy, ready for /memory-promote.
This skill should be used when the user asks to "linter la mémoire", "vérifier le format des faits", "nettoyer le vault", "normaliser les faits", "valider les faits", "lint memory", "check memory facts", or "/memory-lint". It reports format/quality problems in a vault's facts and applies only the safe mechanical fix (flat frontmatter → metadata block) after confirmation.
This skill should be used when the user asks to "consulter la mémoire", "que sait-on sur X", "chercher dans la mémoire", "qu'y a-t-il en mémoire", "list memory", "search team memory", or "/memory-list". It reads and searches the project's shared memory vault and summarizes matching facts.
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Une mémoire d'équipe partagée par projet, pour Claude Code. Ce que tu apprends à Claude ne reste plus prisonnier de ta machine : toute l'équipe — devs et vibe coders — partage une seule source de vérité par projet, sans application séparée.
La mémoire native de Claude Code vit dans ~/.claude/projects/<slug>/memory/ : locale à chaque
machine, hors du dépôt, jamais synchronisée. Chaque Claude construit son savoir en silo. Les
décisions, conventions et chantiers découverts ne circulent pas dans l'équipe.
shared-memory branche cette mémoire native, par un simple symlink, sur un vault git
privé (un par équipe). Dès lors, lire et écrire de la mémoire passe par une source commune,
gouvernée par revue de branche git — le tout dans Claude Code, que tout le monde a déjà.
flowchart LR
PLUGIN["Plugin shared-memory<br/>(public, aucun secret)"] -. installé une fois .-> CC
subgraph poste["Poste de chaque membre"]
CC["Claude Code<br/>skills /memory-*"] --> MEM["~/.claude/projects/<slug>/memory"]
MEM -. symlink .-> CLONE["clone local du vault"]
end
CLONE <-->|git pull / push validé| VAULT[("Vault git privé<br/>un par projet — privé à l'équipe")]
| Repo | Contenu | Visibilité |
|---|---|---|
| plugin (ce repo) | l'outil : skills, viewer, scripts | public (aucun secret) |
| vault (un par équipe) | la mémoire : MEMORY.md + faits .md | privé à l'équipe |
La mémoire reste de simples fichiers .md (frontmatter + corps + liens [[wikilink]]) — c'est
ce qui rend le partage possible : git fait la synchro, l'historique et les conflits ; on ne
réécrit aucun outil de sync.
L'outil est conçu pour ne pas être chronophage : tu écris la mémoire, le reste se déclenche tout seul.
git pull) automatiquement ; tu repars
toujours du savoir le plus récent de l'équipe./memory-promote au bon moment.⚠ : la confiance ne
s'érode pas en silence.Véracité préservée : le digest et la recherche aiguillent ; Claude relit toujours le fait (la source) avant d'affirmer. Le gain de temps ne se paie pas en approximations.
Tout ce coût est payé une fois au démarrage, jamais par message — et il est borné. Mesure
réelle sur un vault de 9 faits / 5 domaines (tokenizer cl100k en proxy, ordre de grandeur
représentatif) :
| Artefact injecté au démarrage | tokens |
|---|---|
| Digest des faits (~30–60 / fait selon la verbosité des descriptions) | ~520 |
Schéma de l'outil search_memory (MCP, fixe) | ~185 |
| Rappels hook (synchro / promotion) | ~55 |
Carte MEMORY.md | ~375 (déjà chargée nativement) |
| Surcoût réel vs mémoire native (digest + MCP + hook) | ~760 |
| Coût par message | 0 |
Le plafond (max_lines = 120 faits) garde le démarrage borné : au-delà, le digest bascule en
mode dégradé (domaines + comptes + renvoi vers la recherche), et MEMORY.md ne liste que des
domaines — le coût ne croît pas avec la taille du vault. Les corps de faits ne sont jamais
chargés en masse : Claude lit un fait (~100–500 tokens) seulement quand le sujet tombe.
En face, ce surcoût remplace des dépenses récurrentes et bien plus lourdes : ré-expliquer le contexte à chaque session, faire re-découvrir à Claude ce que l'équipe sait déjà, corriger des affirmations sans source. Le rapport est favorable dès qu'une session réutilise un seul fait.
Astuce coût : des descriptions d'une ligne (≈ 15 mots) gardent le digest léger. La
descriptionest l'aiguillage — pas un résumé du fait.
Rien ne devient « officiel » sans une revue par un référent — la garantie qualité, surtout avec des contributeurs nombreux.
npx claudepluginhub manguet/shared-memory --plugin shared-memoryMemory compression system for Claude Code - persist context across sessions
Ultra-compressed communication mode. Cuts ~75% of tokens while keeping full technical accuracy by speaking like a caveman.
Standalone image generation plugin using Nano Banana MCP server. Generates and edits images, icons, diagrams, patterns, and visual assets via Gemini image models. No Gemini CLI dependency required.
Multi-model consensus engine integrating OpenAI Codex CLI, Gemini CLI, and Claude CLI for collaborative code review and problem-solving.
Streamline people operations — recruiting, onboarding, performance reviews, compensation analysis, and policy guidance. Maintain compliance and keep your team running smoothly.
Write feature specs, plan roadmaps, and synthesize user research faster. Keep stakeholders updated and stay ahead of the competitive landscape.