Como compartilhar memória entre as suas IAs (três caminhos, todos de graça)

Você abre uma sessão nova e explica o projeto do zero. De novo. Fecha o terminal, abre o Codex na mesma pasta, e ele não faz ideia do que você estava fazendo cinco minutos atrás. Aí você cola o mesmo prompt de sempre, mais uma vez.

Não é culpa da ferramenta. É que a memória da IA acaba junto com a sessão — e ninguém te avisou disso.

Essa página é o material de apoio do vídeo. Ela tem os três caminhos pra resolver isso, todos os comandos pra copiar, e os arquivos prontos pra baixar no fim. Os três são de graça e nenhum pede API key.

Última revisão: 7 de setembro de 2026.

Primeiro: por que ela esquece

O modelo é uma função. Entra texto, sai texto. Ele não guarda estado entre uma chamada e outra.

"Mas dentro do chat ele lembra do meu nome, do meu projeto." Lembra, e o motivo é simples: a cada mensagem que você manda, a conversa inteira é reenviada. O que você chama de histórico é só input sendo reciclado. Por isso a compactação existe, e por isso ela dói: quando a conversa não cabe mais, alguém tem que decidir o que jogar fora.

A amnésia de verdade acontece em três lugares:

• entre sessões — fechou o terminal, acabou;
• entre ferramentas — o que o Claude Code sabe, o Codex não sabe;
• no que a compactação cortou — e você não escolheu o quê.

Todo sistema de memória que existe responde duas perguntas: o que guardar e o que injetar de volta no prompt. Só isso. Os três degraus abaixo respondem essas duas perguntas de jeitos diferentes, pra tipos diferentes de esquecimento.

O degrau zero: a memória que você já tem e não usa

Antes de instalar qualquer coisa. Todo agente de código lê um arquivo de instruções na hora que abre:

• Claude Code lê CLAUDE.md
• Codex, OpenCode, Cursor e o resto leem AGENTS.md

É o mesmo arquivo com dois nomes. E ele é lido em três níveis, nessa ordem:

Global é o que mais gente erra: como ele entra em toda conversa de todo projeto, cada linha ali é imposto que você paga pra sempre. Deixe pouca coisa.

E aí vem a parte que muda o jogo: roteamento. Em vez de despejar o projeto inteiro no CLAUDE.md, você aponta.

O arquivo principal continua pequeno, e o detalhe só entra no contexto quando o assunto aparece. É a mesma ideia dos três degraus que vêm agora, na versão mais barata possível.

Tem um modelo pronto de CLAUDE.md com tabela de roteamento pra baixar no fim da página.

Degrau 1 — Obsidian: a memória de quem você é

Resolve: o que você tem que reexplicar toda vez sobre você, seu trabalho, suas decisões.

O Obsidian é a evolução natural do CLAUDE.md quando ele fica grande demais. Um vault é só uma pasta com arquivos markdown ligados entre si — nada de banco de dados, nada de nuvem. Aquele grafo bonito que todo mundo mostra é literalmente o mapa de quais arquivos linkam quais.

E é aqui que eu preciso ser honesto com você, porque tem muita gente vendendo um sonho: o MCP dá acesso, não dá inteligência. Se o seu vault é um depósito de notas soltas, a IA vai fazer busca cega, puxar a nota errada e a "memória" vira ruído caro no prompt. Lixo entra, lixo sai. O que faz funcionar é a estrutura: roteamento, frontmatter, índices.

Plugar a IA no vault

O caminho mais simples é um servidor MCP que lê o vault direto do disco. O Obsidian nem precisa estar aberto.

No PowerShell — repare nas aspas simples por fora, sem elas quebra:

No bash ou zsh:

Confirme com /mcp dentro do Claude Code.

Sobre segurança, já que você vai apontar isso pra sua vida inteira: eu li o código. São ~1700 linhas, duas dependências, zero chamada de rede e nenhum script de postinstall. Seu vault não sai da máquina. Só não use versão abaixo da 0.14.1 — as antigas tinham uma falha de path bypass que deixava o servidor escapar da pasta do vault. O -y já pega a mais nova.

Existe um segundo caminho, via plugin: o Local REST API (v5.0+, julho de 2026) serve MCP de dentro do próprio Obsidian. Funciona bem, mas exige o app aberto.

Não monte a estrutura na mão

Eu deixei um prompt pronto: você cola no Claude Code de dentro de um vault vazio e ele cria as pastas, o CLAUDE.md com a tabela de roteamento, o AGENTS.md, os templates, e no final pergunta quais são as suas áreas pra renomear tudo. Está pra baixar no fim da página.

Sobre plugin, um só vale a pena de cara: o Linter. Ele normaliza frontmatter e markdown ao salvar. A IA escreve, ele arruma.

Esse degrau é pra você se: quer controle total e quer poder ler o que a IA sabe sobre você. O preço é manutenção manual — essa memória você escreve.

Degrau 2 — Graphify: a memória do seu código

Resolve: a IA relendo arquivo por arquivo pra descobrir onde mora a função X e quem chama ela.

Tem uma parte do contexto que não faz o menor sentido você escrever à mão: o seu próprio código. Ele já é a documentação dele mesmo, já se auto-roteia por import. O problema é que em sessão nova a IA não sabe disso, e sai lendo arquivo atrás de arquivo procurando de onde vem aquela constante.

O Graphify lê a sintaxe de cada arquivo e monta um grafo: funções, classes, quem chama quem, quem importa quem. Aí a IA anda pelo grafo em vez de reler o repositório. É 100% local e roda nativo no Windows.

Instalar

Precisa do uv, o gerenciador de pacotes do Python. Você não precisa ter Python instalado.

Agora o Graphify. Repare: o pacote tem dois "y", o comando tem um.

Gerar o grafo

O extract monta os nós e as arestas; o --code-only ignora docs e configuração; o cluster-only roda por cima e agrupa em comunidades — os pedaços do projeto que andam juntos.

Sai tudo em graphify-out/: o GRAPH_REPORT.md pra IA ler, e o graph.html, que é o mapa interativo pra você abrir no navegador e clicar num arquivo pra ver todos os vizinhos dele.

Os comandos que realmente valem

O god-nodes acha sozinho o esqueleto do projeto — os pontos com mais conexão. O explain te dá arquivo, linha e cada vizinho com o tipo da ligação. O path mostra o caminho entre duas partes do código (use --undirected, direcionado ele quase nunca acha).

O número honesto

Num repositório de teste com 304 arquivos de código, ele montou 1342 nós, 3337 arestas e 124 comunidades em segundos. O benchmark mediu 7,9x de redução média de tokens por pergunta: 55x numa pergunta estrutural ("qual o ponto de entrada"), ~5,5x numa pergunta larga ("como o app trata erros").

Você vai ver "70x" circulando por aí. Isso é relato de comunidade, não medição. Rode o benchmark no seu repositório — é o único número que vale pra você.

Plugar no Claude Code

Escreve uma seção no seu CLAUDE.md e instala um hook PreToolUse, pra IA consultar o grafo antes de sair lendo arquivo.

Pegadinha: arquivos .sql ficam de fora do grafo por padrão. Se você precisa deles, uv tool install "graphifyy[sql]".

Esse degrau é pra você se: trabalha em repositório grande e a IA se perde no código.

Degrau 3 — ai-memory: a memória do que aconteceu

Resolve: a decisão de ontem, o bug que já foi descartado, onde você parou quando fechou o terminal.

Os dois anteriores guardam o que o projeto é. Nenhum dos dois guarda o que aconteceu — e isso vai embora junto com a sessão, sempre.

O ai-memory é do Akita, e resolve exatamente isso: ele escuta suas sessões por hook e vai escrevendo sozinho uma wiki em markdown do projeto, com SQLite por baixo pra busca. Markdown de novo — é o que reina no mundo de IA.

O pulo do gato é que ele fala com cerca de 20 agentes diferentes. A mesma memória pro Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode. Você começa uma tarefa numa IA e termina em outra.

Precisa de Docker

Esse é o único degrau com pré-requisito pesado. Se você é dev e ainda não tem Docker, vale instalar de qualquer jeito.

Subir o servidor

Sem nenhuma variável de LLM, ele roda em modo zero API key: a busca é FTS5 puro do SQLite.

Instalar o CLI e ligar nos agentes

Baixe o zip da release do seu sistema, extraia numa pasta e adicione ela ao PATH. Feche e abra o terminal, e confirme com ai-memory status.

Depois, um par de comandos por agente:

O que isso mexe na sua máquina

Vou ser direto porque esses comandos escrevem em configuração global, não por projeto:

Cada um deles ganha um backup ao lado do original. No Codex não existe configuração de MCP por projeto, é sempre global — e é justamente isso que faz a memória atravessar qualquer pasta que você abrir.

Na primeira vez que você abrir o Codex depois disso, a TUI mostra "Hooks need review". Escolha "Trust all and continue". Existe uma flag pra pular essa revisão, mas ela desliga a checagem de hook pra tudo, não só pra isso. Não use.

O teste que prova

1. No Claude Code, dentro de um projeto, peça alguma coisa e deixe ele trabalhar.
2. Saia e abra o Codex na mesma pasta.
3. Pergunte: "o que estava sendo feito neste projeto? continue de onde parou."

Ele retoma a tarefa pendente, sozinho. Uma tarefa começada numa IA, terminada em outra.

E dá pra ver tudo pelo navegador em http://localhost:49374: os projetos, as páginas de memória, a atividade recente de cada um.

Pegadinhas: a flag do write-page é --body, não --content (o README induz ao erro). E write-page num projeto que ainda não existe devolve 404 project not found — o projeto nasce da sessão do agente, então rode de dentro do diretório.

Esse degrau é pra você se: usa mais de uma IA e quer memória automática compartilhada entre todas. É beta, e o projeto é brasileiro.

Qual é o seu degrau

Eles não competem. Resolvem amnésias diferentes, e dá pra usar os três juntos.

Baixe e cole

Os arquivos do vídeo, prontos pra usar:

Uma coisa antes de você fechar

Modelo é substituível. Ferramenta é substituível — daqui a seis meses tem outra melhor, e você troca. A memória é sua. É a única parte disso tudo que você leva junto quando troca de ferramenta, e é por isso que vale o trabalho de montar direito.

Se algo aqui parar de funcionar

Ferramenta em beta muda rápido, e essa página muda junto. Se você bateu num erro que não está aqui, comenta no vídeo ou me chama no Discord que eu atualizo.

Changelog

• 07/09/2026 — primeira versão, junto com o vídeo.