Обычный контекст – 1 миллион токенов. А в codex gpt-5.5 вообще 258к. Но что если нейросеть будет помнить всё, что когда либо обсуждалось? При этом не будет тратить токены на фоновое поддержание памяти, как это происходит с жадной загрузкой skills/mcp в классическом подходе
Это – gbrain:
1. Хранение всей информации в собственной вики, в виде .md-файлов и их индексация через эмбеддинги с дальнейшим поиском через RAG
2. Автоматизированный ежедневный анализ новых диалогов – с автообновлением вики, переиндексацией diff'ов и многоакторной верификацией
Нравится сравнение: вечером отправляем нейросеть в dreams, она, как и человек, пару часов находится в глубоком сне, перекашеваривает всё, что было ею сделано за день, находит лучшие практики принятых решений, переосмысливает старое. Выходит из сна – и становится умнее. Постепенно перехожу к третьему этапу
Проанализировав все диалоги из claude/codex (которые по умолчанию сохраняются локально) и загрузив лучшие решения в вики – получаем свою цифровую копию с hard-skills
А загрузив и проиндексировав свои диалоги из мессенджера – получаем цифровую копию личности…
Юзаем полученные знания в повседневном общении с нейронкой. Именно общении. Не обязательно в разработке – в общении
Узнать, что произошло 15 мая 2026? – welcome!
Как мы в прошлый раз решали X? – без проблем!
Проведи SWOT-анализ по soft-скиллам, – отлично!
Всё бы супер, только подход gbrain использует не весь потенциал задумки и довольно много упускает. В моём представлении работы с RAG и дообучением памяти – из first-party gbrain многое переработано и некоторые вещи фундаментально изменены:
Мы не просто поставили gbrain, а допилили его в полноценную приватную память для Codex: перевели runtime на общий Postgres + HTTP MCP для параллельных агентов, подключили качественные OpenAI embeddings text-embedding-3-large на 3072 измерения, добавили temporal search по разным осям времени (formed_at, recorded_at, indexed_at), сделали строгий allowlist, чтобы в индекс попадали только curated заметки, а не сырые чаты/архивы, выстроили вечерний $review-drafts пайплайн для разборки auto-drafts в нормальные memory pages с commit/push, и прописали агентам правила: при затыках сначала искать в памяти, но не считать слабые semantic совпадения истиной.
Как всё протестирую – выложу в опенсурс своё решение