모든 LLM 대화는 탭을 닫는 순간 사라집니다. 오늘 무언가를 질문하고, 다음 주에 같은 아이디어를 다시 살펴보아도, 그것이 당신과 함께 생각했던 적이 있다는 기억은 없습니다. 각 스레드는 하나의 섬입니다.

저는 다른 것을 원했습니다. 단순히 기록 보관소인 대화록이 아니라, 제가 무엇에 관심을 갖는지 실제 그림으로 축적되는 것, 마치 기억 자체가 작동하는 방식과 더 가까운 것입니다.

그것이 Asterism으로 이어졌습니다.

기능

Asterism은 내보낸 Claude 대화 기록을 구문 분석하여 로컬 지식 그래프를 구축합니다. 이는 (개체, 관계, 개체) 트리플을 추출하며, 개념이 나중에 대화에서 다시 나타날 때마다 그 연결고리가 강화됩니다. 아이디어를 접지 않으면 희미해지고, 결국 그래프에서 완전히 사라집니다.

결과는 상호작용하는 별자리처럼 렌더링됩니다. 자주 돌아가는 개념은 더 밝게 빛나며 중앙에 위치합니다. 지나간 개념은 어두워지고 어둠 속으로 표류합니다.

작동 방식

• 헤브 학습 (Hebbian learning) — LLM이 간선(edge)을 통과할 때마다 강화됩니다 (weight += 0.2 / 통과당). 3시간의 세션 시간이 지나 재방문되지 않은 개념은 감쇠하여 사라집니다.
• 사용자가 중심 노드 — 당신 자신의 노드는 항상 최대 밝기로 그래프 중앙에 위치합니다. 결코 감쇠하지 않습니다.
• 로컬 SQLite 저장소 — 전체 그래프는 ~/.asterism/asterism.db에 존재합니다. 클라우드도, 동기화도, 계정도 없습니다.
• LLM 컨텍스트 주입 — 관련 노드와 간선이 Claude 프롬프트에 자동으로 주입되어 모델이 사용자의 과거 사고를 암묵적으로 인지하게 합니다.
• 트리플 추출 — 빠른 추출 모델(로컬 Ollama 또는 Anthropic Haiku)이 각 교환에서 구조화된 관계를 뽑아냅니다.

의도적으로 로컬 우선으로 구축

외부 호출은 채팅 응답을 위한 Anthropic API와 선택적으로 추출을 위한 Haiku에만 이루어집니다. 추출은 Ollama를 통해 완전히 오프라인으로 실행될 수도 있습니다. 원격 측정(telemetry)이나 계정은 없으며, 깨끗한 시작을 위해 ~/.asterism/을 삭제할 수 있습니다.

스택

스택

Layer	Tech
Storage	SQLite
...	{}

향후 계획 (Where it's headed)

이것은 v0.1.0이며, 초기 단계이고 거친 버전입니다. 방향성은 다음과 같습니다:

• Claude를 넘어 (Beyond Claude) — 특정 제공업체에 종속되지 않고 사용자가 사용하는 모든 최첨단 LLM(frontier LLM)에서 작동하는 메모리 계층입니다.
• 마찰 없는 설치 (Zero-friction install) — API 키가 필요 없고, 로컬 Python 설정이 필요 없으며, 브라우저 내에 캐시됩니다.
• 간소화된 온보딩 (Simpler onboarding) — 찾은 순간부터 실행하기까지의 단계가 줄어듭니다.

만약 여러분이 로컬 우선(local-first) 도구, LLM 메모리/컨텍스트 시스템, 또는 그래프 기반 검색에 대해 작업해 본 경험이 있다면, 다음에 무엇을 우선순위로 둘지에 대한 의견을 진심으로 듣고 싶습니다.

Repo: https://github.com/biditdas18/asterism

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