Anthropic выпустила плагин Recall для Claude Code. Он решает проблему «холодного старта» — каждый новый сеанс Claude Code начинается с пустого окна, и разработчику приходится заново объяснять контекст проекта. Recall ведёт локальный лог всех сессий и автоматически собирает из него краткое резюме для следующего запуска. Вся работа происходит на машине пользователя: никаких API-ключей, внешних моделей или отправки данных по сети. Единственный AI в контуре — сам Claude Code, а суммаризацией занимается классический Python-алгоритм на TF-IDF и TextRank.
Суммаризатор не тратит токены модели — это локальный скрипт без вызовов LLM. При загрузке следующей сессии используется компактный файл context.md (~1–2 тыс. токенов), а не полная расшифровка предыдущего разговора. Это серьёзно экономит лимиты подписки.
В проекте создаётся папка .recall/. В ней два файла: history.md — append-only лог всех действий (промпты, ответы Claude, команды, затронутые файлы); context.md — перезаписываемое резюме с целью сессии, кратким содержанием, следующими шагами, списком файлов и местом остановки.
Recall не заменяет встроенные инструменты памяти, а дополняет их. CLAUDE.md — это инструкции, которые пишет пользователь. --continue / --resume — точное воспроизведение прошлого диалога, но с полной загрузкой тяжёлого транскрипта. Контекстная компакция работает только внутри одной сессии. Recall же автоматически, детерминированно и без затрат токенов записывает, что было сделано за каждую сессию, и превращает это в компактную точку возобновления.
Плагин работает через хуки Stop / SessionEnd (дозапись в .recall/history.md) и SessionStart (показывает context.md и спрашивает, хочет ли пользователь продолжить). Команда /recall:save запускает локальный суммаризатор и перезаписывает context.md. Можно включить автосохранение при завершении сессии (auto_save_context: "on_end").
Установка — без pip install: плагин вендоризирован, весь код на stdlib. numpy — опциональный ускоритель, если его нет, работает чистый Python. Recall не делает сетевых вызовов, не использует API-ключи и не загружает сторонних моделей. Встроена редоктирование секретов (ключи, токены, PEM) перед записью, отключение git-хуков для безопасности, изоляция записи в пределах проекта и метка context.md как ненадёжных данных для защиты от prompt injection.