Системна архітектура
Інтерактивна візуалізація архітектури ODAM for Cursor
Функції
🧠 Довгострокова пам'ять
Постійна пам'ять між сесіями, що запам'ятовує контекст проекту та уподобання користувача.
🔄 Автоматична синхронізація
Автоматично зберігає та отримує контекст без ручного втручання.
📝 Артефакти коду
Відстежує зміни коду та артефакти для підтримки знань про проект.
🔍 Ін'єкція контексту
Вводить релевантну пам'ять у контекст чату для кращих відповідей ШІ.
📊 Аналітика пам'яті
Переглядайте статистику пам'яті та використання для розуміння поведінки системи.
Встановлення
З файлу VSIX
- 1.Завантажте останній файл .vsix з Releases
- 2.Відкрийте Cursor
- 3.Натисніть Cmd+Shift+P (macOS) або Ctrl+Shift+P (Windows/Linux)
- 4.Введіть: Extensions: Install from VSIX...
- 5.Виберіть завантажений файл .vsix
З вихідного коду
git clone https://github.com/aipsyhelp/Cursor_ODAM.git
cd Cursor_ODAM/github-release
npm install
npm run compile
npm run packageПотім встановіть згенерований файл .vsix.
Як це працює
ODAM інтегрується безшовно з Cursor через офіційні хуки та локальний сервер
Хуки Cursor
Офіційні хуки beforeSubmitPrompt, afterAgentResponse, afterAgentThought викликають cursor-odam-hook (автоматично встановлюється в ~/.cursor/hooks/odam-*.sh)
Сервер подій хуків
Розширення запускає локальний безпечний HTTP-сервер, який приймає події хуків у реальному часі
Збереження взаємодій
Запити користувачів та відповіді ШІ зберігаються в ODAM через /api/v1/code-memory/record
Отримання контексту
Релевантна пам'ять отримується через /api/v1/code-memory/context
Ін'єкція контексту
Контекст пам'яті вводиться в .cursor/rules/odam-memory.mdc
Cursor використовує контекст
Cursor автоматично читає файл пам'яті та використовує його в чаті
Переваги підходу ODAM
Семантичне розуміння
На відміну від пошуку за ключовими словами, ODAM розуміє значення та контекст
Довгострокова пам'ять
Пам'ятає історію проекту, уподобання користувачів та успішні рішення
Запобігання помилкам
Автоматично уникає повторення минулих помилок
Контекстна обізнаність
Надає релевантний контекст на основі семантичної схожості, а не лише ключових слів
Масштабованість
Векторний пошук ефективно масштабується до мільйонів спогадів
Конфіденційність
Дані користувачів зашифровані та ізольовані
Інтелект
Вчиться з минулих взаємодій для покращення майбутніх відповідей
Типи пам'яті
Епізодична пам'ять
Конкретні розмови та події (з часовими мітками)
Семантична пам'ять
Факти про користувача та проект (постійні)
Процедурна пам'ять
Паттерни коду та рішення (повторно використовувані)
Емоційна пам'ять
Уподобання та стиль користувача (персоналізовані)
Безпека та конфіденційність даних
Шифроване зберігання
Всі дані зашифровані в стані спокою (AES-256)
Тільки HTTPS
Вся комунікація API використовує TLS 1.3
Ізоляція користувачів
Дані суворо ізольовані для кожного користувача (user_id) та проекту (session_id)
Без обміну даними
Дані користувачів ніколи не діляться між користувачами або проектами
Аутентифікація API ключем
Безпечна аутентифікація на основі API ключа
Аудит логування
Весь доступ до даних логується для відповідності безпеці