Hikidashi Das lokale Gedächtnis-Kit für Claude Code

Für Claude-Code-Poweruser · Solo-Berater & kleine Agenturen

Claude Code vergisst nach jeder Session. Du zahlst jedes Mal die Context‑Steuer.

Jede neue Session beginnt bei null: Du erklärst deinen Kontext neu, suchst alte Entscheidungen zusammen, fütterst dieselben Dateien nach. Hikidashi gibt Claude Code ein dauerhaftes, semantisch durchsuchbares Gedächtnis. Und zwar komplett auf deinem Rechner, ohne dass eine einzige Notiz in die Cloud geht.

100 % lokal & offline Zwei-Schichten-Gedächtnis Semantische Suche (e5-large) Passt in 48 GB RAM
Auf die Warteliste Wie es funktioniert Kein Kauf, keine Zahlung: Wir messen gerade Interesse. Die Warteliste ist unverbindlich.

Das Problem

Auto-Memory allein reicht nicht

Claude Code bringt ein Auto-Memory mit, und das ist ein Anfang. Aber wer täglich damit arbeitet, kennt die drei Lücken:

1 · Es driftet

Das Auto-Memory schreibt selbstständig Fakten mit. Neben deinen eigenen Notizen entsteht ein stilles zweites Gedächtnis. Zwei parallel gepflegte Wahrheiten laufen immer auseinander, und irgendwann weißt du nicht mehr, welche stimmt.

2 · Es findet nicht

Dein Wissen liegt verteilt über Dutzende Markdown-Dateien. Eine vage Frage wie „wo hatte ich was zu Pricing notiert?“ findet per Stichwortsuche nichts, wenn in der Notiz „Honorar“ steht.

3 · Du zahlst die Context-Steuer

Also lädst du zur Sicherheit ganze Dateien in jede Session. Das kostet Kontextfenster, Zeit und Geld, jeden Tag aufs Neue. Der Preis dafür, dass dein Assistent sich nicht erinnert.

Warum lokal der Kern ist

Dein Wissen bleibt deins. Wörtlich.

Die meisten Memory-Tools für KI-Assistenten funktionieren nur mit Cloud-Konto: Deine Notizen, Kundenentscheidungen und Projektdetails werden auf fremden Servern eingebettet und gespeichert. Für Solo-Berater und Agenturen mit Verschwiegenheitspflichten ist das kein Detail, sondern ein Ausschlusskriterium.

Hikidashi dreht das um. Alles läuft auf deinem Rechner:

  • Embeddings lokal: Die semantische Suche nutzt multilingual-e5-large, ein mehrsprachiges Open-Source-Embedding-Modell (rund 1,3 GB), ausgeführt über die ONNX-Runtime direkt auf deinem Mac.
  • Antworten optional lokal: Wer zitierte Antworten statt nur Fundstellen will, schaltet Qwen 2.5 7B über Ollama dazu (rund 5 GB). Beides zusammen passt bequem in 48 GB RAM, also in einen normalen Mac.
  • Offline by design: Nach dem einmaligen Modell-Download läuft das Kit mit gesetzten Offline-Schaltern. Kein Netzzugriff bei Index-Bau oder Suche, prüfbar im Quellcode.
Cloud-Memory-DienstHikidashi (lokal)
Wo liegen deine Notizen?Auf fremden ServernAuf deinem Rechner
Wer kann mitlesen?Anbieter, je nach AGBNiemand außer dir
Läuft ohne Internet?NeinJa, nach Erst-Setup
Laufende API-Kosten für die Suche?Meist jaKeine
Vertraulichkeits-SchutzVertrag & VertrauenPhysisch: verlässt den Rechner nicht

Der Unterschied in einem Satz: Bei Cloud-Diensten gibst du dein Wissen ab und mietest es zurück. Bei Hikidashi bleibt es Kapital auf deiner Seite.

Wie es funktioniert

Zwei Schichten plus semantischer Recall

Hikidashi kombiniert eine bewährte Ordnungs-Idee mit lokaler Vektor-Suche. Beides zusammen behebt die drei Lücken von oben.

Schicht-Modell: Archiv und Zettel an der Tür

Schicht 1 · Die Wahrheit Deine MEMORY- und Notiz-Dateien: Entscheidungen, Fakten, Projekte. MEMORY.md · dauerhafte Fakten notizen/*.md · Projekte, Ideen Sperr-Liste: sensible Ordner Wird regelgetrieben gelesen. Schicht 2 · Der Zettel Auto-geladener Zeiger-Index. Sagt jeder neuen Session: „Alles steht im Archiv, schreib nichts hierher.“ Ein Gedächtnis, kein Drift: Der Zettel verweist, das Archiv trägt.

Schicht 1 ist das sortierte Aktenarchiv, Schicht 2 der Zettel an der Bürotür. Auf den Zettel gehört „alles steht im Archiv“, nie eine zweite Kopie der Akten. Genau dieser Kniff verhindert das stille Doppel-Gedächtnis.

Recall-Pipeline: von der vagen Frage zur Fundstelle

Deine Notizen Markdown, Überschriften Index-Builder extrahiert nur Zeiger Vektor-Store lokal, kein Volltext Deine Frage „was war zu Pricing?“ e5-large (lokal) bettet die Frage ein Treffer-Zeiger Datei :: Abschnitt + Score

Die Suche vergleicht Bedeutung, nicht Buchstaben: „Pricing“ findet auch die Notiz, in der nur „Honorar“ steht. Gespeichert werden ausschließlich Vektoren und Verweise (Datei plus Abschnitt), nie eine zweite Kopie deiner Texte.

In drei Schritten im Alltag

  1. Einmal einrichten. Das Setup-Skript legt die Zwei-Schichten-Struktur an, lädt das Embedding-Modell einmalig herunter und schaltet danach auf offline.
  2. Index bauen. Der Index-Builder scannt deine Markdown-Notizen und baut den lokalen Vektor-Store. Ordner mit Kunden- oder Privatmaterial sperrst du per Konfiguration komplett aus: Sie werden gar nicht erst gelesen.
  3. Fragen statt suchen. Im Alltag stellst du vage Fragen an die Recall-CLI (oder Claude Code tut es für dich) und bekommst in Sekunden die richtigen Fundstellen. Optional formuliert das lokale Sprachmodell daraus eine Antwort mit Quellenangabe.

Was ist drin

Das Kit, Stück für Stück

Setup-Skript

Richtet alles in einem Durchlauf ein: Python-Umgebung mit festgepinnten Abhängigkeiten, einmaliger Modell-Download, Offline-Schalter. Für macOS gebaut, Linux-tauglich.

Zwei-Schichten-Vorlagen

Fertige Vorlagen für MEMORY-Struktur und Zeiger-Schicht plus die Regeln, die Claude Code beibringen, wohin welches Wissen gehört. Das konzeptionelle Herz des Kits.

Index-Builder mit Sperr-Liste

Baut den Zeiger-Index und den Vektor-Store aus deinen Markdown-Dateien. Sensible Ordner (Mandate, Privates) schließt eine Sperr-Liste auf Ordner-Ebene aus, bevor irgendetwas gelesen wird.

Recall-CLI

Eine schlanke Kommandozeile: Frage rein, Zeiger raus (Datei, Abschnitt, Ähnlichkeits-Score). Claude Code kann sie selbst aufrufen und springt dann gezielt in die richtige Quelle, statt Dateien zu raten.

Antwort-Modul (optional)

Für zitierte Antworten statt nur Fundstellen: Anbindung an Qwen 2.5 7B über Ollama, komplett lokal. Jede Antwort nennt die Quelldatei, aus der sie stammt.

Doku & Pflege-Routinen

Schritt-für-Schritt-Anleitung, ein Freshness-Check (meldet, wenn der Index älter ist als deine Notizen) und die Denkregeln hinter dem System, verständlich erklärt.

Ehrlichkeits-Hinweis: Hikidashi basiert auf einem Setup, das im eigenen Beratungs-Alltag seit Monaten produktiv läuft. Das Kit als verpacktes Produkt ist in Vorbereitung. Genau deshalb gibt es hier eine Warteliste und keinen Kaufen-Button.

Ausprobieren

Mini-Demo: semantische Suche, simuliert

So fühlt sich der Recall an. Diese Demo läuft komplett in deinem Browser und durchsucht fünf erfundene Beispiel-Notizen eines fiktiven Beraters. Sie simuliert das Prinzip (Bedeutung statt Stichwort) mit einer vereinfachten Zuordnung; das echte Kit nutzt dafür das e5-large-Modell.

Alle fünf Demo-Notizen sind frei erfunden. Das echte Kit sieht ausschließlich deine eigenen Dateien, und die bleiben auf deinem Rechner.

Für wen

Gebaut für Leute, deren Notizen Geld wert sind

Passt gut, wenn du …

  • als Solo-Berater, Coach oder Freelancer mit Claude Code arbeitest und dein Projektwissen in Markdown lebt,
  • eine kleine Agentur führst und Kundenwissen nicht auf fremde Server legen willst oder darfst,
  • es leid bist, jeder Session denselben Kontext neu zu erklären,
  • einen Mac mit ausreichend RAM hast (für die Suche allein reicht deutlich weniger als 48 GB; die 48 GB sind die bequeme Vollausstattung inklusive lokalem Antwort-Modell).

Passt nicht, wenn du …

  • ein Team-Wiki mit Cloud-Sync für zwanzig Leute suchst (Hikidashi ist bewusst Single-Machine),
  • gar nicht mit Claude Code oder Markdown-Notizen arbeitest,
  • eine No-Setup-Lösung erwartest: Das Kit nimmt dir die Denkarbeit ab, aber ein Terminal-Grundverständnis solltest du mitbringen.

Interesse? Trag dich auf die Warteliste ein.

Eine kurze Mail genügt: Wer du bist, wie du Claude Code nutzt, fertig. Du bekommst Bescheid, sobald das Kit bereit ist, und hilfst uns zu entscheiden, was zuerst gebaut wird. Unverbindlich, kein Newsletter-Abo.

Unverbindlich · kein Newsletter · deine Angaben gehen nur an uns.

FAQ

Knappe Antworten auf die üblichen Fragen

Verlassen meine Daten wirklich nie den Rechner?

Ja, mit einer transparenten Ausnahme: Beim Erst-Setup wird das Embedding-Modell einmalig heruntergeladen (und optional das Antwort-Modell über Ollama). Danach laufen Index-Bau und Suche mit gesetzten Offline-Schaltern, ohne Netzzugriff. Der Vektor-Store speichert nur Vektoren und Verweise auf Datei und Abschnitt, keinen Volltext. Der Code liegt offen bei, du kannst es nachprüfen.

Was brauche ich dafür?

Einen Mac (Linux funktioniert ebenfalls), Python 3.12, Claude Code und deine Notizen als Markdown-Dateien. Für das optionale Antwort-Modul zusätzlich Ollama. Die Suche allein ist genügsam; die 48-GB-Angabe beschreibt die komfortable Vollausstattung mit lokalem 7B-Sprachmodell.

Wie schützt das Kit Mandats- und Kundendaten?

Über eine Sperr-Liste auf Ordner-Ebene: Ordner, die du als sensibel markierst (Kundenmandate, Privates, Finanzen), werden beim Index-Bau gar nicht erst gelesen. Neue Dateien in gesperrten Ordnern sind automatisch mitgesperrt, ohne dass du eine Namensliste pflegen musst. Und weil ohnehin alles lokal bleibt, gibt es keinen zweiten Ort, an dem etwas versehentlich landen könnte.

Was unterscheidet das vom eingebauten Auto-Memory von Claude Code?

Das Auto-Memory schreibt selbstständig mit und wird automatisch geladen. Praktisch, aber es erzeugt neben deinen Notizen eine zweite, unkontrollierte Wissensablage. Hikidashi nutzt genau diesen Auto-Load-Mechanismus, dreht ihn aber um: Die automatisch geladene Schicht enthält nur Verweise auf deine eigene, aufgeräumte Wissensbasis. Ein Gedächtnis statt zwei, plus eine semantische Suche darüber, die das Auto-Memory nicht hat.

Funktioniert das mit meinen bestehenden Notizen?

Wenn sie als Markdown vorliegen: ja, ohne Umbau. Der Index-Builder liest Überschriften und hervorgehobene Stichpunkte als Zeiger. Je klarer deine Überschriften, desto besser die Treffer, aber ein perfektes System musst du vorher nicht bauen.

Was kostet es, und wann kommt es?

Beides ist noch offen, ehrlich gesagt: Diese Seite misst zuerst, ob genug Leute das Problem so ernst nehmen wie wir. Die Warteliste ist unverbindlich und kostet nichts. Wer drauf steht, erfährt Preis und Termin zuerst und kann die Prioritäten mitprägen.