ContextStream
Detén la pérdida de contexto para agentes de codificación: memoria y búsqueda para Cursor, Claude Code, Codex, Grok, Windsurf y el resto.
Documentación
Contexto del proyecto para agentes de codificación
Más agentes de codificación.
Un proyecto.
¿Quién toma las decisiones?
Puedes darle el mismo repositorio a tres agentes y aun así explicar el mismo proyecto tres veces: lo que decidió el equipo, qué camino se rechazó, qué debe mantenerse estable y dónde se detuvo el trabajo de ayer.
Hay varias formas razonables de manejar eso. Compáralas aquí y luego decide cuándo vale la pena añadir ContextStream a tu flujo de trabajo.
Compara los enfoques ↓ Mira qué indexa ContextStream →
Un proyecto compartido lleva más que su código.
La tarea subyacente
El código muestra lo que existe.
Las decisiones explican por qué.
Un proyecto también tiene criterio operativo: por qué cambió un diseño, qué restricción del cliente rige un cambio, qué falló la semana pasada y qué trabajo sigue abierto. Algo pertenece al repositorio. Algo vive en la memoria de una herramienta, en una transferencia o en la cabeza de un desarrollador.
Cuando un agente nuevo comienza, la pregunta útil es: ¿cómo obtiene la información actual correcta, con suficiente evidencia para que tú la verifiques?
Tus opciones prácticas
Cinco formas de llevar el contexto del proyecto
Empieza con el enfoque que ya usas. Cada uno puede ser la respuesta correcta para un flujo de trabajo diferente.
01
Explica a cada agente tú mismo
Mejor cuando las transferencias son ocasionales. Controlas exactamente lo que el agente escucha, sin configuración nueva.
Verifica con qué frecuencia repites las mismas decisiones, restricciones y puntos de detención a medida que las sesiones se multiplican.
02
Mantén notas y reglas en el repositorio
Mejor cuando las convenciones son estables y tu equipo mantiene un registro de decisiones versionado, un runbook o un archivo de instrucciones para agentes.
Verifica quién actualiza las decisiones cambiantes, marca el consejo obsoleto y asegura que el próximo agente lea la página relevante.
03
Usa la memoria integrada de tu agente
Mejor cuando la mayor parte del trabajo permanece dentro de un editor o entorno, y su memoria es útil e inspeccionable.
Verifica qué guarda, qué puedes corregir y si te sigue al otro cliente que usas.
04
Añade un orquestador
Mejor cuando asignar trabajo, enrutar mensajes y supervisar agentes paralelos es el problema principal.
Verifica dónde vive el conocimiento duradero del proyecto, quién registra el descubrimiento del Agente A y cómo sabe el Agente B que está actualizado.
05
Usa una capa de contexto compartida
Mejor cuando el trabajo repetido cruza límites de agente, sesión o herramienta y necesita tanto conocimiento del proyecto como evidencia de código inspeccionable.
Verifica los clientes compatibles, la configuración, el mantenimiento, la frescura de las fuentes y si se permite la indexación alojada.
Estos enfoques pueden funcionar juntos. Tus notas del repositorio y tu orquestador pueden seguir siendo útiles junto a una capa de contexto compartida.
Un filtro de decisión
¿Qué enfoque se adapta a tu proyecto?
Haz estas preguntas antes de añadir algo.
- ¿Dónde cruza el trabajo un límite?¿Un agente en una herramienta, o varios agentes y clientes a lo largo del tiempo?
- ¿Qué sigue faltando?¿Instrucciones estables, código fuente actual, una decisión cambiante, una lección o el punto de detención de otro agente?
- **¿Quién lo actualiza?**Cuando el Agente A aprende algo, ¿quién lo registra, lo corrige después y lo pone a disposición del Agente B?
- ¿Puedes inspeccionarlo?¿Puedes ver la fuente, el alcance del proyecto, la fecha y la frescura antes de confiar en el próximo plan?
- ¿Puedes usarlo de forma segura?¿Puede este repositorio ser indexado por un servicio alojado, y están justificados la configuración y el mantenimiento?
Si tus notas existentes responden estas preguntas, consérvalas. Si el enrutamiento de tareas es la brecha, concéntrate en la orquestación. Si el criterio del proyecto se pierde repetidamente entre agentes compatibles mientras el código y las notas necesitan seguir siendo inspeccionables, prueba una capa de contexto compartida.
Dónde encaja ContextStream
Lleva la evidencia del código y el criterio del proyecto a la misma transferencia.
ContextStream mantiene el contexto del proyecto fuera de cualquier sesión de agente individual. El asistente resuelve el espacio de trabajo y el proyecto autorizados, busca en el código fuente indexado elegible rutas y líneas, y puede inspeccionar relaciones de código donde el índice lo admita. Por separado, puede recuperar decisiones y sus razones, preferencias, restricciones, lecciones y transferencias.
El agente usa ese material para proponer un siguiente paso. Tú verificas la evidencia y decides qué hacer.
Explora la plataforma → Búsqueda en el repositorio → Decisiones y lecciones →
1
Resuelve el espacio de trabajo y el proyecto autorizados.
2
Inspecciona el código fuente indexado elegible y las relaciones de código donde estén disponibles.
3
Recupera decisiones, restricciones, lecciones o transferencias relevantes.
4
Revisa la acción propuesta por el agente contra la evidencia actual.
Esto no hace que los agentes sean infalibles ni automáticamente alineados. Cada agente conectado debe leer el contexto relevante, y los descubrimientos útiles deben capturarse y mantenerse actualizados. ContextStream proporciona contexto para el flujo de trabajo del desarrollador; no construye ni valida la aplicación que los agentes están codificando.
Un siguiente paso justo
Prueba una transferencia que puedas verificar.
Elige un repositorio que tengas permitido indexar y una tarea pequeña con una decisión o restricción previa real. Primero, deja que un agente trabaje con las notas y la inspección de código en las que ya confías. Luego prueba la misma tarea con ContextStream en un cliente compatible.
Pide a cada agente nuevo que:
- Indique el objetivo actual.
- Cite la fuente relevante y la decisión previa.
- Nombre una restricción.
- Proponga la primera acción verificable.
Compara cada respuesta con el repositorio actual y la decisión real. Anota el esfuerzo de configuración, el contexto faltante u obsoleto, las correcciones y tu propia carga de explicación. Una sola ejecución muestra lo que sucedió en esa tarea; no prueba un ahorro de tiempo general ni un mejor resultado de la aplicación.
Antes de conectar
Las compensaciones a verificar primero
¿El código permanece en mi máquina?
La búsqueda de ContextStream está alojada. Los contenidos de archivos elegibles se envían para indexación incluso si el helper MCP se ejecuta localmente. Revisa la política del repositorio, las exclusiones, los archivos indexados y la configuración de captura de transcripciones antes de la ingesta. Si la carga no está permitida, no indexes ese repositorio.
¿La configuración o el mantenimiento se convertirán en otro trabajo?
La configuración conecta un cliente compatible, cuenta, espacio de trabajo, proyecto e índice. También necesitas decidir qué merece persistir y corregirlo cuando cambie. Prueba la ruta de configuración real y cronométrala.
Lee la guía de configuración →
¿Cada agente usará el contexto correctamente?
No hay garantía. La integración del cliente, la recuperación, la frescura del índice, la cobertura del grafo y el comportamiento del modelo varían. Inspecciona las fuentes devueltas y los archivos actuales antes de aprobar un cambio importante.
Explora los detalles de la plataforma →
Toma la decisión en un proyecto real
Mira si el próximo agente tiene lo que necesita.
Si tus notas o la memoria nativa ya llevan una transferencia limpiamente, consérvalas. Si las explicaciones repetidas continúan entre agentes, compara ContextStream en una tarea segura y verificable por código.
Revisa la configuración y elige un cliente → Verifica los límites de datos primero → O comienza gratis en el espacio de trabajo →
Bienvenido
Comienza gratis
LA PLATAFORMA DE CONTEXTO DETRÁS DE TUS AGENTES
Tus agentes ven la tarea.
Dales el panorama completo.
ContextStream lleva los objetivos, el código, las decisiones y las
lecciones ganadas con esfuerzo de tu proyecto a las herramientas de IA que ya usas,
para que tus agentes se mantengan alineados a medida que el trabajo evoluciona,
con menos desvíos costosos en el camino.
$curl ›_PowerShell
MCP para tus agentes
$ curl -fsSL https://contextstream.io/scripts/mcp.sh | bash
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Benchmarks publicados
- Precisión de memoriaLongMemEval-S · 500 preguntas
- 90.0%
- Recuerdo de códigoRecall@10 de archivos útiles
- 99.38%
- Búsqueda alojada · red global de bordeMedia p50 · 4 ejecuciones
- 95ms
Nuestra comparación LongMemEval-S del 14 de junio de 2026: 90.0% frente al resultado citado de SuperMemory del 85.4%.
↑
La comprensión detrás del trabajo.
inactivo
Memoria del proyecto preservada
Memoria del proyecto00 EN VISTA
DECISIONESLo que elegiste—y por qué.↗LECCIONESLo que salió mal. Qué hacer diferente.↗GUARDA RAILESLos límites que el trabajo necesita respetar.↗CONTEXTO DEL CÓDIGOCómo se conecta el código—y qué podría afectar un cambio.↗TRANSFERENCIASQué está hecho, qué está abierto y dónde continuar.↗RUNBOOKSLos pasos y verificaciones para hacerlo de nuevo.↗COORDINACIÓNQuién trabaja en qué, y qué cambió.↗
Explora la plataforma completa →
Elige una capacidad. Sigue su evidencia.
›ESC
↑ ↓ navegar ↵ abrirSin comandos que memorizar.
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