ContextStream
Pare a perda de contexto para agentes de codificação: memória e busca para Cursor, Claude Code, Codex, Grok, Windsurf e demais.
Documentação
Contexto do projeto para agentes de codificação
Mais agentes de codificação.
Um projeto.
Quem carrega as decisões?
Você pode dar o mesmo repositório a três agentes e ainda assim explicar o mesmo projeto três vezes: o que o time decidiu, qual caminho foi rejeitado, o que deve permanecer estável e onde o trabalho de ontem parou.
Existem várias maneiras razoáveis de lidar com isso. Compare-as aqui e depois decida quando o ContextStream vale a pena adicionar ao seu fluxo de trabalho.
Compare as abordagens ↓ Veja o que o ContextStream indexa →
Um projeto compartilhado carrega mais do que seu código.
A tarefa subjacente
O código mostra o que existe.
Decisões explicam o porquê.
Um projeto também tem julgamento operacional: por que um design mudou, qual restrição do cliente governa uma mudança, o que falhou na semana passada e qual trabalho ainda está aberto. Algumas coisas pertencem ao repositório. Outras vivem na memória de uma ferramenta, em uma transferência ou na cabeça de um desenvolvedor.
Quando um novo agente começa, a pergunta útil é: como ele obtém as informações atuais corretas, com evidências suficientes para você verificar?
Suas escolhas práticas
Cinco maneiras de carregar o contexto do projeto
Comece com a abordagem que você já usa. Cada uma pode ser a resposta certa para um fluxo de trabalho diferente.
01
Explique você mesmo a cada agente
Melhor quando as transferências são ocasionais. Você controla exatamente o que o agente ouve, sem nova configuração.
Verifique com que frequência você repete as mesmas decisões, restrições e pontos de parada à medida que as sessões se multiplicam.
02
Mantenha notas e regras no repositório
Melhor quando as convenções são estáveis e seu time mantém um registro de decisões versionado, um runbook ou um arquivo de instruções para agentes.
Verifique quem atualiza decisões em mudança, sinaliza conselhos antigos e garante que o próximo agente leia a página relevante.
03
Use a memória integrada do seu agente
Melhor quando a maior parte do trabalho permanece dentro de um editor ou ambiente, e sua memória é útil e inspecionável.
Verifique o que ele salva, o que você pode corrigir e se isso o acompanha no outro cliente que você usa.
04
Adicione um orquestrador
Melhor quando atribuir trabalho, rotear mensagens e supervisionar agentes paralelos é o principal problema.
Verifique onde o conhecimento durável do projeto vive, quem registra a descoberta do Agente A e como o Agente B sabe que ela está atualizada.
05
Use uma camada de contexto compartilhada
Melhor quando o trabalho repetido cruza fronteiras de agente, sessão ou ferramenta e precisa tanto de conhecimento do projeto quanto de evidências de código inspecionáveis.
Verifique clientes suportados, configuração, manutenção, atualização das fontes e se a indexação hospedada é permitida.
Essas abordagens podem trabalhar juntas. Suas notas no repositório e seu orquestrador podem continuar úteis ao lado de uma camada de contexto compartilhada.
Um filtro de decisão
Qual abordagem se encaixa no seu projeto?
Faça estas perguntas antes de adicionar qualquer coisa.
- **Onde o trabalho cruza uma fronteira?**Um agente em uma ferramenta, ou vários agentes e clientes ao longo do tempo?
- **O que continua faltando?**Instruções estáveis, código atual, uma decisão em mudança, uma lição ou o ponto de parada de outro agente?
- **Quem atualiza isso?**Quando o Agente A aprende algo, quem registra, corrige depois e disponibiliza para o Agente B?
- **Você pode inspecionar?**Você consegue ver a fonte, o escopo do projeto, a data e a atualização antes de confiar no próximo plano?
- **Você pode usar com segurança?**Este repositório pode ser indexado por um serviço hospedado, e a configuração e a manutenção são justificáveis?
Se suas notas existentes respondem a essas perguntas, mantenha-as. Se o roteamento de tarefas é a lacuna, foque na orquestração. Se o julgamento do projeto se perde repetidamente entre agentes suportados enquanto o código e as notas precisam permanecer inspecionáveis, teste uma camada de contexto compartilhada.
Onde o ContextStream se encaixa
Traga evidências de código e julgamento do projeto para a mesma transferência.
O ContextStream mantém o contexto do projeto fora de qualquer sessão de agente individual. O assistente resolve o workspace e o projeto autorizados, pesquisa fontes indexadas elegíveis por caminhos e linhas e pode inspecionar relações de código onde o índice as suporta. Separadamente, ele pode recuperar decisões e suas razões, preferências, restrições, lições e transferências.
O agente usa esse material para propor um próximo passo. Você verifica as evidências e decide o que fazer.
Explore a plataforma → Pesquisa no repositório → Decisões e lições →
1
Resolva o workspace e o projeto autorizados.
2
Inspecione fontes indexadas elegíveis e relações de código onde disponíveis.
3
Recupere decisões, restrições, lições ou transferências relevantes.
4
Revise a ação proposta pelo agente contra as evidências atuais.
Isso não torna os agentes infalíveis ou automaticamente alinhados. Cada agente conectado deve ler o contexto relevante, e descobertas úteis devem ser capturadas e mantidas atualizadas. O ContextStream fornece contexto para o fluxo de trabalho do desenvolvedor; ele não constrói ou valida o aplicativo que os agentes estão codificando.
Um próximo passo justo
Experimente uma transferência que você possa verificar.
Escolha um repositório que você tem permissão para indexar e uma pequena tarefa com uma decisão ou restrição anterior real. Primeiro, deixe um agente trabalhar com as notas e a inspeção de fonte que você já usa. Depois, tente a mesma tarefa com o ContextStream em um cliente suportado.
Peça a cada novo agente para:
- Declarar o objetivo atual.
- Citar a fonte relevante e a decisão anterior.
- Nomear uma restrição.
- Propor a primeira ação verificável.
Compare cada resposta com o repositório atual e a decisão real. Anote o esforço de configuração, contexto ausente ou desatualizado, correções e seu próprio fardo de briefing. Uma única execução mostra o que aconteceu naquela tarefa; não prova uma economia geral de tempo ou um melhor resultado do aplicativo.
Antes de conectar
As compensações para verificar primeiro
O código permanece na minha máquina?
A pesquisa do ContextStream é hospedada. Os conteúdos de arquivos elegíveis são enviados para indexação, mesmo que o helper MCP seja executado localmente. Revise a política do repositório, exclusões, arquivos indexados e configurações de captura de transcrição antes da ingestão. Se o upload não for permitido, não indexe esse repositório.
Leia sobre privacidade e indexação →
A configuração ou manutenção se tornará outro trabalho?
A configuração conecta um cliente suportado, conta, workspace, projeto e índice. Você também precisa decidir o que merece persistir e corrigir quando mudar. Teste o caminho real de configuração e cronometre-o.
Todo agente usará o contexto corretamente?
Não há garantia. Integração do cliente, recuperação, atualização do índice, cobertura do grafo e comportamento do modelo variam. Inspecione as fontes retornadas e os arquivos atuais antes de aprovar uma mudança consequente.
Explore os detalhes da plataforma →
Tome a decisão em um projeto real
Veja se o próximo agente tem o que precisa.
Se suas notas ou memória nativa já carregam uma transferência de forma limpa, mantenha-as. Se briefings repetidos continuam entre agentes, compare o ContextStream em uma tarefa segura e verificável por fonte.
Revise a configuração e escolha um cliente → Verifique os limites de dados primeiro → Ou comece grátis no workspace →
Bem-vindo
Comece grátis
A PLATAFORMA DE CONTEXTO POR TRÁS DOS SEUS AGENTES
Seus agentes veem a tarefa.
Dê a eles o panorama geral.
O ContextStream traz os objetivos, o código, as decisões e as
lições duramente aprendidas do seu projeto para as ferramentas de IA que você já usa,
para que seus agentes permaneçam alinhados conforme o trabalho evolui, com menos
desvios custosos pelo caminho.
$curl ›_PowerShell
MCP para seus agentes
$ curl -fsSL https://contextstream.io/scripts/mcp.sh | bash
Compare o ContextStream
Benchmarks Publicados
- Precisão de memóriaLongMemEval-S · 500 perguntas
- 90,0%
- Recall de códigoRecall@10 de arquivos úteis
- 99,38%
- Pesquisa hospedada · rede global de bordaMédia p50 · 4 execuções
- 95ms
Nossa comparação LongMemEval-S de 14 de junho de 2026: 90,0% vs. o resultado citado de 85,4% do SuperMemory.
↑
O entendimento por trás do trabalho.
idle
Memória do projeto preservada
Memória do projeto00 EM EXIBIÇÃO
DECISÕESO que você escolheu—e por quê.↗LIÇÕESO que deu errado. O que fazer diferente.↗GUARDRAILSAs fronteiras que o trabalho precisa respeitar.↗CONTEXTO DE CÓDIGOComo o código se conecta—e o que uma mudança pode afetar.↗TRANSFERÊNCIASO que está feito, o que está aberto e onde continuar.↗RUNBOOKSOs passos e verificações para fazer de novo.↗COORDENAÇÃOQuem está trabalhando no quê, e o que mudou.↗
Explore a plataforma completa →
Escolha uma capacidade. Siga suas evidências.
›ESC
↑ ↓ navegar ↵ abrirSem comandos para memorizar.
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