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nagisanzenin

nagisanzenin/engram

Un motor de aprendizaje para Claude Code y otras plataformas de agentes que te enseña, evalúa a ciegas tu recuerdo libre y programa repasos con FSRS para que retengas lo aprendido.

Alternativa open source a:Anki

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1,471
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5
Último commit
hace 2 meses

¿Qué es?

Engram es un sistema de aprendizaje para las personas, no una herramienta de memoria para agentes de IA. Escribes un comando como /learn seguido de un tema, y el agente crea un mapa conceptual basado en primeros principios, te pide que hagas predicciones y expliques antes de enseñarte, y después evalúa tus respuestas mediante un agente evaluador independiente que no ve la lección. Cada nota se guarda en un archivo local de recibo, y un planificador determinista en Python basado en FSRS-4.5 fija la próxima fecha de repaso para cada concepto.

El uso diario se centra en sesiones breves: /review ofrece entre dos y cuatro minutos de recuerdo libre sobre los conceptos pendientes, y /coach muestra estadísticas de retención, calibración y un panel HTML local. El estado del aprendizaje se guarda como JSON sin formato en ~/.claude/learning/, y el motor está implementado solo con la biblioteca estándar de Python, sin código de red. El proyecto se distribuye como plugin de Claude Code y también se instala en Codex, OpenCode, Hermes Agent, OpenClaw, Pi y varias plataformas más.

El repositorio publica un conjunto de respuestas de referencia con calificaciones y un comando de auditoría para comprobar si el evaluador es demasiado permisivo. También ofrece una exportación opcional que genera un archivo para revisar, sin enviar nada.

Funciones clave

  • 01Lecciones al estilo de un tutor que te piden hacer predicciones y explicar antes de darte la respuesta.
  • 02Evaluación a ciegas del recuerdo libre por parte de un agente evaluador independiente, con cada nota guardada como recibo.
  • 03Programación de repasos con FSRS-4.5 según tu propio historial de repaso.
  • 04Sesiones de /review de dos a cuatro minutos que alternan conceptos pendientes de distintos temas.
  • 05Estado local en JSON legible para las personas, sin código de red en el motor.

Casos de uso

  • Aprender un tema técnico, como machine learning o Rust, y recordarlo después del primer mes.
  • Estudiar materias STEM con procedimientos, ejemplos resueltos y nuevos ejercicios prácticos.
  • Sustituir las tarjetas de memoria que uno mismo califica por un calendario basado en una lección guiada por un tutor.
  • Hacer sesiones breves de repaso semanal junto con otras tareas de programación en Claude Code.

Inicio rápido

  1. 1

    Añade el marketplace de Engram a Claude Code

    claude plugin marketplace add nagisanzenin/engram
  2. 2

    Instala el plugin de Engram

    claude plugin install engram@engram
  3. 3

    Empieza a aprender sobre un tema desde tu asistente de programación

    /learn kalman filters

Antes de usarlo

  • Es necesario tener python3 instalado en el equipo.
  • Desarrollado primero para Claude Code; otras plataformas tienen algunas limitaciones, como un nudge pendiente en Antigravity y el estado de vista previa para desarrolladores en DeepSeek Harness.

En colecciones

Herramientas, skills y plugins para Claude CodeHerramientas de aprendizaje y educación de código abierto

Temas

#learning-science#spaced-repetition#fsrs#claude-code-plugin#education#active-recall#claude-code#learning

Preguntas frecuentes

¿Qué es engram?
Un motor de aprendizaje para Claude Code y otras plataformas de agentes que te enseña, evalúa a ciegas tu recuerdo libre y programa repasos con FSRS para que retengas lo aprendido. Engram es un sistema de aprendizaje para las personas, no una herramienta de memoria para agentes de IA. Escribes un comando como /learn seguido de un tema, y el agente crea un mapa conceptual basado en primeros principios, te pide que hagas predicciones y expliques antes de enseñarte, y después evalúa tus respuestas mediante un agente evaluador independiente que no ve la lección. Cada nota se guarda en un archivo local de recibo, y un planificador determinista en Python basado en FSRS-4.5 fija la próxima fecha de repaso para cada concepto.
¿engram es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
engram es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿engram sigue mantenido?
Actualizado en los últimos 6 meses. El último commit de engram fue el 27 ago 2026.
¿Para qué puedo usar engram?
Aprender un tema técnico, como machine learning o Rust, y recordarlo después del primer mes. Estudiar materias STEM con procedimientos, ejemplos resueltos y nuevos ejercicios prácticos. Sustituir las tarjetas de memoria que uno mismo califica por un calendario basado en una lección guiada por un tutor. Hacer sesiones breves de repaso semanal junto con otras tareas de programación en Claude Code.
¿Cómo se instala engram?
Añade el marketplace de Engram a Claude Code: claude plugin marketplace add nagisanzenin/engram Instala el plugin de Engram: claude plugin install engram@engram Empieza a aprender sobre un tema desde tu asistente de programación: /learn kalman filters
¿Dónde consigo engram?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/nagisanzenin/engram

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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