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nagisanzenin

nagisanzenin/engram

Um mecanismo de aprendizagem para Claude Code e outras plataformas de agentes que ensina, avalia às cegas sua lembrança livre e agenda revisões com FSRS para ajudar você a reter o que aprende.

Alternativa open source a:Anki

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5
Último commit
há 2 meses

O que é?

Engram é um sistema de aprendizagem para pessoas, não uma ferramenta de memória para agentes de IA. Você digita um comando como /learn com um tópico, e o agente cria um mapa conceitual baseado nos primeiros princípios, pede que você faça previsões e explicações antes de ensinar e, em seguida, avalia suas respostas usando um agente avaliador separado, que nunca vê a aula. Cada nota é gravada em um arquivo local de comprovante, e um agendador determinístico em Python, baseado em FSRS-4.5, define a próxima data de revisão de cada conceito.

O uso no dia a dia gira em torno de sessões curtas: /review conduz de dois a quatro minutos de recordação livre sobre os conceitos pendentes, e /coach mostra estatísticas de retenção, calibração e um painel HTML local. O estado do aprendiz é armazenado como JSON simples em ~/.claude/learning/, e o mecanismo usa apenas a biblioteca padrão do Python, sem código de rede. O projeto é distribuído como um plugin do Claude Code e também pode ser instalado no Codex, OpenCode, Hermes Agent, OpenClaw, Pi e várias outras plataformas.

O repositório publica um conjunto de respostas avaliadas como referência e um comando de auditoria, para que seja possível verificar se o avaliador é permissivo demais. Também oferece uma exportação opcional que grava um arquivo para revisão sem enviar nada.

Recursos principais

  • 01Aulas no estilo de tutoria que pedem que você faça previsões e explique antes de revelar a resposta.
  • 02Avaliação às cegas da recordação livre por um agente avaliador separado, com cada nota salva em um comprovante.
  • 03Agendamento com FSRS-4.5 que define as datas de revisão com base no seu próprio histórico de revisões.
  • 04Sessões de /review de dois a quatro minutos que intercalam conceitos pendentes de diferentes tópicos.
  • 05Estado local em JSON legível por pessoas, sem código de rede no mecanismo.

Casos de uso

  • Aprender um tópico técnico, como machine learning ou Rust, e lembrar do conteúdo depois do primeiro mês.
  • Estudar conteúdos de STEM que envolvem procedimentos, com exemplos resolvidos e novos exercícios práticos.
  • Trocar flashcards com autoavaliação por um cronograma criado a partir de uma aula conduzida por um tutor.
  • Fazer sessões curtas de revisão semanal junto com outras atividades de programação no Claude Code.

Início rápido

  1. 1

    Adicione o marketplace do Engram ao Claude Code

    claude plugin marketplace add nagisanzenin/engram
  2. 2

    Instale o plugin do Engram

    claude plugin install engram@engram
  3. 3

    Comece a aprender sobre um tópico dentro do seu assistente de programação

    /learn kalman filters

Antes de usar

  • É necessário ter o python3 instalado na sua máquina.
  • Desenvolvido primeiro para o Claude Code; outras plataformas têm algumas ressalvas, como um nudge pendente no Antigravity e o status de prévia para desenvolvedores no DeepSeek Harness.

Em coleções

Ferramentas, skills e plugins para Claude CodeFerramentas de aprendizado e educação de código aberto

Tópicos

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

Perguntas frequentes

O que é engram?
Um mecanismo de aprendizagem para Claude Code e outras plataformas de agentes que ensina, avalia às cegas sua lembrança livre e agenda revisões com FSRS para ajudar você a reter o que aprende. Engram é um sistema de aprendizagem para pessoas, não uma ferramenta de memória para agentes de IA. Você digita um comando como /learn com um tópico, e o agente cria um mapa conceitual baseado nos primeiros princípios, pede que você faça previsões e explicações antes de ensinar e, em seguida, avalia suas respostas usando um agente avaliador separado, que nunca vê a aula. Cada nota é gravada em um arquivo local de comprovante, e um agendador determinístico em Python, baseado em FSRS-4.5, define a próxima data de revisão de cada conceito.
engram é gratuito? Qual é a licença?
engram é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
engram ainda é mantido?
Atualizado nos últimos 6 meses. O último commit de engram foi em 27 de ago. de 2026.
Para que posso usar engram?
Aprender um tópico técnico, como machine learning ou Rust, e lembrar do conteúdo depois do primeiro mês. Estudar conteúdos de STEM que envolvem procedimentos, com exemplos resolvidos e novos exercícios práticos. Trocar flashcards com autoavaliação por um cronograma criado a partir de uma aula conduzida por um tutor. Fazer sessões curtas de revisão semanal junto com outras atividades de programação no Claude Code.
Como instalar engram?
Adicione o marketplace do Engram ao Claude Code: claude plugin marketplace add nagisanzenin/engram Instale o plugin do Engram: claude plugin install engram@engram Comece a aprender sobre um tópico dentro do seu assistente de programação: /learn kalman filters
Onde consigo engram?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/nagisanzenin/engram

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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