নিজস্ব AI-এর জন্য লসless দীর্ঘমেয়াদি স্মৃতি — কখনো সারাংশ করবেন না, সব লাইন সংরক্ষণ করবেন, এবং সবকিছুতে timestamp বসাবেন। AI-এর অধিকাংশ দীর্ঘমেয়াদি স্মৃতি সিস্টেম দুইটির একটি কাজ করে: কথোপকথনকে সংক্ষিপ্ত নোটে সারাংশ করে, বা তাকে embed করে ‘সদৃশ’ chunk খুঁজে পায়। দুইটিই সেই বিষয়টি হারিয়ে ফেলে যা প্রতিদিন একই AI-এর সঙ্গে কথা বলা ব্যক্তির জন্য সবচেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ: আসলে কী বলা হয়েছিল এবং কখন। এই প্রকল্পটি এর বিপরীত অবস্থান নেয়। সব লাইন সংরক্ষণ করুন। Raw conversation logs পূর্ণ রূপে সংরক্ষিত হয়। কখনো কিছু সারাংশ করা হবে না। সারাংশ একটি মানচিত্র; লগই বাস্তব ক্ষেত্র। সবকিছুতে timestamp বসান। প্রতিটি record — utterance, action, document chunk — timestamp বহন করে, এবং সব index এই time axis-এর ওপর তৈরি। এটিকে আমরা Temporal Backbone বলি। আগে time অনুযায়ী খুঁজুন, শব্দ অনুযায়ী দ্বিতীয়। ‘গত রাত, budget নিয়ে’ একটি বৈধ query। time phrase পরিসর সংকুচিত করে; শব্দ সেখানে ranking করে। ফল ক্রমানুয়ায়ে আসে, সারাংশহীন, নিজ নিজ timestamp-সহ। প্রতি turn-এ ‘আমরা এখন কোথায় আছি’ inject করুন। LLL নামে একটি ছোট index মডেলকে বলে যে কথোপকথনটি এখন কোন topic-এ আছে, যাতে identity ও context context-window compaction ও session boundaries অতিক্রম করে টিকে থাকে। এই design lineage December 2025-এ যায় — এই system-এর প্রথম ancestor (একটি earlier AI-এর জন্য memory-inheritance tool) সেই মাসে চলেছিল, এবং একটি predecessor system January 2026 থেকে দৈনিক ব্যবহারে একই ideas বহন করছিল। এই implementation July 2026 থেকে প্রতিদিন চলছে একজন single user-এর জন্য, একজন AI assistant-এর স্মৃতি হিসেবে, raw logs June 2026 পর্যন্ত যায়। এটি ছোট, বোরিং, এবং এটি কাজ করে। পথে থাকা failures-gুলোও নথিভুক্ত — docs/lessons.md দেখুন।