Безпотерянная долговременная память для персонального ИИ — никогда не делайте резюме, сохраняйте каждую строку и ставьте временную метку на всё. Большинство систем долговременной памяти для ИИ делают одно из двух: они сводят разговоры к компактным заметкам или встраивают их и извлекают «похожие» фрагменты. И те и другие теряют самое важное для человека, который каждый день разговаривает с тем же ИИ: что именно было сказано и когда. Этот проект занимает противоположную позицию. Сохраняйте каждую строку. Исходные журналы разговоров хранятся полностью. Ничего никогда не сводится к резюме. Резюме — это карта; журнал — территория. Метайте время на всё. Каждая запись — utterance, action, document chunk — несёт временную метку, и каждый индекс строится поверх этой временной оси. Мы называем это Temporal Backbone. Сначала ищите по времени, затем по словам. «Вчера вечером, про бюджет» — допустимый запрос. Временная фраза сужает диапазон; слова ранжируют результаты внутри него. Результаты возвращаются в хронологическом порядке, без резюме и с временными метками. На каждом ходу сообщайте модели «где мы находимся». Небольшой индекс под названием LLL сообщает модели, о какой теме сейчас идёт разговор, чтобы идентичность и контекст сохранялись после компактации окна контекста и перехода между сессиями. История проектирования восходит к декабрю 2025 года — первый предок этой системы (инструмент наследования памяти для предыдущего ИИ) работал в тот месяц, а предшествующая система с января 2026 года воплощала те же идеи в ежедневном использовании. Эта реализация работает ежедневно с июля 2026 года для одного пользователя в качестве памяти одного ассистента ИИ, а исходные журналы охватывают период с июня 2026 года. Она мала, скучна и работает. Ошибки по пути также задокументированы — см. docs/lessons.md.