Artem Zhutov presenta una solución a un problema fundamental del desarrollo asistido por agentes de IA: la pérdida de contexto entre sesiones. Con 700 sesiones de Claude Code en 3 semanas, observa que cada conversación empieza de cero, que la compactación al 60% del contexto pierde decisiones, y que el grep nativo (a través de un subagente Haiku) tarda 3 minutos en devolver 300 archivos de ruido.
La solución se basa en QMD, un motor de búsqueda local creado por Tobias Lütke (CEO de Shopify), que indexa archivos markdown en colecciones consultables. QMD ofrece tres modos de búsqueda. BM25 realiza búsqueda de texto completo con puntuación de relevancia — a diferencia de grep, que devuelve toda coincidencia de cadena (incluido sleep() en una búsqueda sobre sleep), BM25 pondera por frecuencia y rareza del término, entregando resultados relevantes en 2 segundos. La búsqueda semántica usa embeddings locales para encontrar significado más allá de las palabras clave: una búsqueda de "no pude dormir, mala noche" recupera una nota sobre disciplina a la hora de acostarse aunque ningún término coincida. La búsqueda híbrida combina ambas con expansión de consulta y reordenamiento por LLM para obtener el mejor ranking posible.
Todo se ejecuta localmente mediante tres modelos GGUF (~2 GB): embeddings Gemma 300M, un reranker Qwen3 0.6B, y un modelo de expansión de consulta de 1.7B. QMD se integra con agentes mediante un servidor MCP o un plugin de Claude Code.
Sobre QMD, Zhutov construyó el skill /recall, un skill de Claude Code que carga automáticamente el contexto relevante antes de cada sesión. Tres modos de acceso: temporal (reconstruyendo la línea de tiempo de las sesiones por fecha), por tema (búsqueda BM25 entre colecciones sobre un asunto) y de grafo (visualización HTML interactiva de sesiones y archivos). Un hook al cerrar la terminal exporta e indexa automáticamente cada sesión en QMD, manteniendo el índice siempre actualizado.
Las demostraciones revelan usos inesperados. Una búsqueda semántica de "encuentra las ideas sobre las que nunca actué" saca a la luz proyectos olvidados durante meses. "Días en los que fui feliz" revela un patrón: los mejores días correlacionan el envío de trabajo con la recuperación física. La búsqueda semántica convierte una bóveda pasiva en memoria activa capaz de sacar a la luz conexiones invisibles para las palabras clave.
La filosofía subyacente resuena con context engineering: las herramientas cambian, el contexto permanece. Una bóveda bien indexada sobrevive a los cambios de modelo y de herramienta. Zhutov demuestra de forma concreta lo que Debois teoriza con el Context Flywheel: documentar el contexto → mejor resultado → enriquecer el contexto → acelerar.