Recall es un complemento para Claude Code que resuelve el problema del "arranque en frío" de cada sesión: guarda un registro local de la actividad y lo condensa en un resumen listo para retomar el trabajo, sin enviar datos a ningún servicio externo ni requerir clave de API. Toda la información se almacena en el proyecto, dentro del directorio .recall/, en dos archivos: history.md, un log acumulativo que registra cada sesión (peticiones, respuestas, archivos tocados y comandos ejecutados), y context.md, un resumen que el usuario carga al iniciar la siguiente sesión, con objetivo, estado actual, próximos pasos y archivos modificados.
La herramienta se integra con Claude Code mediante hooks: Stop y SessionEnd añaden actividad nueva a history.md de forma incremental; SessionStart muestra context.md y pregunta al usuario si quiere reanudar desde ese contexto; y antes de cerrar la sesión el usuario ejecuta /recall:save, lo que regenera context.md. También puede configurarse con auto_save_context para que el resumen se actualice automáticamente al finalizar cada sesión.
A diferencia de otras soluciones de memoria, Recall no llama a ningún modelo de lenguaje: el resumen se genera localmente con un algoritmo clásico de extracción (TF-IDF combinado con TextRank, una variante de PageRank sobre grafos de similitud entre oraciones). El código viene empaquetado, sin necesidad de pip install; numpy es solo un acelerador opcional y, si no está disponible, se ejecuta una versión pura en Python con el mismo resultado.
El proyecto prioriza la privacidad: no hace llamadas de red, no usa claves de API y no carga modelos externos. Incluye redactor de secretos por mejores esfuerzos, configuración endurecida de git para evitar ejecución de código desde repositorios no confiables y escritura confinada al directorio del proyecto. Los autores recomiendan tratar context.md como entrada no confiable si se comparte en equipo, ya que un archivo malicioso podría intentar inyección de prompts en el inicio de sesión. Recall se distribuye como plugin instalable desde su propio marketplace y se publica en GitHub bajo el repositorio raiyanyahya/recall, con CI que ejecuta linter, Bandit, CodeQL, escaneo de secretos y la suite de pruebas en Python 3.9 a 3.13.