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Le prompt qui vérifie d'abord la source est sélectionné par défaut. Vous pouvez passer à une commande directe ou télécharger une copie locale.
Lisez SKILL.md et les fichiers associés affichés par SkillsMP avant de décider de l'installer.
Installer avec Codex ou Claude Copiez ce prompt, collez-le dans Codex, Claude ou un autre assistant, puis laissez-le vérifier la page du skill et l'installer pour vous.
Une commande directe contourne le prompt de vérification. Examinez la source avant de l'exécuter.
npx skills add https://github.com/rongarede/claude-skills-orchestration --skill agent-memoryLa commande reste sur une seule ligne. Faites défiler horizontalement pour la vérifier avant de la copier.
Vous préférez une copie locale ? Téléchargez les fichiers actuellement disponibles dans SkillsMP.
[由 collaborating-hub 路由] Codex CLI 后端实现。直接使用请通过 /collab 或 /codex 触发 collaborating-hub。
[由 collaborating-hub 路由] Gemini CLI 后端实现。直接使用请通过 /collab 或 /gemini 触发 collaborating-hub。
[由 collaborating-hub 路由] Kimi CLI 后端实现。直接使用请通过 /collab 或 /kimi 触发 collaborating-hub。
Basé sur la classification professionnelle SOC
Affichage de SKILL.md
| name | agent-memory |
| description | 联想记忆系统：为 Claude Code subagent 提供基于 BM25 + 三维评分的记忆检索、存储、反馈学习能力 |
| version | 3 |
为 Claude Code subagent 提供联想记忆能力。
| 能力 | 模块 | 说明 |
|---|---|---|
| 存储 | memory_store.py | Markdown 文件存储，YAML frontmatter 元数据 |
| 检索 | retriever.py | BM25 + 扩散激活 + 三维评分（相关性/重要性/新近性） |
| 关联 | associator.py | 共现分析 + 语义相似度 |
| 提取 | extractor.py | 从任务描述自动提取结构化记忆 |
| 注入 | inject.py | 向 agent prompt 注入相关记忆上下文 |
| 演化 | evolver.py | LLM 驱动的记忆邻居演化 |
| 去重 | consolidator.py | Jaccard 相似度合并（阈值 0.85） |
| 衰减 | decay_engine.py | Ebbinghaus 遗忘曲线 R=e^(-t/S) |
| 学习 | feedback_loop.py | 自动推断 + 渐进式升级（降权→告警→阻断，health 过滤） |
| 触发 | trigger_tracker.py | 触发效率追踪：record/efficiency/adjust/stats/reset |
| 导出 | obsidian_export.py | Obsidian 笔记/MOC/Mermaid 图 |
| 注册 | registry.py | Agent 角色注册表 |
每条记忆为一个 .md 文件，YAML frontmatter 包含元数据：
---
id: task_example
name: 任务描述
description: 一句话摘要
type: task
owner: tetsu
scope: private
importance: 8
access_count: 3
positive_feedback: 5
negative_feedback: 1
keywords: [TDD, Python]
tags: [implementation]
timestamp: 2026-03-14T22:00:00
---
记忆正文内容...
# 基础路径
SCRIPT=~/.claude/skills/agent-memory/scripts/cli.py
# 快速添加记忆
python3 $SCRIPT --agent tetsu --store ~/.claude/memory/agents/Worker/tetsu \
quick-add --name "任务名" --description "描述" --type task --context "执行上下文" "正文内容"
# 检索记忆
python3 $SCRIPT --agent tetsu --store ~/.claude/memory/agents/Worker/tetsu \
retrieve --query "搜索关键词" --top-k 5
# 快速添加（明确字段）
python3 $SCRIPT --store ~/.claude/memory/agents/Worker/tetsu \
add --subject "任务主题" --description "详细描述" --keywords "kw1,kw2" --importance 7
# 反馈（手动正向）
python3 $SCRIPT --agent tetsu --store ~/.claude/memory/agents/Worker/tetsu \
feedback --memory-id "mem_id" --useful
# 反馈（手动负向）
python3 $SCRIPT --agent tetsu --store ~/.claude/memory/agents/Worker/tetsu \
feedback --memory-id "mem_id" --not-useful
# 反馈（自动推断）
python3 $SCRIPT --agent tetsu --store ~/.claude/memory/agents/Worker/tetsu \
feedback --memory-id "mem_id" --auto --event task_success
# 记忆去重合并
python3 $SCRIPT --store ~/.claude/memory/agents/Worker/tetsu \
consolidate --threshold 0.85 --dry-run
# 列出记忆
python3 $SCRIPT --store ~/.claude/memory/agents/Worker/tetsu list --limit 10
# 统计
python3 $SCRIPT --store ~/.claude/memory/agents/Worker/tetsu stats
# 生成索引（增量，默认）
python3 $SCRIPT --store ~/.claude/memory/agents/Worker/tetsu generate-index
# 生成索引（强制全量重建）
python3 $SCRIPT --store ~/.claude/memory/agents/Worker/tetsu generate-index --force
# 修复损坏记忆文件（--fix 自动修复, --delete 删除无法修复项, --yes 跳过确认）
python3 --store ~/.claude/memory/agents/Worker/tetsu repair --fix --delete --
python3 --agent tetsu --store ~/.claude/memory/agents/Worker/tetsu dashboard --trigger-stats
| Agent | 正确路径 |
|---|---|
| tetsu | ~/.claude/memory/agents/Worker/tetsu |
| shin | ~/.claude/memory/agents/Auditor/shin |
| fumio | ~/.claude/memory/agents/Weaver/fumio |
| root | ~/.claude/memory/agents/root |
--store 参数优先于 --agent 推断的路径。
cd ~/.claude/skills/agent-memory
python3 -m pytest # 491 tests, ~5s
| Phase | 内容 | 状态 |
|---|---|---|
| Phase 1 | Active Recall + Retrieval Feedback | 已完成 |
| Phase 2 | Memory Consolidation + Decay | 已完成 |
| Phase 3 | Feedback Learning Loop | 已完成 |
| Phase A | feedback_loop.py 审计修复（M1-M4） | 已完成 |
| Phase B | retriever + cli feedback 集成 | 已完成 |
| Phase C | trigger_tracker.py 智能触发追踪 | 已完成 |
| Phase D | 端到端测试（5 场景，12 tests） | 已完成 |
| Phase E | 全量审计 + 文档同步 | 已完成 |
| Round 2 | 深度集成（decay+feedback 联动、consolidator+health 联动、CLI dashboard） | 已完成 |
| Round 3 | 自动化集成（feedback hook、trigger-map 注释、CLI 专项测试 +60、evolver+feedback 联动） | 已完成 |
| Round 4 | 智能自动化（auto-consolidate hook、scheduled decay hook、cross-agent retriever、performance benchmarks） | 已完成 |
| Round 5 | 健壮性强化（conftest fixtures、incremental index、corrupted recovery、full workflow tests） | 已完成 |
也可在 CLI 中添加 health-check 和 trigger 子命令：
# 健康检查（--show-all 显示全部记忆，含 healthy 状态）
python3 $SCRIPT --agent tetsu --store ~/.claude/memory/agents/Worker/tetsu health-check --show-all
# 触发追踪
python3 $SCRIPT --agent tetsu --store ~/.claude/memory/agents/Worker/tetsu trigger stats
# 记忆演化
python3 $SCRIPT --store ~/.claude/memory/agents/Worker/tetsu \
evolve mem_xxxxx --context "新语境" --tags "tag1,tag2"
# 跨 agent 联合检索（Round 4 新增）
python3 $SCRIPT retrieve --cross-agent --query "搜索关键词" --top-k 5
python3 $SCRIPT retrieve --stores "~/.claude/memory/agents/Worker/tetsu,~/.claude/memory/agents/Auditor/shin" --query "搜索关键词"