소스 정보
- 저장소
- Abilityai/abilities
- 최근 소스 활동
- 2026년 4월 16일 12:34
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 11
- 포크
- 3
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/Abilityai/abilities --skill setup-memory명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
Generate an agent-specific `/update-dashboard` skill that keeps `dashboard.yaml` current for Trinity. Analyzes the agent's purpose and data sources, proposes metrics, gets user approval, then scaffolds a schedulable skill.
Modify an existing playbook based on conversation context or explicit instructions. Use when user wants to update, fix, extend, or refine a playbook they already have.
Create a new skill or playbook. Guides through requirements gathering and generates the appropriate template based on complexity.
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | setup-memory |
| description | Initialize JSON-based memory system with structured sections |
| user-invocable | true |
| allowed-tools | Read, Write, Bash, AskUserQuestion |
Initialize a structured JSON memory system for persistent agent state.
Use AskUserQuestion:
Question 1: "What type of agent is this memory for?"
Question 2: "Should the memory track action history?"
mkdir -p memory
Write memory/memory_index.json:
{
"metadata": {
"schema_version": "1.0",
"created": "[ISO timestamp]",
"last_updated": "[ISO timestamp]",
"total_interactions": 0
},
"profile": {
"name": null,
"role": null,
"context": null
},
"preferences": {
"communication_style": null,
"tools": []
},
"memory": {
"key_facts": [],
"decisions": [],
"project_overviews": []
},
"context": {
"active_topics": [],
"recent_work": [],
"scratchpad": null
},
"entities": [],
"tasks": {
"active": [],
"completed": []
},
"custom": {}
}
Write memory/action_log.txt:
# Action Log
# Format: YYYY-MM-DD HH:MM:SS - Action description
# Newest entries at top
[ISO timestamp] - Memory system initialized
Write memory/memory_map.yaml:
# Memory System Map
# High-signal index of memory components
memory_index:
path: memory/memory_index.json
load: selective # Use jq queries, not full load
sections:
- profile
- preferences
- context
- entities
action_log:
path: memory/action_log.txt
load_lines: 50 # Most recent entries
custom_files: []
Add memory configuration:
## Memory System
JSON-based persistent memory in `memory/` folder.
### Loading Memory
Use `/load-memory` to load context at session start.
Load selectively - don't read entire memory_index.json.
### Updating Memory
Use `/memory-jq` for efficient field updates.
Use `/update-memory` after significant changes.
### Memory Sections
- `profile` - User/agent identity
- `preferences` - Settings and styles
- `memory.key_facts` - Important facts to remember
- `context` - Current work state
- `entities` - People, projects, orgs
- `tasks` - Active and completed items
### Action Log
`memory/action_log.txt` - Reverse chronological action history.
Newest entries at top. Load last 50 lines for context.
Report:
memory//load-memory to load context/update-memory to save changes