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| name | memories-off |
| description | 管理基于 Markdown 实体的本地知识库。提供库观察、实体检索、按需加载章节、精确编辑及显式关系管理能力。支持长期记忆与持续学习。 Use when this capability is needed. |
| metadata | {"author":"cafe3310"} |
memories-off 是一个专门用于管理本地结构化知识库的 Agent Skill。它允许 LLM 将非结构化的对话、笔记、项目文档等，转化为由实体、关系和观察组成的知识图谱，并提供高效的检索和编辑能力。
该 Skill 旨在支持 LLM 实现“长期记忆”和“持续学习”，并基于 Markdown 文件提供本地优先的数据存储方案。
作为 Agent，你不需要去阅读冗长的底层工具实现细节或规格文档。本 Skill 提供了自包含的命令行包装器 memocli。
在处理任何与本知识库相关的任务前，必须首先运行以下命令获取全局上下文：
memocli explore
该命令会返回结构化的 XML 报告，包括：
meta.md)。memocli 子命令列表及简要说明。当你需要使用某个具体的子命令（如 search-entities, append-update）但不确定其参数时，请直接在终端运行该命令的帮助：
memocli <subcommand> --help
终端输出会告诉你最新的参数、选项以及调用示例，请严格按照 --help 提示的格式调用。
如果您在多知识库场景下工作，可以通过在全局配置文件 ~/.config/memocli/config.yaml 中配置 libraries 来为各个库定义别名与描述。
配置文件示例如下：
libraries:
test_work:
path: /absolute/path/to/mock_kb_work
desc: 这是工作相关的知识库，包含任务跟踪和项目设计。
test_life:
path: /absolute/path/to/mock_kb_life
desc: 这是生活相关的知识库，包含日常琐事和健康记录。
配置完成后，您可以在执行任何子命令时使用 -l <alias>（或 --library <alias>）代替绝对路径，系统会自动进行别名展开。
此外，您也可以运行以下命令一键查询全局配置的所有知识库：
memocli list-libraries
在使用 memocli 时，请严格遵守以下实践，以确保图谱的健康和数据的安全：
memocli append-update 以追加更新块的形式进行非破坏性修改。create-entity 或 append-update 写入包含多行、引号、特殊符号、WikiLinks 等复杂内容时，不建议使用 -c "..." 传参，这极易导致 Shell 转义失败。建议使用管道（STDIN）模式。例如：
echo "## 章节标题
- 内容1
- 内容2 [[链接]]" | memocli append-update --entity "实体名" --content-stdin --reason "更新理由"
memocli search-entities。建议配合 --type (过滤类型) 和 --rel (过滤关系) 提升检索精度。# 实体名)，正文内部所有的业务章节标题必须统一标准化为 H2 (## 章节名)。禁止使用 H3 及更深层级。**)、斜体 (*) 等修饰性格式。允许使用 H2 标题、无序列表 (-) 和 WikiLinks ([[ ]])。--reason 参数以供 Git 记录。memocli 会自动推断 --path .。为了与用户和其他系统保持语义对齐，并理解你所操作的数据模型（如实体结构、元数据关系、WikiLinks 等），请务必参阅以下文档：
memocli 时必须理解的 H1/H2 规则、别名机制、双向链接原理及缓冲编辑机制。design-doc/ 是此 Agent 的底层设计文档。你一般不需要阅读。仅当用户要求你修改本 Skill 的底层实现细节时，才需要参考其中的内容。
Source: cafe3310/agent-skill-memories-off — distributed by TomeVault.
> Use when this capability is needed.
Use when writing kernel, account, or note MASM code that reads from or writes to the advice provider (advice stack / advice map) — validate advice data.
Use when writing a Rust test that exercises a failure path or a MASM test that expects a `panic` / `assert` — assert on the specific expected error variant or error code.