AlphaMoatによると、2026-09時点でVestigeのダウンロード数は4,064、スター数は3で、AIスキル全体5,078件中2,498位、ナレッジ管理では442件中231位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 132 | 3883 | 3 | - |
| SkillHub ↗ | 246 | 4064 | 3 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
間隔反復と連想活性化を使ってセッションをまたぐ記憶を管理し、ローカルで動作します。記憶内容は変化するため、個人情報を記録する範囲を確認し、不正確な内容を訂正・削除できるようにしてください。
資料公開日 2026-10-27
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 4064 | — | 3 |
| 2026-08 | 3755 | +2.4% | 3 |
| 2026-07 | 3666 | — | 3 |
| 2026-05 | 3391 | — | 3 |
| 2026-03 | 2982 | — | 3 |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: vestige description: Cognitive memory system using FSRS-6 spaced repetition. Memories fade naturally like human memory. Use for persistent recall across sessions. --- # Vestige Memory Skill Cognitive memory system based on 130 years of memory research. FSRS-6 spaced repetition, spreading activation, synaptic tagging—all running 100% local. ## Binary Location
```
~/bin/vestige-mcp
~/bin/vestige
~/bin/vestige-restore
```
## When to Use
- **Persistent memory** across sessions
- **User preferences** ("I prefer TypeScript", "I always use dark mode")
- **Bug fixes** and solutions worth remembering
- **Project patterns** and architectural decisions
- **Reminders** and future triggers
## Quick Commands
### Search Memory
```bash
echo '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"search","arguments":{"query":"user preferences"}}}' | ~/bin/vestige-mcp 2>/dev/null | jq -r '.result.content[0].text // .error.message'
```
### Save Memory (Smart Ingest)
```bash
echo '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"smart_ingest","arguments":{"content":"User prefers Swiss Modern design style for presentations","tags":["preference","design"]}}}' | ~/bin/vestige-mcp 2>/dev/null | jq -r '.result.content[0].text // .error.message'
```
### Simple Ingest
```bash
echo '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"ingest","arguments":{"content":"TKPay Offline project: POC 2 months, MVP 2 months, budget 250K DH","tags":["project","tkpay"]}}}' | ~/bin/vestige-mcp 2>/dev/null | jq -r '.result.content[0].text // .error.message'
```
### Check Stats
```bash
~/bin/vestige stats
```
### Health Check
```bash
~/bin/vestige health
```
## MCP Tools Available
| Tool | Description |
|------|-------------|
| `search` | Unified search (keyword + semantic + hybrid) |
| `smart_ingest` | Intelligent ingestion with duplicate detection |
| `ingest` | Simple memory storage |
| `memory` | Get, delete, or check memory state |
| `codebase` | Remember patterns and architectural decisions |
| `intention` | Set reminders and future triggers |
| `promote_memory` | Mark memory as helpful (strengthens) |
| `demote_memory` | Mark memory as wrong (weakens) |
## Trigger Words
| User Says | Action |
|-----------|--------|
| "Remember this" | `smart_ingest` immediately |
| "Don't forget" | `smart_ingest` with high priority |
| "I always..." / "I never..." | Save as preference |
| "I prefer..." / "I like..." | Save as preference |
| "This is important" | `smart_ingest` + `promote_memory` |
| "Remind me..." | Create `intention` |
## Session Start Routine
At the start of conversations, search for relevant context:
```bash
# Search user preferences
echo '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"search","arguments":{"query":"user preferences instructions"}}}' | ~/bin/vestige-mcp 2>/dev/null | jq -r '.result.content[0].text'
# Search project context
echo '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"search","arguments":{"query":"current project context"}}}' | ~/bin/vestige-mcp 2>/dev/null | jq -r '.result.content[0].text'
```
## Helper Script
For easier usage, create `~/bin/vmem`:
```bash
#!/bin/bash
# Vestige Memory Helper
ACTION=$1
shift
case $ACTION in
search)
echo "{\"jsonrpc\":\"2.0\",\"id\":1,\"method\":\"tools/call\",\"params\":{\"name\":\"search\",\"arguments\":{\"query\":\"$*\"}}}" | ~/bin/vestige-mcp 2>/dev/null | jq -r '.result.content[0].text // .error.message'
;;
save)
echo "{\"jsonrpc\":\"2.0\",\"id\":1,\"method\":\"tools/call\",\"params\":{\"name\":\"smart_ingest\",\"arguments\":{\"content\":\"$*\"}}}" | ~/bin/vestige-mcp 2>/dev/null | jq -r '.result.content[0].text // .error.message'
;;
stats)
~/bin/vestige stats
;;
*)
echo "Usage: vmem [search|save|stats] [content]"
;;
esac
```
## Data Location
- **macOS**: `~/Library/Application Support/com.vestige.core/`
- **Linux**: `~/.local/share/vestige/`
- **Embedding cache**: `~/Library/Caches/com.vestige.core/fastembed/`
## Integration Notes
Vestige complements the existing `memory/` folder system:
- **memory/*.md** = Human-readable daily logs
- **MEMORY.md** = Curated long-term notes
- **Vestige** = Semantic search + automatic decay + spaced repetition
Use Vestige for:
- Things you want to recall semantically (not just keyword search)
- Preferences that should persist indefinitely
- Solutions worth remembering (with automatic decay if unused)
長いテキストや文書、ウェブページを要点とキーワードに圧縮する要約ツールです。
IMA OpenAPI を通じてノートとナレッジベースを操作します。
ウェブ要求に適切なツールを割り当てるための必読ガイドです。
Baidu AI 検索 API でウェブを検索するスキルです。
uvx 経由で markitdown を呼び、さまざまな形式のファイルを Markdown に変換します。
OpenClaw の既定のウェブ検索で、複数のエンジンをリアルタイムに引きます。
DuckDuckGo のエンドポイントでウェブ、ニュース、画像、動画を検索するスキルです。
利用できる OpenClaw スキルを検索して見つけるスキルです。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。