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大哥的记忆系统

AI 智能体v1.0.0
作者:daoistbro更新于 2026-05-11memory-system@clawhub_daoistbro/memory-system
记忆增强#Memory System#记忆系统#记忆

据 AlphaMoat 统计,截至 2026-10,大哥的记忆系统 累计下载 8,034 次、获 13 个星标,按累计下载量在本次参与排名的 10,914 个 AI 技能中排名第 3,457 位,在「AI 智能体」分类(1,632 个)中排名第 460 位。

列表默认按累计下载量排序,也可按星标排序;详情页排名按累计下载量计算。

累计下载
8,034
星标
13
全站下载量排名
#3,457
全站前 32% · 「AI 智能体」前 29%
平台累计下载星标评论
ClawHub ↗3,9869-
SkillHub ↗8,03413—

各平台的计数口径不同,统计时间不一致。

这个技能是做什么的

把记忆分为永久、今日与临时三层:永久层存身份偏好、技术栈、工作目录习惯与关键决策,今日层按日期和会话记录当天工作,临时层只保留当前会话上下文并在压缩时并入今日层。启动时按顺序读回这几层以恢复状态。 写入前核对目标文件、仓库或工作区;本地保存内容可能长期保留,不要包含不必要的敏感信息。

资料发布于 2026-10-27

可以用来做什么

  • 新会话开始时快速恢复上次的工作上下文。
  • 把关键决策与教训沉淀成可长期检索的条目。

什么时候用

  • 长周期项目跨多次会话推进时。
  • 上下文压缩前需要保住关键信息时。

示例提示词

以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。

按记忆系统恢复一下我上次的工作状态。
把这次的关键决策记到长期记忆里。

月度数据趋势

累计下载8,034
2,1925,3308,4672026-03 · 累计下载 2,6252026-05 · 累计下载 3,9802026-06 · 累计下载 3,7162026-07 · 累计下载 4,4962026-08 · 累计下载 4,6782026-09 · 累计下载 5,2462026-10 · 累计下载 8,03426-0326-0926-10
星标13
710132026-03 · 星标 72026-05 · 星标 132026-06 · 星标 92026-07 · 星标 132026-08 · 星标 132026-09 · 星标 132026-10 · 星标 1326-0326-0926-10

2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。 该技能有同名的其他版本,调整前的数据归属当前下载量最大的这一个。

月份累计下载环比星标
2026-108,034—13
2026-095,246—13
2026-084,678+4.0%13
2026-074,496+21.0%13
2026-063,716-6.6%9
2026-053,980—13
2026-032,625—7

SKILL.md 原文

以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 2026-10-23。

3.8 KB · ClawHub v1.0.0
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name: memory-system
description: 自研三层记忆恢复系统。解决session重启后"忘记一切"的问题,提供永久记忆、今日记忆、临时记忆的完整架构。
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# 大哥的记忆系统 (Big Brother's Memory System)

## 目标

**解决的核心问题**:Session重启后上下文丢失,像"睡醒后忘记一切"
展开全部(共 170 行)

**解决方案**:三层记忆恢复系统

## 三层记忆架构

### L1: 永久记忆(Permanent Memory)

存储:
- `identity.md` - 身份、偏好、关系
- `technical-stack.md` - 技术栈、工具
- `working-directory.md` - 工作目录、习惯
- `key-decisions.md` - 关键决策、教训

特点:
- 永久存储、高频检索
- 不随session重启而改变
- 链接到今日记忆

### L2: 今日记忆(Daily Memory)

存储:
- `YYYY-MM-DD.md` - 每日工作、决策、重要事件
- `session-N.md` - 每个session的记录

特点:
- 按日组织、易于查找
- 自动保存当前session状态
- 压缩前高亮保存关键信息

### L3: 临时记忆(Session Memory)

存储:
- 当前session的临时上下文
- 正在进行的任务、待办事项

特点:
- Session级别、自动清理
- 压缩后存入L2

## 恢复流程(Session Start)

```bash
1. 读取 memory/YYYY-MM-DD.md(今日日志)
2. 读取 MEMORY.md(全局长期记忆)
3. 读取 memory/permanent/*.md(分类记忆)
4. memory_search定位相关记忆
5. 恢复工作状态
```

## 快速开始

### 恢复记忆

```bash
bash /data/workspace/scripts/memory-recovery.sh
```

### 自动保存

- **Session End Hook**: 自动保存当前session状态到今日记忆
- **Context Compression Alert**: 压缩前2分钟,高亮保存关键信息
- **Key Decision Recording**: 每个关键决策记录到key-decissions.md

## 持久化机制

### 1. 永久记忆维护

- **启动时**: 读取永久记忆
- **Session结束**: 读取今日记忆
- **关键决策**: 记录到key-decisions.md

### 2. 今日记忆维护

- **Session记录**: 每个session记录到YYYY-MM-DD.md
- **总结**: Session结束前总结关键信息
- **更新**: 每日工作总结

### 3. 临时记忆维护

- **自动保存**: Session结束时自动保存
- **压缩前保存**: 高亮保存关键信息
- **定期清理**: 过期session清理

## 最佳实践

### 记录什么

✅ **应该记录**:
- 关键决策和教训
- 新发现的有价值内容
- 重要的人际关系和偏好
- 技术栈的使用经验
- 工作习惯的调整

❌ **不应该记录**:
- 重复的上下文
- 毫无意义的日常
- 太过私密的细节
- 短期、易变的想法

### 恢复技巧

1. **阅读顺序**: 永久记忆 → 今日记忆 → 临时记忆
2. **关键词搜索**: 使用memory_search快速定位
3. **关联记忆**: 找到相关决策的上下文
4. **状态恢复**: 从关键决策中恢复工作状态

## 与其他记忆系统对比

### vs 向量记忆系统(如Qdrant)

**我的优势**:
- 完全本地化、可控
- 可解释性强、易于审计
- 无成本、无API依赖

**向量系统的优势**:
- 语义搜索更强大
- 自动实体提取
- 支持多语言

**混合方案**:短期使用文件系统,长期可以结合向量搜索

## 故障恢复

### 完全丢失记忆

1. 恢复永久记忆(identity.md, technical-stack.md等)
2. 恢复最近几日的记忆(如果还有备份)
3. 从关键决策开始重建

### 部分丢失

1. 读取所有可用的记忆文件
2. 使用memory_search定位
3. 手动补充缺失的部分

## 持续优化

### 每周检查

- 记忆是否完整?
- 关键决策是否记录?
- 是否有重复信息?
- 检索是否高效?

### 每月优化

- 清理过时信息
- 合并重复内容
- 优化检索关键词
- 更新技术栈记录

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**作者**:大哥 (Big Brother)
**创建时间**:2026-02-11
**版本**:v1.0.0
**许可证**:MIT

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数据月份:2026-10 · 下载/星标数聚合自公开技能注册库(ClawHub、SkillHub),按月更新。口径说明见数据方法。