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。
| 平台 | 累计下载 | 星标 | 评论 |
|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 3,986 | 9 | - |
| SkillHub ↗ | 8,034 | 13 | — |
各平台的计数口径不同,统计时间不一致。
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
以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。
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 |
|---|---|---|---|
| 2026-10 | 8,034 | — | 13 |
| 2026-09 | 5,246 | — | 13 |
| 2026-08 | 4,678 | +4.0% | 13 |
| 2026-07 | 4,496 | +21.0% | 13 |
| 2026-06 | 3,716 | -6.6% | 9 |
| 2026-05 | 3,980 | — | 13 |
| 2026-03 | 2,625 | — | 7 |
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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。 --- # 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"
**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 --- **作者**:大哥 (Big Brother) **创建时间**:2026-02-11 **版本**:v1.0.0 **许可证**:MIT
把开发过程中的经验、错误与纠正记录为 Markdown 文件,供后续复用并晋升为工作区记忆。
用自然语言描述需求,在本地与远程技能市场里找技能并给出推荐的技能。
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把用户纠正与自我复盘沉淀成分层记忆、并按使用情况升降级的技能。
一份为 AI 代理规划主动跟进、工作记忆与复盘流程的工作区配置指南。
指导如何创建与更新有效 Claude 技能的写作指南。
在安装第三方技能之前,按清单审查来源、权限与危险模式的技能。
把盛唐诗人李白的诗学观、意象系统与口吻,蒸馏成 AI 可调用的角色包。
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。