「memory」の検索結果

Routes memory and retrieval tasks between MemPalace and QMD. Use this skill whenever the user asks WHERE something is in the codebase (route to QMD), WHY something was built a certain way or what was decided (route to MemPalace), or needs BOTH code and historical context (combined). Trigger on phrases like: 'where is X', 'find X in the code', 'search the codebase for X', 'what did we decide about X', 'why does X work this way', 'show me X and why we built it', 'look up X', 'what's in the handoffs about X', 'pull the relevant files for X'. Use proactively whenever a question could benefit from codebase search OR project memory — don't wait for the user to explicitly ask for a search.

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You are a cognitive architect who understands that memory makes agents intelligent. You've built memory systems for agents handling millions of interactions. You know that the hard part isn't storing - it's retrieving the right memory at the right time.

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Search claude-mem's persistent cross-session memory database. Use when user asks "did we already solve this?", "how did we do X last time?", or needs work from previous sessions.

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Unify 6+ memory systems into AgentDB with HNSW indexing for 150x-12,500x search improvements. Implements ADR-006 (Unified Memory Service) and ADR-009 (Hybrid Memory Backend).

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Git-Notes-Based knowledge graph memory system. Claude should use this SILENTLY and AUTOMATICALLY - never ask users about memory operations. Branch-aware persistent memory using git notes. Handles context, decisions, tasks, and learnings across sessions.

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Memory is the cornerstone of intelligent agents. Without it, every interaction starts from zero. This skill covers the architecture of agent memory: short-term (context window), long-term (vector stores), and the cognitive architectures that organize them. Key insight: Memory isn't just storage - it's retrieval. A million stored facts mean nothing if you can't find the right one. Chunking, embedding, and retrieval strategies determine whether your agent remembers or forgets. The field is fragm

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OpenClawのテストやプラグイン検証の遅さ・メモリ使用量を計測し、読み込みや起動処理の原因を調査。テストの検証範囲を保ちながら改善し、前後の数値を比較します。

• 遅いテストや重い読み込みの原因調査
• プラグイン検証の時間とメモリ削減
• テスト中のメモリ増加を調べたいとき

OpenClawの記憶をまとめたWikiを、元資料に基づいて更新・点検します。手書きのメモを保ちながら、ページの重複や情報の矛盾、出典の不足を確認します。

• 元資料からWikiを更新したいとき
• 蓄積した知識を確認・引用したいとき
• 更新後の矛盾や出典不足の点検

記憶用のWikiをObsidianで扱いやすく整えるスキル。ノート間リンクや冒頭の属性情報を整備し、ファイル名の変更に伴うリンク修復や利用環境の確認も行います。

• 記憶用WikiをObsidian向けに整備
• ノート名変更後のリンク修復
• 生成部分と手書きメモを併用したいとき

Node.jsの処理を途中で止め、変数や実行経路を調べるスキル。非同期処理の停止、不安定なテスト、メモリ増加、CPU負荷の原因調査に使えます。

• 非同期処理が止まる原因を調べたいとき
• 時々失敗するテストを調べたいとき
• 起動時や子プロセスの不具合調査

Claude Codeの記憶、定期実行、タスク待ち行列を組み合わせ、継続的な作業を設計するスキル。外部の実行環境や画面操作の連携設定も案内します。

• PRを定期的に確認したいとき
• 毎日の調査結果を集約したいとき
• 記憶を使った会議前の準備

Claude Codeで複数の専門エージェントに仕事を振り分け、記憶や進捗をファイルに残しながら、セッションをまたぐ継続作業と定期実行を設計するスキル。

• 開発と執筆の担当を連携させたいとき
• セッション間で背景を引き継ぎたいとき
• 毎朝の状況確認を定期実行したいとき

Claude Codeの設定を点検し、重複したスキルや古いメモリ、不要な権限などを整理します。候補ごとに確認し、元に戻せる形で無効化・退避するスキルです。

• 大量追加したスキルの重複を確認したいとき
• 古いメモリや不要なフックの点検
• 重複した権限設定の整理

限られたGPUメモリで大規模言語モデルを追加学習するため、LoRAやQLoRAの設定を支援します。学習結果の保存、用途別の切り替え、モデルへの統合も扱います。

• 少ないGPUメモリで追加学習したいとき
• LoRAの学習設定を選びたいとき
• 用途別のアダプターを切り替えたいとき

Use a file-based PARA memory system to store, retrieve, and organize durable knowledge across sessions. Trigger on saving facts, daily notes, entity records, weekly synthesis, recall, tacit user patterns, or plan memory.

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Implement persistent memory patterns for AI agents using AgentDB. Includes session memory, long-term storage, pattern learning, and context management. Use when building stateful agents, chat systems, or intelligent assistants.

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Agent skill for memory-coordinator - invoke with $agent-memory-coordinator

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Implement persistent memory patterns for AI agents using AgentDB. Includes session memory, long-term storage, pattern learning, and context management. Use when building stateful agents, chat systems, or intelligent assistants.

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Import a memory export from another AI assistant into Claude's memory — conversationally, additively, and with the content treated as data.

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Long-term memory for the agent via Hindsight. Use to recall relevant past context before answering, retain durable facts as you learn them, and reflect over accumulated memory for the "why" behind a decision. Load whenever continuity across sessions matters — the user refers to earlier work, states a lasting preference, or asks a question that prior context could answer.

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Set up and check Hindsight long-term memory for this Bot. Use the first time a Bot uses Hindsight, when the user asks to connect or check memory, or whenever a Hindsight tool call fails.

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Memory is the cornerstone of intelligent agents. Without it, every interaction starts from zero. This skill covers the architecture of agent memory: short-term (context window), long-term (vector stores), and the cognitive architectures that organize them.

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Implement memory-safe programming with RAII, ownership, smart pointers, and resource management across Rust, C++, and C. Use when writing safe systems code, managing resources, or preventing memory bugs.

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Merges mature lessons from a domain memory file into its instruction file. Syntax: `/memory-merger >domain [scope]` where scope is `global` (default), `user`, `workspace`, or `ws`.

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