Przejdź do treści
Biblioteka skilli
AI i agenci · Research

memory-search

/memory-search

Wyszukuje wcześniejsze decyzje, fakty i kontekst z poprzednich rozmów, gdy agent potrzebuje przypomnieć sobie wiedzę.

Licencja
MIT
Ostatnia zmiana repozytorium
11.11.2026

Ocena i bezpieczeństwo

90/ 100Klasa: dobry
Format25 / 25
Frontmatter z nazwą i opisem, poprawna nazwa, opis do 1024 znaków, nazwa zgodna z folderem.
Odkrywalność25 / 25
Opis mówi, kiedy użyć skilla, ma sensowną długość i jest w 3. osobie.
Treść25 / 35
Co najmniej 150 słów i do 500 linii, nagłówki, listy kroków, przykłady albo kod.
Higiena15 / 15
Bez zaślepek typu TODO, bez ścieżek Windows, z licencją.
Ryzykobrak sygnałów w skanie
Pliki w paczce
4
Skrypty
0
Komentarze HTML
0
Adresy URL w SKILL.md
0
Przestarzałość

Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 11.11.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.

Licencja

MIT, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem informacji o autorze.

Co robi i kiedy

Wyszukuje wcześniejsze decyzje, fakty i kontekst z poprzednich rozmów, gdy agent potrzebuje przypomnieć sobie wiedzę.

Oryginalny opis (EN)

Search agent memory effectively: recall prior decisions, facts, and context across conversations. Use when an agent needs to remember what was learned before.

Jak działa

  1. Overview
  2. When to use
  3. Core concepts
  4. Practical workflow
  5. Common pitfalls
Sekcje z nagłówków SKILL.md, w oryginale · 76 linii, 587 słów
Podgląd SKILL.md
---
name: memory-search
description: Search agent memory effectively: recall prior decisions, facts, and context across conversations. Use when an agent needs to remember what was learned before.
category: ai-maestro
---

# Memory Search

## Overview

Agents without memory start every conversation from zero. Memory systems store durable facts, decisions, preferences, and history — searchable when needed.

Effective memory search: store well (atomic claims, sourced, dated), retrieve with multiple query phrasings, and verify before acting on old memories.

The pattern: write memories as you learn, search before deciding, and update when facts change.

## When to use

- Agent needs prior context about the user or project
- Recalling past decisions and their reasoning
- Finding what was learned in earlier sessions
- Verifying a fact before acting on it
- Maintaining continuity across long-running work

## Core concepts

- **Atomic claims.**
  Store one fact per memory entry: who said it, when, the exact claim. Atomic entries retrieve precisely; paragraphs retrieve vaguely.
- **Source and date.**
  Every memory notes its origin (conversation date, document) and timestamp. Old memories need age-checking before use.
- **Multiple query phrasings.**
  Search with 2-3 different wordings of the same question. Retrieval is fuzzy — varied phrasings catch what one misses.
- **Verify before acting.**
  Retrieved memories are leads, not gospel. Check the source context for anything consequential before acting on it.
- **Update, don't just add.**
  When facts change, update or supersede the old memory. Contradictory memories without resolution poison future retrieval.
- **Salience and decay.**
  Not all memories matter equally. Boost frequently-used, correct memories; let stale, unused ones fade. Memory needs gardening.
- **Scoped retrieval.**
  Search the right store: user preferences vs. project facts vs. session history. Scoped search beats global noise.
- **Provenance chains.**
  For important claims, keep the chain: memory -> source conversation -> original evidence. Auditability matters for trust.

## Practical workflow

1. **Capture as you learn.**
   Durable facts, decisions, preferences -> memory immediately, in atomic form with source and date. Don't batch 'later.'
2. **Search before deciding.**
   Before acting on prior work, preferences, or history: search memory with 2-3 phrasings. Make it a habit, not an afterthought.
3. **Read the context.**
   For top hits, pull the surrounding source context. A claim without context is easy to misapply.
4. **Act on verified memories.**
   Use verified memories to inform decisions; note the memory as the basis so the reasoning is traceable.
5. **Update on change.**
   New information contradicting a memory? Update the entry (or mark superseded) immediately. Stale memories are worse than none.
6. **Garden periodically.**
   Review memories: still true? Still relevant? Merge duplicates, retire the dead. Monthly for active stores.
7. **Handle conflicts.**
   Two memories disagree: check sources and dates, prefer newer + better-sourced, record the resolution.
8. **Respect privacy.**
   Memories contain personal data. Scope access, never leak across users, and honor deletion requests completely.

## Common pitfalls

- **Never searching.**
  Having memory but deciding from scratch each time. The search habit is the whole value proposition.
- **Single phrasing.**
  One query, no hits, giving up. Retrieval needs 2-3 varied phrasings — different words catch different entries.
- **Acting on stale memories.**
  Using a year-old preference as current fact. Check dates; verify anything consequential.
- **Memory hoarding.**
  Storing everything verbatim. Uncurated memory becomes unsearchable noise — atomic, salient, gardened.
- **Contradictions unresolved.**
  Old and new memories disagreeing silently. Resolve explicitly or retrieval becomes a coin flip.
- **No provenance.**
  Facts without sources. When challenged ('where did you learn that?'), sourceless memories collapse.
- **Cross-user leakage.**
  One user's memories surfacing for another. Scope strictly; this is a privacy failure, not a feature.
- **Treating memory as truth.**
  Memory is a lead, not evidence. Verify against sources for anything that matters.
Pliki w paczce (4)
  • ATTRIBUTION.md 1 KB
  • INSTALL-NOTES.md 1 KB
  • SKILL.md 4 KB
  • skill.yaml 1 KB

Wersje

RepozytoriumWynikLicencja
Ta strona · doloopz94/virtual-office-muse-ai90MIT
rjmurillo/ai-agents100MIT
rjmurillo/ai-agents100MIT
S3YED/appie-kit100MIT
S3YED/appie-kit100MIT
davila7/claude-code-templates95MIT
23blocks-OS/ai-maestro-plugins95MIT
ibrain-bvba/gutt-claude-code-plugin90MIT
aristoapp/membase90MIT

Migawka bazy z 13.11.2026 · wersja paczki d1c3985a4baa (skrót SHA-256 całej paczki)

Pobrania w ostatnich 30 dniach: 0 · ranking

Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.

Podobne skille

  • 90recall
    Wyszukuje wspomnienia z sesji Claude Code w bieżącym projekcie, by przypomnieć decyzje, notatki i wcześniejsze rozmowy.
  • 84memory
    Zapisuje i odczytuje trwałą pamięć agenta: decyzje, preferencje i wyniki sesji, przed działaniem i przy wznowieniu projektu.
  • 95paxm
    Przechowuje i przywołuje pamięć agenta Codex, czyli wcześniejsze decyzje, kontekst projektu i preferencje użytkownika.
  • 95pact-memory
    Zapisuje kontekst, cele, wnioski i decyzje agentów PACT oraz przeszukuje je semantycznie między sesjami.
  • 100memory
    Zapisuje trwałe fakty, decyzje i preferencje w pamięci długoterminowej memini oraz przywołuje odpowiedni kontekst przed rozpoczęciem zadania.
  • 100agent-memory
    Daje agentowi trwałą pamięć semantyczną przez pakiet @three-ws/agent-memory: zapamiętuje fakty między sesjami i odczytuje graf encji.

Uwagi i zgłoszenia

Wiadomość trafi do Bartosza Sokolińskiego. Adres e-mail jest potrzebny tylko do odpowiedzi. Szczegóły w polityce prywatności.