Przejdź do treści
Biblioteka skilli
AI i agenci · Integracja z narzędziem

persistent-memory

/persistent-memory

Daje agentowi trwałą pamięć między sesjami dzięki YantrikDB: ładuje kontekst na starcie i zapisuje decyzje, fakty i metody pracy. Wymaga serwera MCP yantrikdb.

Repozytorium
yantrikdb-mcp ↗
Licencja
MIT
Ostatnia zmiana repozytorium
24.10.2026

Ocena i bezpieczeństwo

100/ 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.
Treść35 / 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
1
Skrypty
0
Komentarze HTML
0
Adresy URL w SKILL.md
2
Przestarzałość

Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 24.10.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.

Licencja

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

Co robi i kiedy

Daje agentowi trwałą pamięć między sesjami dzięki YantrikDB: ładuje kontekst na starcie i zapisuje decyzje, fakty i metody pracy. Wymaga serwera MCP yantrikdb.

Oryginalny opis (EN)

Give this agent durable memory across sessions using YantrikDB. Use at the start of every session to load prior context, whenever the user or a job references past decisions, people, preferences, or earlier runs, and whenever something worth keeping is learned (a decision, a fact, a working method, a qualified lead, a benchmark result). Requires the yantrikdb MCP server to be connected.

Jak działa

  1. Session start — one call
  2. Before acting — recall, the right way
  3. During work — capture as you go
  4. Job and pipeline agents — the operator patterns
  5. End of substantial work — conditional
  6. The habit that makes it work
Sekcje z nagłówków SKILL.md, w oryginale · 86 linii, 660 słów
Podgląd SKILL.md
---
name: persistent-memory
description: >-
  Give this agent durable memory across sessions using YantrikDB. Use at the
  start of every session to load prior context, whenever the user or a job
  references past decisions, people, preferences, or earlier runs, and
  whenever something worth keeping is learned (a decision, a fact, a working
  method, a qualified lead, a benchmark result). Requires the yantrikdb MCP
  server to be connected.
license: MIT
metadata:
  author: yantrikos
  homepage: https://yantrikdb.com
  source: https://github.com/yantrikos/yantrikdb-mcp
---

# Persistent memory (YantrikDB)

You have a persistent, semantic, typed memory that survives across sessions,
provided by the `yantrikdb` MCP server. It is not a notes file: it does
similarity recall, tracks belief revisions, detects contradictions, learns
procedures, and answers "what did I believe at time t". Treat it as your
long-term memory, not as optional tooling.

Tool names may carry a harness prefix (`mcp_yantrikdb_recall`,
`mcp__yantrikdb__recall`, or bare `recall`). The unprefixed names are used
below; map them to whatever your harness registered.

## Session start — one call

Call `session` with `action="digest"` once. It returns a single briefing:
narrative head, open decisions, unresolved conflicts, pending triggers, and
stale high-importance memories. Do this before answering anything
substantive; a session that starts blank when 500 memories exist is a bug,
and it is this one.

## Before acting — recall, the right way

- Query with **one short natural-language sentence** (5–10 words), not a
  keyword list. Separate focused calls beat one broad one.
- For "what is the CURRENT value of X" (latest config, current owner, present
  status), use `memory` with `action="chain_head"` — similarity search
  returns the most-similar *revision*, which for values that change over time
  is often stale. `chain_head` returns the actual current value.
- Trust signals: hits whose `why_retrieved` says "aged", "superseded", or
  "rarely confirmed" are weak evidence. Prefer fresher hits, and say so if
  you act on a flagged one.
- Before starting a task you may have done before, call `procedure` with
  `action="surface"` — a learned method beats re-deriving one.

## During work — capture as you go

- New durable fact → `remember`. Be specific and searchable ("Client Foo
  approved the March pricing tier", not "they said yes"). Set `importance`:
  0.8–1.0 decisions and hard commitments, 0.5–0.7 useful context, 0.3–0.5
  background. Set `domain` and `source`.
- A stored fact **changed** → `correct` with a `reason` — never a second
  `remember`. This preserves history and prevents the contradiction the next
  session would otherwise inherit.
- Entity relationship learned → `graph` with `action="relate"`.
- A working method discovered (a scraping recipe that got past a blocker, a
  benchmark invocation that finally worked) → `procedure` with
  `action="learn"`.
- Do NOT store: secrets or credentials, ephemeral task chatter, anything
  derivable from the repo or files you already have. Memory is for what
  would otherwise be lost when this session ends.

## Job and pipeline agents — the operator patterns

If you are a recurring job (scraper, lead-gen, benchmark, monitor) rather
than a chat companion:

- **Namespace per pipeline.** Pass `namespace="<pipeline-name>"` on every
  call so runs of different jobs never pollute each other's recall.
- **Exactly-once on retries.** Harness retries duplicate writes. Pass
  `idempotency_key` on `remember` — same key + same text returns the same
  record instead of writing twice.
- **Dedupe against prior runs.** Before processing an item (a lead, a URL, a
  test case), `recall` it. Already stored with the same outcome → skip. This
  is what makes run #50 cheaper than run #1 instead of identical to it.
- **Store outcomes, not transcripts.** "example.com qualified: 200-seat firm,
  hiring for data roles" is a memory. The raw scraped HTML is not.
- **Resurface on schedule.** Use `trigger` to have a memory come back at a
  time or on a condition ("re-check this lead in two weeks") instead of
  hoping a future run thinks of it.

## End of substantial work — conditional

Only when the session was long or changed real state: call `think` to
consolidate and surface contradictions. If it reports conflicts, resolve them
with `conflict` `action="resolve"` or ask the user — do not leave a
contradiction for the next session to trip over. Short read-only sessions
skip this.

## The habit that makes it work

Every substantive turn either **reads from** memory (recall) or **writes
to** it (remember). A turn that does neither leaves no trace, and the next
session starts closer to blank than it should. If you notice three
substantive turns without touching memory, pause and recall.

Wersje

RepozytoriumWynikLicencja
Ta strona · yantrikos/yantrikdb-mcp100MIT
mthines/agent-skills100MIT
aws-solutions/konductor100Apache-2.0

Migawka bazy z 28.10.2026 · wersja paczki f7a3232de6b4 (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

  • 84memory
    Zapisuje i odczytuje trwałą pamięć agenta: decyzje, preferencje i wyniki sesji, przed działaniem i przy wznowieniu projektu.
  • 95cpersona-memory
    Daje Claude trwałą, przeszukiwalną pamięć między sesjami przez serwer MCP CPersona, zapisując decyzje, reguły i preferencje.
  • 100memory
    Prowadzi trwałą pamięć agenta dla danej roli: fakty, preferencje, decyzje i dzienny log zapisane jako zwykły markdown.
  • 95pact-memory
    Zapisuje kontekst, cele, wnioski i decyzje agentów PACT oraz przeszukuje je semantycznie między sesjami.
  • 100engraphis-memory
    Zapewnia agentowi trwałą, zakresową i wyjaśnialną pamięć między sesjami i repozytoriami przez narzędzia MCP Engraphis, np. konwencje, decyzje i przyczyny błędów.
  • 100hindsight-memory
    Zapewnia agentowi pamięć długoterminową w Hindsight: przywołuje kontekst przed odpowiedzią, zapisuje trwałe fakty i analizuje zgromadzoną pamięć pod kątem przyczyn decyzji, gdy liczy się ciągłość między sesjami.

Uwagi i zgłoszenia

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