Przejdź do treści
Biblioteka skilli
AI i agenci · Automatyzacja

remember

/remember

Przegląda bieżącą rozmowę i zapisuje wartościową wiedzę (dobre praktyki, konwencje, decyzje architektoniczne, workflowy, opinie użytkownika) w trwałej pamięci AGENTS.md lub w skillach wielokrotnego użytku.

Repozytorium
deepagents ↗
Licencja
MIT
Ostatnia zmiana repozytorium
25.10.2026

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
0
Przestarzałość

Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 25.10.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.

Licencja

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

Co robi i kiedy

Przegląda bieżącą rozmowę i zapisuje wartościową wiedzę (dobre praktyki, konwencje, decyzje architektoniczne, workflowy, opinie użytkownika) w trwałej pamięci AGENTS.md lub w skillach wielokrotnego użytku.

Oryginalny opis (EN)

Review the current conversation and capture valuable knowledge — best practices, coding conventions, architecture decisions, workflows, and user feedback — into persistent memory (AGENTS.md) or reusable skills. Use when the user says: (1) remember this, (2) save what we learned, (3) update memory, (4) capture learnings.

Jak działa

  1. Step 1: Identify Best Practices and Key Learnings
  2. Step 2: Decide Where to Store Each Learning
  3. Step 3: Create Skills for Significant Best Practices
  4. Step 4: Update Memory for Simpler Learnings
  5. Step 5: Summarize Changes
Sekcje z nagłówków SKILL.md, w oryginale · 113 linii, 607 słów
Podgląd SKILL.md
---
name: remember
description: "Review the current conversation and capture valuable knowledge — best practices, coding conventions, architecture decisions, workflows, and user feedback — into persistent memory (AGENTS.md) or reusable skills. Use when the user says: (1) remember this, (2) save what we learned, (3) update memory, (4) capture learnings."
license: MIT
compatibility: designed for deepagents-code
---

Review our conversation and capture valuable knowledge. Focus especially on **best practices** we discussed or discovered—these are the most important things to preserve.

## Step 1: Identify Best Practices and Key Learnings

Scan the conversation for:

### Best Practices (highest priority)
- **Patterns that worked well** - approaches, techniques, or solutions we found effective
- **Anti-patterns to avoid** - mistakes, gotchas, or approaches that caused problems
- **Quality standards** - criteria we established for good code, documentation, or processes
- **Decision rationale** - why we chose one approach over another

### Other Valuable Knowledge
- Coding conventions and style preferences
- Project architecture decisions
- Workflows and processes we developed
- Tools, libraries, or techniques worth remembering
- Feedback I gave about your behavior or outputs

## Step 2: Decide Where to Store Each Learning

For each best practice or learning, choose the right destination:

### -> Memory (AGENTS.md) for preferences and guidelines
Use memory when the knowledge is:
- A preference or guideline (not a multi-step process)
- Something to always keep in mind
- A simple rule or pattern

**Global** (`$DEEPAGENTS_HOME/agent/AGENTS.md`): Universal preferences across all projects
**Project** (`.deepagents/AGENTS.md`): Project-specific conventions and decisions

### -> Skill for reusable workflows and methodologies
**Create a skill when** we developed:
- A multi-step process worth reusing
- A methodology for a specific type of task
- A workflow with best practices baked in
- A procedure that should be followed consistently

Skills are more powerful than memory entries because they can encode **how** to do something well, not just **what** to remember.

## Step 3: Create Skills for Significant Best Practices

If we established best practices around a workflow or process, capture them in a skill.

**Example:** If we discussed best practices for code review, create a `code-review` skill that encodes those practices into a reusable workflow.

### Skill Location
`$DEEPAGENTS_HOME/agent/skills/<skill-name>/SKILL.md`

### Skill Structure
```
skill-name/
├── SKILL.md          (required - main instructions with best practices)
├── scripts/          (optional - executable code)
├── references/       (optional - detailed documentation)
└── assets/           (optional - templates, examples)
```

### SKILL.md Format
```markdown
---
name: skill-name
description: "What this skill does AND when to use it. Include triggers like 'when the user asks to X' or 'when working with Y'. This description determines when the skill activates."
---

# Skill Name

## Overview
Brief explanation of what this skill accomplishes.

## Best Practices
Capture the key best practices upfront:
- Best practice 1: explanation
- Best practice 2: explanation

## Process
Step-by-step instructions (imperative form):
1. First, do X
2. Then, do Y
3. Finally, do Z

## Common Pitfalls
- Pitfall to avoid and why
- Another anti-pattern we discovered
```

### Key Principles
1. **Encode best practices prominently** - Put them near the top so they guide the entire workflow
2. **Concise is key** - Only include non-obvious knowledge. Every paragraph should justify its token cost.
3. **Clear triggers** - The description determines when the skill activates. Be specific.
4. **Imperative form** - Write as commands: "Create a file" not "You should create a file"
5. **Include anti-patterns** - What NOT to do is often as valuable as what to do

## Step 4: Update Memory for Simpler Learnings

For preferences, guidelines, and simple rules that don't warrant a full skill:

```markdown
## Best Practices
- When doing X, always Y because Z
- Avoid A because it leads to B
```

Use `edit_file` to update existing files or `write_file` to create new ones.

## Step 5: Summarize Changes

List what you captured and where you stored it:
- Skills created (with key best practices encoded)
- Memory entries added (with location)

Wersje

RepozytoriumWynikLicencja
Ta strona · langchain-ai/deepagents100MIT
yonatangross/orchestkit100MIT
zereight/gitlab-mcp100MIT
stxrmik/antigravity-plus100MIT
rohitg00/agentmemory100Apache-2.0
eleboucher/memini100AGPL-3.0
ffMathy/hey-jarvis100MIT
alirezarezvani/claude-skills100MIT
cristobaltormo/cortex-md100MIT

Migawka bazy z 13.11.2026 · wersja paczki ad98ba3eaaf7 (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

  • 100mnemon-remember
    Zapisuje w trwałej pamięci wnioski z rozmowy, na prośbę użytkownika lub po decyzji, preferencji lub poprawce.
  • 100agents-md-revise
    Zapisuje wnioski z bieżącej sesji w pliku z zasadami projektu, czyli AGENTS.md, CLAUDE.md lub lokalnym nadpisaniu.
  • 100remember-session
    Zapisuje podsumowanie bieżącej sesji w MCP Memory Service: decyzje, przyczyny błędów i otwarte kwestie potrzebne w kolejnych sesjach.
  • 100shodh-memory
    Przechowuje i przywołuje kontekst dla agentów AI między rozmowami, zapisując decyzje, wnioski i błędy.
  • 100cortex-remember
    Zapisuje ważne decyzje, wzorce, błędy, wnioski i kontekst w trwałej pamięci Cortex, także po rozwiązaniu trudnych błędów i wyborze technologii.
  • 100memory-sync
    Zapisuje nowy kontekst, terminy, wnioski i lekkie decyzje w warstwie pamięci projektu (gorący cache AGENTS.md, docs/memory, docs/inbox.md) na prośbę lub na koniec sesji.

Uwagi i zgłoszenia

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