SkillFeeder › 全部 Skill › Agent工具链 › engramory
按需读写人类可读的 Markdown 记忆文件,自动维护索引与生命周期
engramory
engramory 是 SkillFeeder 收录的Agent Skill,来自 GitHub 仓库 tinqiao-oss/engramory,★ 198。按需读写人类可读的 Markdown 记忆文件,自动维护索引与生命周期。适合重视可读性与可控性的 AI 代理。场景是Agent工具链 · Agent运行时。能做的事包括生成并更新纯文本记忆索引、保存用户反馈、项目事实等持久信息、任务结束时智能筛选保留关键内容。打开 GitHub 自行安装。
能做什么
- 生成并更新纯文本记忆索引
- 保存用户反馈、项目事实等持久信息
- 任务结束时智能筛选保留关键内容
原文简介
Curated, file-based long-term memory for an AI agent. Use this skill (1) at the start of a task or when resuming unfinished work to recall via the memory index, (2) during a task to save durable user, feedback, project, or reference facts, (3) when a task finishes, to run the completion checkpoint — promote what is durable, retire what was only transient, and write nothing when nothing qualifies (
同场景推荐
- dispatching-parallel-agents所在仓库 obra/superpowers,仓库 ★ 314,917并行分发多个独立任务给专用智能体同时处理
- executing-plans所在仓库 obra/superpowers,仓库 ★ 314,917亲手逐项执行实施计划,全程不调用子代理,最终由人工统一评审。
- requesting-code-review所在仓库 obra/superpowers,仓库 ★ 314,917自动调用代码审查子智能体,精准识别潜在问题
- subagent-driven-development所在仓库 obra/superpowers,仓库 ★ 314,917按计划逐项派发独立子代理实现任务,每项自动审查再汇总终审
- using-superpowers所在仓库 obra/superpowers,仓库 ★ 314,917强制在响应前调用匹配技能,确保所有操作合规执行
- agent-architecture-audit所在仓库 affaan-m/ECC,仓库 ★ 300,014诊断 agent 架构故障,定位 wrapper、内存、工具调用等 12 层问题并给出修复代码
- agent-eval所在仓库 affaan-m/ECC,仓库 ★ 300,014横向对比多个编程 agent 在自定义任务上的通过率、耗时与成本
- agent-harness-construction所在仓库 affaan-m/ECC,仓库 ★ 300,014优化AI代理的动作空间、工具定义和观测格式,提升任务完成率。