Agent Skills
返回列表
🤖

分类记忆服务

AI Agent 更新于 2026.08.29

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中：

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @org-rn88lg3j/remember-svr。

技能介绍

要解决的问题

大模型在单次对话内能记住上下文，但一旦新会话开始，上一轮的事实、偏好或中间结论就消失了。对需要长期维护信息的 Agent 来说，这意味着每次调用都从零开始。把历史塞进提示词虽然能缓解，但会迅速膨胀上下文、引入噪声，而且难以按主题隔离和清理。

分类记忆服务用一层外部持久化来解决：把需要保留的信息按 category 写入，再在后续会话中按同一分类取回。category 是一级索引，条目还可以附带 tags 做更细的归类。

工作原理

核心能力

  • 写入：scripts.tools.remember_memory 把一条数据存进指定分类，可选 tags
  • 检索：scripts.tools.retrieve_memories 按分类取出全部记忆，category 传 * 可跨分类取回
  • 删除分类：scripts.tools.remove_memory_category 清空整个分类
  • 删除单条：scripts.tools.remove_specific_memory 按内容部分匹配删除

关键步骤

  • 每次调用先检查 scripts.config.settings.api_key，为空时用 AskUserQuestion 询问用户，拿到后调用 scripts.config.set_api_key(key) 保存
  • 大模型是路由层：理解用户意图、选择工具、提取参数，代码只负责调用 API
  • 参数不完整时用 AskUserQuestion 追问缺失项，而不是自行猜测
  • 工具返回 dict，其中 result["raw"] 是 API 原始 JSON，整理后展示给用户

适用边界与注意点

  • API 密钥是硬性前提，未配置时禁止搜索或编造数据
  • 没有全文检索或语义检索，取回方式是按分类列出全部条目
  • remove_specific_memory 使用部分匹配，可能误删同分类下的相似内容
  • 密钥保存在本地配置中，生产环境需要评估访问控制与审计策略

使用场景

  • 长线项目跟进。代码审查后，用户需将确认的技术债务按模块分类存入记忆，下周开会前按模块取回，避免翻找聊天记录。
  • 多项目配置管理。配置多个智能体时，需将全局 API 配置与局部参数分开存储，生成新配置时用 `*` 拉取所有分类。
  • 测试环境清理。项目进入新阶段后，测试工程师需将旧版环境的残留记忆分类整体清空，或按关键字精准删除失效用例。
  • 访谈素材归档。内容运营处理大量访谈记录时，需按受访者分组存储并打上高优标签，方便后续按分类快速调取。

适合人员

  • 需要维护跨会话上下文的 AI 应用开发者，希望在不手动拼接 prompt 的情况下让 Agent 记住用户偏好。
  • 管理多个自动化工作流的自动化工程师，需要在不同流程间共享全局配置并隔离局部状态。
  • 处理大量非结构化调研数据的产品研究员，希望按主题分类沉淀历史素材并在后续研究中快速调取。
  • 需要清理测试环境脏数据或过期上下文的测试工程师，诉求是按分类或关键字安全地批量或精准删除记忆。