关于 Memlayer
Memlayer 是供 Claude Code、Gemini CLI 和 Codex CLI 使用的持久记忆插件系统,需配合 MemLayer。它记录任务经历、提取模式,并将验证过的策略转为可复用技能,支持跨任务学习。
主要功能
- 01记录任务结果和上下文
- 02检索相关过往经历
- 03从经历中提取模式
- 04将模式转为可复用技能
- 05保存持久笔记
- 06审查和管理记忆
适用场景
- 01开始任务前回忆既有解决方案
- 02重试前记录失败详情
- 03将反复验证的经验转为技能
- 04保存项目专属参考笔记
MCP 相关
这些插件为 Claude Code 和 Gemini CLI 配置 `memlayer` MCP 服务,并为 Codex CLI 配置 MCP。其工具可记录和检索任务经历与笔记、搜索模式、读取技能并管理记忆。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
https://prociq.ai/mcpclaude mcp add --transport http MemLayer-Plugin https://prociq.ai/mcp{"mcpServers":{"MemLayer-Plugin":{"type":"http","url":"https://prociq.ai/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"MemLayer-Plugin":{"type":"http","url":"https://prociq.ai/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"MemLayer-Plugin":{"type":"http","url":"https://prociq.ai/mcp"}}}{"mcpServers":{"MemLayer-Plugin":{"serverUrl":"https://prociq.ai/mcp"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
工具
详细介绍
MemLayer 插件
面向 Claude Code、Gemini CLI 和 Codex CLI 的自学习记忆系统,可在多次任务执行过程中持续学习。 必须与 MemLayer 搭配使用。
概览
MemLayer 为你的 AI Agent 提供情景记忆能力,使其能够:
- 记录任务执行情况,将其作为情景记录结果、错误和上下文
- 提取模式,从过往经验中总结,尤其是失败经验
- 将经过验证的策略提升为可复用技能
- 检索相关上下文,在开始新任务前获取信息
- 从错误中学习,避免重蹈覆辙
安装
一键安装程序(curl)
在目标项目目录中运行以下命令。
Gemini CLI
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/shafty023/MemLayer-Plugin/main/install-gemini.sh | bash
此操作会安装 Gemini 插件,并在 .gemini/settings.json 中配置 memlayer MCP。
然后在 Gemini 中运行 /mcp auth memlayer,完成 MCP 登录。
默认情况下,安装程序检出的引用为 main(可通过 MEMLAYER_REPO_REF 覆盖)。
Claude Code
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/shafty023/MemLayer-Plugin/main/install-claude.sh | bash
此操作会添加插件市场、安装 memory@ProcIQ,并在 Claude 中配置 memlayer MCP 服务。
Codex CLI
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/shafty023/MemLayer-Plugin/main/install-codex.sh | bash
此操作会将 memory-usage 技能安装到 ${CODEX_HOME:-~/.codex}/skills,更新当前代码库的 AGENTS.md,配置 MCP,并显示 codex mcp login memlayer 步骤,供你显式运行。
默认情况下,安装程序检出的引用为 main(可通过 MEMLAYER_REPO_REF 覆盖)。
Claude Code
-
将插件市场添加到 Claude Code:
/plugin marketplace add shafty023/MemLayer-Plugin -
安装记忆插件:
/plugin install memory@ProcIQ -
使用你的 API 密钥配置 prociq MCP 服务(设置方法请参见 prociq.ai)
有关插件安装的更多详情,请参阅官方文档。
Gemini CLI
请参阅 Gemini 插件文档,了解安装和设置说明。
Codex CLI
请参阅 Codex 插件文档,了解安装和设置说明。
项目结构
MemLayer-Plugin/
├── .claude-plugin/ # Claude marketplace registration
├── codex/ # Codex CLI installer and policy template
│ ├── setup.sh
│ └── templates/
├── gemini/ # Gemini CLI installer and manifest
│ ├── manifest.json
│ └── setup.sh
└── plugins/
└── memory/ # Claude Code plugin and shared skill source
├── .claude-plugin/
│ └── plugin.json # Plugin manifest
├── commands/ # CLI commands
│ ├── audit.md # /memory:audit - inspect memory state
│ ├── teach.md # /memory:teach - inject knowledge manually
│ └── forget.md # /memory:forget - remove episodes
├── hooks/ # Integration hooks
│ ├── hooks.json
│ └── scripts/
│ ├── session-start.sh
│ └── user-prompt.sh
└── skills/
└── memory-usage/
└── SKILL.md # Canonical memory system usage guide
命令
/memory:audit [episodes|patterns|skills]
检查当前记忆系统的状态。显示统计信息、近期情景记录、高置信度模式和技能清单。
/memory:teach <lesson>
手动向记忆系统注入知识,无需执行任务。
/memory:teach When using Detox with animations, always add explicit waitFor timeouts of at least 5000ms
/memory:forget <episode-id|query>
从记忆中移除指定情景记录。可按查询搜索,也可按 ID 删除。
核心概念
情景记录
任务执行记录,包含:
- 任务目标和采用的方法
- 结果(成功/部分成功/失败)
- 适用时的错误详情
- 使用的工具和涉及的文件模式
- 重要性评分(0.0–1.0)
模式
从多个情景记录中提取的经验:
- 根本原因分析
- 推荐策略
- 触发条件(错误、关键词、工具)
技能
成熟且高置信度的模式,可提升为可复用知识,并在出现相关任务时提供。
笔记
持久的自由格式知识条目,不会衰减(与情景记录不同):
- 记录不应被遗忘的重要发现
- 记录项目专属知识
- 通过
/memory:teach命令手动传授知识 - 保存应始终可查阅的参考资料
整合
自动处理过程,包括:
- 对相似情景记录进行聚类
- 从失败中提取模式
- 让过时或价值较低的情景记录逐渐衰减
- 将模式提升为技能
记忆工具(MCP)
Episode 工具
| 工具 | 用途 |
|---|---|
prociq_log_episode | 记录任务执行情况(异步、非阻塞) |
prociq_retrieve_context | 执行任务前获取相关过往经验 |
prociq_search_episodes | 使用筛选条件搜索(outcome、error_type、project) |
prociq_get_episode | 按 ID 获取完整 episode |
prociq_search_episodes_full | 语义搜索并返回完整 episode |
prociq_forget_episodes | 永久删除 episode |
prociq_archive_episode | 软删除 episode(可恢复) |
Note 工具
| 工具 | 用途 |
|---|---|
prociq_log_note | 存储持久的自由格式知识 |
prociq_update_note | 修改现有 note |
prociq_get_note | 按 ID 获取 note |
prociq_search_notes | 按内容或标签搜索 note |
prociq_delete_note | 从存储中移除 note |
模式与技能工具
| 工具 | 用途 |
|---|---|
prociq_search_patterns | 使用筛选条件搜索模式 |
prociq_list_skills | 列出所有可用技能 |
prociq_get_skill_content | 按 ID 获取技能 Markdown 内容 |
系统工具
| 工具 | 用途 |
|---|---|
prociq_get_memory_stats | 查看记忆健康状况和统计数据 |
prociq_trigger_consolidation | 手动运行记忆维护 |
最佳实践
何时记录
应记录:
- 失败(始终在重试前记录)
- 需要调查才能找到的不明显解决方案
- 首次遇到的任务类型
- 反复出现的问题类别(配置、调试、集成)
不应记录:
- 琐碎修复(拼写错误、缺少导入)
- 常规 CRUD 操作
- 纯研究/探索任务
重要性评分
| 场景 | 分数 |
|---|---|
| 一般成功 | 0.2–0.3 |
| 首次遇到的任务类型 | 0.5–0.6 |
| 学到新知识 | 0.7–0.8 |
| 关键发现/失败 | 0.9–1.0 |
关键规则:先记录失败
始终在重试之前记录失败。这样可以捕获确切的错误上下文,否则重试成功后这些信息就会丢失。
钩子的工作方式
- SessionStart — 提醒 Claude 有哪些可用的记忆工具
- UserPromptSubmit — 将记忆工作流注入 TodoWrite(先检查记忆,最后记录结果)
- Stop — 提醒 Claude 记录失败并建议进行反思
许可证
MIT 许可证 — 详情请参阅 LICENSE。
作者
Daniel Ochoa (@shafty023)
链接
- prociq.ai — 记忆系统后端
- Claude Code 文档
- Gemini CLI 文档
- Codex CLI 文档
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。