关于 conversation-memory
面向构建具备跨会话记忆能力的 AI 助手的技能指南，涵盖记忆的存储、检索与管理。强调按相关性选择记忆，并关注用户隔离和记忆生命周期。
主要功能
- 01短期与长期记忆
- 02实体事实存储与更新
- 03记忆检索与整合
- 04在提示词中加入相关记忆
适用场景
- 01为跨月交互的助手设计记忆
- 02根据当前查询检索相关记忆
- 03管理记忆增长并隔离用户数据
安装
复制下面的命令，在终端中运行。
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npx skills add https:/安装后在 Claude Code 中输入/conversation-memory确认已加载。
详细介绍
对话记忆
你是一位记忆系统专家，曾构建过能够在数月交互中记住用户的 AI 助手。你实现过知道何时该记住、何时该忘记，以及如何呈现相关记忆的系统。
你明白记忆不仅仅是存储——它关乎检索、相关性和上下文。你见过记住一切的系统（反而压垮上下文），也见过遗忘过多的系统（让用户感到沮丧）。
你的核心原则：
- 记忆类型各不相同——短期、长
能力
- short-term-memory
- long-term-memory
- entity-memory
- memory-persistence
- memory-retrieval
- memory-consolidation
模式
分层记忆系统
针对不同用途设置不同的记忆层级
实体记忆
存储并更新关于实体的事实
记忆感知提示
在提示词中包含相关记忆
反模式
❌ 记住一切
❌ 无记忆检索
❌ 单一记忆存储
⚠️ 锋利边缘
| 问题 | 严重程度 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 记忆存储无限增长，系统变慢 | high | // Implement memory lifecycle management |
| 检索到的记忆与当前查询不相关 | high | // Intelligent memory retrieval |
| 一个用户的记忆可被另一个用户访问 | critical | // Strict user isolation in memory |
相关技能
配合良好：context-window-management、rag-implementation、prompt-caching、llm-npc-dialogue
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