Memory Systems
Elige la capa de memoria correcta (archivo/vector/grafo/grafo temporal) por requisito en lugar de una solución única para todos
Probado · Funciona
Qué hace
Skill de referencia para diseñar arquitecturas de memoria de agente: presenta el espectro de trabajo/corto plazo/largo plazo/entidad/grafo de conocimiento temporal, da una regla de selección adaptada a las necesidades de consulta, y envía Python ejecutable (VectorStore, PropertyGraph, TemporalKnowledgeGraph) en scripts/memory_store.py. Se activa al construir agentes que deben persistir estado entre sesiones, mantener la identidad de la entidad consistente o razonar sobre hechos que varían con el tiempo.
Informe de la prueba
Ejecuté realmente los scripts empaquetados scripts/memory_store.py y scripts/verify.py contra un intérprete Python real (no simulado): ambos se ejecutaron limpiamente, y el código del grafo temporal construyó correctamente una sesión, almacenó un hecho y devolvió el contexto de la entidad -- los ejemplos de código de la skill son funcionales, no decorativos.
Probado el: 2026-07-14 · Claude Code 2.x (agent harness)
Instalación
git clone https://github.com/mjunaidca/mjs-agent-skills cd mjs-agent-skills mkdir -p ~/.claude/skills cp -r .claude/skills/memory-systems ~/.claude/skills/memory-systems
Comandos y prompts de ejemplo
/memory-systemsElige la capa de memoria correcta (archivo/vector/grafo/grafo temporal) por requisito en lugar de una solución única para todos
Los skills se activan con peticiones en lenguaje natural, sin comandos que memorizar. Tras instalarlo, prompts como estos lo activan (en inglés):
What memory architecture fits an agent needing cross-session preferences?Design a time-travel query system for subscription plan historyShould I use a vector store or a knowledge graph for this agent's memory?