Memory Systems
Choisit la bonne couche de mémoire (fichier/vecteur/graphe/graphe temporel) par exigence au lieu d'une solution unique.
Testé · Fonctionne
Ce que fait
Compétence de référence pour la conception d'architectures de mémoire d'agent : présente le spectre mémoire de travail/court terme/long terme/entité/graphe de connaissances temporel, donne une règle de sélection adaptée aux besoins de la requête, et fournit du Python exécutable (VectorStore, PropertyGraph, TemporalKnowledgeGraph) dans scripts/memory_store.py. Se déclenche lors de la construction d'agents qui doivent persister l'état entre les sessions, maintenir l'identité des entités cohérente, ou raisonner sur des faits variant dans le temps.
Rapport de test
A réellement exécuté les scripts groupés scripts/memory_store.py et scripts/verify.py contre un véritable interpréteur Python (non simulé) : les deux ont été exécutés proprement, et le code du graphe temporel a correctement construit une session, stocké un fait et renvoyé le contexte de l'entité -- les exemples de code de la compétence sont fonctionnels, pas décoratifs.
Testé le: 2026-07-14 · Claude Code 2.x (agent harness)
Installation
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
Commandes et exemples de prompts
/memory-systemsChoisit la bonne couche de mémoire (fichier/vecteur/graphe/graphe temporel) par exigence au lieu d'une solution unique.
Les skills se déclenchent sur des demandes en langage courant — aucune commande à retenir. Après installation, des prompts comme ceux-ci l'activent (en anglais) :
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?