К основному содержанию
скилл Claude Code

agent-memory — скилл для Claude Code: что делает и как установить

Разгружает разросшийся CLAUDE.md и переносит правила в четырёхуровневую память. Факты закрепляются только при повторении в разных сессиях.

Установить в Claude Code · Через маркетплейс плагинов Все способы и платформы ↓
/plugin marketplace add alirezarezvani/claude-skills
/plugin install agent-memory@claude-code-skills
Открыть на GitHub

Что делает agent-memory

Скилл заменяет сплошной CLAUDE.md многоуровневым хранилищем: от сырых стенограмм L0 до общих для всех проектов правил L3. С первого раза факт не закрепится. Чтобы попасть в постоянный контекст проекта L2, знанию нужно повториться минимум в 3 отдельных сессиях за 2 разных календарных дня.

Внутри работают хуки SessionStart, UserPromptSubmit и SessionEnd вместе со скриптами на Python. Вся логика опирается только на стандартную библиотеку Python: баз данных, векторных индексов или вызовов внешних LLM здесь нет. Если факт изменён фильтром секретов или содержит неразрешённое противоречие, система замораживает его на уровне L1.

Кандидаты на сохранение попадают в папку .memory/staged/. Ни одна строчка не запишется в основной рабочий файл без подтверждения командой /cs-memory adopt. Этот скилл стоит поставить тем, чей агент регулярно забывает прошлые правки или тонет в случайных инструкциях.

Какие задачи решает

  • Разгрузить переполненный файл CLAUDE.md без потери важных правил
  • Отследить происхождение конкретной инструкции до строки стенограммы
  • Заблокировать попадание вырезанных секретов в постоянный контекст
  • Изолировать противоречивые правила до подтверждения человеком

Примеры запросов агенту

  • agent-memory status
  • agent-memory why "PR base branch is dev"
  • agent-memory L1

Как установить agent-memory

1Через маркетплейс плагинов

/plugin marketplace add alirezarezvani/claude-skills
/plugin install agent-memory@claude-code-skills

Команда ставит плагин agent-memory целиком, со всеми его скиллами

2Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill agent-memory -a claude-code

3Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/agent-memory/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/agent-memory/

Из того же набора349

Весь набор →
engineering-skills Alireza Rezvani Каталог инженерных скиллов для Claude Code: помогает выбрать роль под задачу и загрузить только нужный SKILL.md. Подходит для архитектуры, тестов, DevOps и работы с данными. Claude Code 2 387установок finance-skills Alireza Rezvani Маршрутизирует финансовые запросы между тремя скиллами бандла: financial-analyst, saas-metrics-coach и month-end-close. Claude Code 2 312установок marketing-skills Alireza Rezvani Каталог и роутер для маркетинговых скиллов в Claude Code. Помогает выбрать нужный скилл для SEO, контента, CRO, каналов и других задач. Claude Code 2 264установок business-growth-skills Alireza Rezvani Маршрутизирует запросы по продажам и клиентскому сервису между четырьмя специализированными скиллами плагина в Claude Code. Claude Code 2 189установок engineering-advanced-skills Alireza Rezvani Индекс из 37 инженерных скиллов для архитектуры, автоматизации, надёжности и платформенных задач. Пригодится, когда проекту нужны отдельные рабочие сценарии. Claude Code 2 019установок product-skills Alireza Rezvani Оркестратор продуктовой работы для Claude Code. Маршрутизирует задачи между 16 направлениями и проверяет дерево возможностей скриптами. Claude Code 1 994установок pm-skills Alireza Rezvani Оркестрирует проектную работу через 8 PM-скиллов: Jira, Confluence, спринты, отчёты и коммуникации. Подходит для маршрутизации запросов и контроля delivery-цикла. Claude Code 1 975установок senior-backend Alireza Rezvani Скилл помогает проектировать архитектуру бэкенда, настраивать REST API и оптимизировать базы данных. Пригодится при создании роутов, ревью кода и нагрузочном тестировании. Claude Code 1 674установок

Похожие

speak-summary официальный github Скилл переписывает текст или сводку под восприятие на слух и синтезирует MP3-аудио локально на процессоре через Kyutai pocket-tts без обращения к облачным сервисам. GitHub Copilot 12установок skill-creator официальный anthropics Помогает создать новый скилл, доработать существующий и проверить результат через тестовые промпты и оценки. Claude Code Claude.ai 414 180установок writing-for-agents Matt Pocock Помогает писать скиллы и документы с инструкциями для агентов. Пригодится при правках AGENTS.md, CLAUDE.md и связанных справочных файлов. Claude Code 466 719установок media-use heygen-com Находит и генерирует ассеты для видео в HyperFrames — музыку, дикторский голос, аватары и эффекты. Сохраняет всё локально в assets. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 100 000установок mcp-builder официальный anthropics Скилл проводит через создание MCP-сервера на TypeScript или Python: от изучения протокола до тестов и оценки качества. Claude Code Claude.ai 130 949установок subagent-driven-development Jesse Vincent Скилл выполняет план через отдельных субагентов для каждой задачи и проверяет результат после каждого шага. Подходит для независимых задач в одной сессии. Claude Code CX Codex 237 746установок orchestration stablyai Координирует воркеров Orca через DAG задач, циклы супервизора и цепочки сообщений. Пригодится для распределения сложной работы между агентами. Claude Code CX Codex Cursor +1 349 200установок

Вопросы о agent-memory

Как установить agent-memory в Claude Code?

Выполните команду /plugin marketplace add alirezarezvani/claude-skills, а затем установите компонент через /plugin install agent-memory@claude-code-skills. Также доступна установка через npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill agent-memory -a claude-code.

Что делает agent-memory?

Он собирает уроки и замечания из рабочих сессий, распределяя их по четырём уровням. Факты переходят в постоянный контекст только при подтверждённом повторении и после явного одобрения человеком.

Нужна ли внешняя база данных для работы agent-memory?

Нет. Скилл работает локально на стандартной библиотеке Python, не требуя сторонних баз данных, векторных эмбеддингов или сетевых вызовов моделей.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: agent-memory
description: Use when a project's CLAUDE.md has grown past what anyone reads and you want the agent to learn durable facts from its own sessions instead — or when asking why the agent keeps re-learning the same correction, why a remembered rule is wrong, or where a memory line came from. Implements a four-tier store (L0 transcripts / L1 candidates / L2 project context / L3 stable persona) where promotion is earned by recurrence across sessions and days, never by one confident statement, and nothing reaches a committed file without a human adopting it.
argument-hint: "[optional: status | why \"<claim>\" | a tier name]"
license: MIT
metadata:
  version: 1.0.0
  build_pattern: "Tencent TencentDB-Agent-Memory's tiering concept rebuilt natively on Claude Code hooks; deterministic recurrence gates, no LLM, no database"
  distinct_from: "llm-wiki (a vault you write on purpose; this writes itself from sessions); skillopt-sleep (replays tasks to improve a skill; this extracts facts to remember); memory-engineering (audits and prices any memory system; this IS one, and is a legitimate subject of that audit)"
---

# Agent Memory — promotion is earned, not asserted

> **Portability:** stdlib only. No database, no embeddings, no network, no LLM calls.

## The problem

A project's `CLAUDE.md` is a memory system with one tier and no eviction: every
durable fact and every passing preference land in the same always-loaded file,
until the important lines are diluted by the incidental ones. Facts learned
mid-session vanish at teardown unless someone writes them down.

**The fix is not more storage — it is a promotion ladder.** A claim earns its
way toward always-loaded context by recurring; a human confirms the last step.

## The four tiers

Tiers are distinguished by **injection policy**, not storage format.

| Tier | Holds | Injected | Committed |
|---|---|---|---|
| **L0** | raw session transcripts | never | no (already on disk) |
| **L1** | candidate atoms | on relevance, at prompt time | no (gitignored) |
| **L2** | this project's context | every session start | yes, after adopt |
| **L3** | stable cross-project persona | always | yes, after adopt |

## The gates

Nothing moves up because it sounded important. It moves up because it recurred.

- **L0 → L1** — an explicit marker fires (a directive, a correction, a stated
  preference, a named lesson, a reproducible failure). Rule-based, high
  precision, deliberately low recall.
- **L1 → L2** — ≥ 3 distinct sessions spanning ≥ 2 distinct calendar days. A
  claim stated outright needs 2 sessions; the distinct-day rule still applies. A
  verified claim promotes on one observation and is the only day-exempt path.
- **L2 → L3** — held in ≥ 2 distinct projects, aged ≥ 30 days, uncontested.

**Two gates refuse rather than guess.** A claim whose text was altered by
redaction never promotes on evidence alone — the flag firing is evidence the
source was sensitive, and a lexical filter finding one secret is not proof it
found all of them. A claim with an open contradiction is frozen at L1 until a
human resolves it; the incumbent is never silently overwritten.

## Use it

```bash
# what is remembered, and what is blocking the next promotion
python3 scripts/memory_inspect.py --tier L1

# where did this line come from — sessions, days, transcript, quoted source
python3 scripts/memory_inspect.py --why "PR base branch is dev"

# every claim with an open contradiction, both directions of the join
python3 scripts/memory_inspect.py --contested

# dry-run the promotion pass; writes nothing
python3 scripts/memory_promote.py
```

Three hooks run the loop unattended: `SessionStart` injects L2 + L3,
`UserPromptSubmit` recalls relevant L1 atoms, `SessionEnd` captures and stages.
Each is disabled independently with `AGENT_MEMORY_SESSIONSTART=0`,
`AGENT_MEMORY_USERPROMPTSUBMIT=0`, `AGENT_MEMORY_SESSIONEND=0`. Every hook fails
open: a broken memory system costs you memory, never a session.

## Hard rules

1. **Redact before writing.** Every atom passes the filter before it reaches
   disk. Anything altered is quarantined from promotion.
2. **Propose, never apply.** Promotions land in `.memory/staged/`. Only an
   explicit `/cs-memory adopt` touches a `CLAUDE.md`, and it backs both up first.
3. **Cite, don't invent.** Every atom carries a back-pointer to the transcript
   line that produced it. `--why` resolving to *ambiguous* prints nothing rather
   than guess: a wrong citation is worse than a missing one.
4. **Never surface a contested claim as fact.** It is still injected — hiding
   the conflict is worse — but always tagged.
5. **The committed tiers carry no paths.** Promotion strips the back-pointer
   prefix, which embeds an OS username.

## Forcing questions

Walk these one at a time before trusting the store.

1. Which line in your `CLAUDE.md` did you last actually read before acting?
2. Would you rather the agent forget a true thing, or remember a false one?
3. When two remembered rules disagree, who decides — and when?
4. What would make you delete `.memory/` entirely?

Rationale, open decisions, field schema: [`../../DESIGN.md`](../../DESIGN.md).

© Alireza Rezvani · MIT · alirezarezvani/claude-skills

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой