elite-longterm-memory — скилл долгой памяти
Скилл собирает шесть слоёв памяти агента: рабочее состояние сессии, векторный поиск, граф решений в git, дневные логи и облачную копию. Пригодится, когда контекст теряется после компакции.
npx skills add NextFrontierBuilds/elite-longterm-memory --skill elite-longterm-memory -a claude-codeЧто делает elite-longterm-memory
Скилл раскладывает память агента по слоям. Горячий слой — файл SESSION-STATE.md: туда пишут до ответа, поэтому он переживает компакцию и перезапуск. Тёплый слой — LanceDB с векторным поиском, автоподхват контекста идёт через memory_recall. Холодный — заметки git в виде графа решений, ветка учитывается.
Дальше идут курируемый архив MEMORY.md с папкой memory/ для дневных логов, необязательная облачная копия через SuperMemory и автоизвлечение фактов на Mem0. Внутри описаны шаги настройки: создание SESSION-STATE.md, включение LanceDB в ~/.clawdbot/clawdbot.json, инициализация git-notes командой python3 skills/git-notes-memory/memory.py -p . sync --start.
Для LanceDB нужен OPENAI_API_KEY и плагин memory-lancedb. Без ключа векторный слой не заработает, а без плагина останутся только файлы и git-заметки. Mem0 ставится отдельно через npm install mem0ai и требует MEM0_API_KEY.
Какие задачи решает
- удержать контекст задачи после компакции сессии
- найти прошлое решение по смыслу, а не по точному слову
- записать выбор технологии в граф решений с привязкой к ветке
- свести дневные логи и выжимку в один читаемый файл
- синхронизировать память между устройствами
Примеры запросов агенту
- запиши в SESSION-STATE.md, что мы переходим на React, и продолжай
- найди в памяти, что мы решали про схему базы
- сохрани это как decision в git-notes
Как установить elite-longterm-memory
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NextFrontierBuilds/elite-longterm-memory --skill elite-longterm-memory -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/elite-longterm-memory/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/elite-longterm-memory/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NextFrontierBuilds/elite-longterm-memory --skill elite-longterm-memory -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/elite-longterm-memory/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NextFrontierBuilds/elite-longterm-memory --skill elite-longterm-memory -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/elite-longterm-memory/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install NextFrontierBuilds/elite-longterm-memory elite-longterm-memory2Вручную: положить файлы
.github/skills/elite-longterm-memory/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NextFrontierBuilds/elite-longterm-memory --skill elite-longterm-memory -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/NextFrontierBuilds/elite-longterm-memoryВручную: положить файлы
.devin/skills/elite-longterm-memory/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NextFrontierBuilds/elite-longterm-memory --skill elite-longterm-memory -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о elite-longterm-memory
Как установить elite-longterm-memory в Claude?
Выполните npx skills add NextFrontierBuilds/elite-longterm-memory --skill elite-longterm-memory -a claude-code. После этого файл скилла появится по пути ~/.claude/skills/elite-longterm-memory/SKILL.md.
Что делает elite-longterm-memory?
Описывает шесть слоёв памяти агента и порядок работы с ними: горячее состояние сессии, векторный поиск, граф решений в git, архив с дневными логами, облачная копия и автоизвлечение фактов.
Что нужно для работы векторного слоя?
Переменная окружения OPENAI_API_KEY и включённый плагин memory-lancedb. Настройки поиска задаются в ~/.clawdbot/clawdbot.json.
