# elite-longterm-memory

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.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 2400 установок · ★ 16
- Автор: NextFrontierBuilds
- Лицензия: не указана · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/NextFrontierBuilds/elite-longterm-memory/tree/HEAD/SKILL.md
- Обновлён: 2026-01-30
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/elite-longterm-memory

## Что делает

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`.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NextFrontierBuilds/elite-longterm-memory --skill elite-longterm-memory -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/elite-longterm-memory/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/elite-longterm-memory/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NextFrontierBuilds/elite-longterm-memory --skill elite-longterm-memory -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/elite-longterm-memory/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NextFrontierBuilds/elite-longterm-memory --skill elite-longterm-memory -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/elite-longterm-memory/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install NextFrontierBuilds/elite-longterm-memory elite-longterm-memory
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/elite-longterm-memory/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NextFrontierBuilds/elite-longterm-memory --skill elite-longterm-memory -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/NextFrontierBuilds/elite-longterm-memory
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/elite-longterm-memory/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NextFrontierBuilds/elite-longterm-memory --skill elite-longterm-memory -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/NextFrontierBuilds/elite-longterm-memory/tree/HEAD/SKILL.md

## Когда брать
- 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

## Похожие
- [memory-lancedb-pro](https://affpapa.org/nevibecode/skills/memory-lancedb-pro.md) — скилл · 643 установки
- [memory-hygiene](https://affpapa.org/nevibecode/skills/aaaaqwq-memory-hygiene.md) — скилл · 374 установки
- [V3 Memory Unification](https://affpapa.org/nevibecode/skills/v3-memory-unification.md) — скилл · 1100 установок
- [convex-agent](https://affpapa.org/nevibecode/skills/convex-agent.md) — скилл · 35900 установок
- [deep-agents-memory](https://affpapa.org/nevibecode/skills/deep-agents-memory.md) — скилл · 19000 установок
- [memory-md-management](https://affpapa.org/nevibecode/skills/memory-md-management.md) — скилл · 3500 установок

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md