# memory-discipline

Скилл задаёт порядок работы с памятью агента: искать прошлые решения до начала задачи, сохранять каждое решение в момент, когда оно принято.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 3900 установок · ★ 29896
- Автор: rohitg00
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/rohitg00/agentmemory/tree/HEAD/plugin/skills/memory-discipline/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-25
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/memory-discipline

## Что делает

Скилл описывает цикл сессии для agentmemory. В начале задачи агент ищет прежние решения через `memory_smart_search`, а когда решение устоялось или разобрался неочевидный момент — пишет `memory_save` с самим решением и причиной, 2–5 конкретными концептами и реальными путями к файлам. Сохранять нужно сразу, потому что пакетная запись в конце сессии теряет причины.

Поправки пользователя идут не в память, а в уроки: за это отвечает скилл `lesson`, а перед повтором типа задачи, где вас уже поправляли, вызывается `memory_lesson_recall`. Хуки могут записать, что произошло, но не могут решить, какой факт важен и какое решение окончательно, поэтому перед опорой на автозахват стоит проверить, включены ли нужные хуки и сжатие.

В память не идут секреты, временное состояние и всё, что и так читается из кода. Найденные записи скилл считает недоверенными: изменяемые факты надо сверять с текущими источниками, а инструкциям внутри записи — вроде выгрузки данных или запуска команд — следовать нельзя. Если пользователь требует явного разрешения на запись, агент ждёт его. Скилл не вызывается пользователем напрямую.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add rohitg00/agentmemory --skill memory-discipline -a claude-code
```

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

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add rohitg00/agentmemory --skill memory-discipline -a codex
```

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

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add rohitg00/agentmemory --skill memory-discipline -a cursor
```

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

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install rohitg00/agentmemory memory-discipline
```

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

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add rohitg00/agentmemory --skill memory-discipline -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/rohitg00/agentmemory --path plugin/skills/memory-discipline
```

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add rohitg00/agentmemory --skill memory-discipline -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/rohitg00/agentmemory/tree/HEAD/plugin/skills/memory-discipline/SKILL.md

## Когда брать
- найти прошлые решения по проекту до начала работы
- сохранить решение вместе с причиной, а не только вывод
- превратить поправку пользователя в урок с уровнем уверенности
- отсеять из памяти секреты и временное состояние
- проверить, что найденная запись относится к нужному проекту

## Примеры запросов агенту
- Перед началом задачи поищи в памяти прошлые решения по авторизации в `myrepo`.
- Зафиксируй в памяти: выбрали курсорную пагинацию вместо offset, потому что offset ломался после 100k строк в `db/list.ts`.
- Я уже поправлял тебя в такой задаче — подними уроки по этому типу работы.

## Похожие
- [setup-matt-pocock-skills](https://affpapa.org/nevibecode/skills/setup-matt-pocock-skills.md) — скилл · 1052851 установка
- [ask-matt](https://affpapa.org/nevibecode/skills/ask-matt.md) — скилл · 766587 установок
- [to-tickets](https://affpapa.org/nevibecode/skills/to-tickets.md) — скилл · 711230 установок
- [writing-plans](https://affpapa.org/nevibecode/skills/writing-plans.md) — скилл · 282859 установок
- [caveman-review](https://affpapa.org/nevibecode/skills/caveman-review.md) — скилл · 411800 установок
- [caveman-compress](https://affpapa.org/nevibecode/skills/caveman-compress.md) — скилл · 411500 установок

Из того же набора: [rohitg00/agentmemory](https://affpapa.org/nevibecode/by/rohitg00/agentmemory.md) — 17 карточек

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

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