К основному содержанию
скилл CX Codex

recall · parcadei — скилл для Claude Code: поиск по памяти прошлых сессий

Скилл достаёт из памяти проекта наработки прошлых сессий: паттерны, ошибки, установки. Пригодится, когда агент повторяет уже пройденный путь.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add parcadei/Continuous-Claude-v3 --skill recall -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает recall

Скилл recall ищет по сохранённым наработкам прошлых сессий. Запрос уходит в семантический поиск, на выходе — пять результатов с полным текстом, типом наработки, уровнем уверенности и контекстом сессии, в которой она появилась.

Под капотом PostgreSQL с эмбеддингами BGE. Скилл запускает scripts/core/recall_learnings.py через uv, поэтому нужен каталог $CLAUDE_OPC_DIR с этим скриптом и настроенное подключение к базе. Без них вызов упадёт — это повод проверить окружение до того, как звать скилл в реальной задаче.

После запроса можно дописать --k N, чтобы вернуть другое число результатов, --vector-only для чистого векторного поиска или --text-only, если нужен быстрый текстовый. Скилл помечен как не вызываемый пользователем напрямую, так что дёргает его агент.

Какие задачи решает

  • найти паттерны работы с хуками из прошлых сессий
  • вспомнить, как ставили мастер установки
  • поднять контекст по ошибкам TypeScript
  • проверить, что уже пробовали в этом проекте
  • получить полный текст наработки, а не только заголовок

Примеры запросов агенту

  • /recall hook development patterns
  • /recall wizard installation
  • /recall TypeScript errors --k 10 --vector-only

Как установить recall

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add parcadei/Continuous-Claude-v3 --skill recall -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/recall/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/recall/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Из того же набора67

commit Скилл проводит git-коммиты через согласование с вами и не добавляет упоминаний Claude в сообщения. Пригодится, когда агент накопил правки за сессию. CX Codex +1 499установок braintrust-tracing Скилл объясняет трассировку сессий Claude Code в Braintrust и связь следов субагентов с родительской задачей. Нужен при разборе хуков и пропавших спанов. CX Codex +1 495установок workflow-router Определяет цель задачи и передаёт её нужному субагенту: исследование, план, реализация или отладка. Пригодится, когда непонятно, с какого агента начинать. CX Codex +1 495установок shapely-compute Выполняет вычислительную геометрию через Shapely: строит фигуры, проверяет пространственные предикаты и рассчитывает площади прямо в агенте. CX Codex +1 495установок math-router Скилл разбирает математический запрос и выдаёт готовую CLI-команду для нужного скрипта. Пригодится, когда агент считает интегралы, доказывает теоремы или строит графики. CX Codex +1 493установок help Интерактивный навигатор по возможностям окружения Continuous-Claude-v3. Показывает готовые воркфлоу, доступных субагентов, хуки и CLI-утилиты. CX Codex +1 491установок completion-check Проверяет, подключена ли инфраструктура к рабочему пути: хуки зарегистрированы, нужный backend используется, сценарий проходит end-to-end. CX Codex +1 489установок slash-commands Справочник по созданию слэш-команд: быстрые промпты, запуск bash и ссылки на файлы прямо в тексте команды. CX Codex +1 489установок

Другие версии recall

Похожие

pgvector-semantic-search tigerdata Скилл учит агента настраивать векторный поиск в PostgreSQL с помощью pgvector. Он помогает хранить эмбеддинги, строить индексы HNSW и готовить базу к задачам RAG. CX Codex +1 938установок vector-database-engineer Seth Hobson Субагент для проектирования векторного поиска: выбор базы, эмбеддинги, гибридный поиск и индексы под RAG. CX Codex ★ 41 729звёзд репо rag-engineer sickn33 Скилл для проектирования систем поиска и генерации с векторными базами данных. Помогает настроить чанкинг, выбрать embedding-модели и оптимизировать качество поиска перед тем, как результаты попадут в LLM. CX Codex +1 1 000установок rag-retrieval OrchestKit Скилл с готовыми паттернами retrieval-augmented generation: гибридный поиск, HyDE, реранкинг, pgvector. Пригодится, когда строишь RAG-пайплайн и нужны рабочие схемы, а не теория. CX Codex +1 1 500установок embedding-strategies Seth Hobson Скилл помогает выбирать модели эмбеддингов, настраивать чанкинг и проверять качество в semantic search и RAG. CX Codex 11 391установок rag-architect https://github.com/Jeffallan Проектирует RAG-системы: разбивает документы на чанки, генерирует эмбеддинги, настраивает векторные базы, строит гибридный поиск и оценивает качество извлечения контекста. CX Codex +1 4 700установок

Рядом в теме «Настройка агента: память, контекст, субагенты»

Всё по теме «Настройка агента: память, контекст, субагенты» →

Вопросы о recall

Как установить recall в Claude?

Выполните npx skills add parcadei/Continuous-Claude-v3 --skill recall -a claude-code. Скилл окажется в ~/.claude/skills/recall/SKILL.md.

Что делает recall?

Ищет по памяти прошлых сессий и возвращает пять наиболее близких наработок с полным содержимым, типом и уровнем уверенности.

Что нужно для работы recall?

Каталог $CLAUDE_OPC_DIR со скриптом scripts/core/recall_learnings.py, запуск через uv и база PostgreSQL с эмбеддингами BGE.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: recall
description: Query the memory system for relevant learnings from past sessions
user-invocable: false
---

# Recall - Semantic Memory Retrieval

Query the memory system for relevant learnings from past sessions.

## Usage

```
/recall <query>
```

## Examples

```
/recall hook development patterns
/recall wizard installation
/recall TypeScript errors
```

## What It Does

1. Runs semantic search against stored learnings (PostgreSQL + BGE embeddings)
2. Returns top 5 results with full content
3. Shows learning type, confidence, and session context

## Execution

When this skill is invoked, run:

```bash
cd $CLAUDE_OPC_DIR && PYTHONPATH=. uv run python scripts/core/recall_learnings.py --query "<ARGS>" --k 5
```

Where `<ARGS>` is the query provided by the user.

## Output Format

Present results as:

```
## Memory Recall: "<query>"

### 1. [TYPE] (confidence: high, id: abc123)
<full content>

### 2. [TYPE] (confidence: medium, id: def456)
<full content>
```

## Options

The user can specify options after the query:

- `--k N` - Return N results (default: 5)
- `--vector-only` - Use pure vector search (higher precision)
- `--text-only` - Use text search only (faster)

Example: `/recall hook patterns --k 10 --vector-only`

© parcadei · MIT · parcadei/Continuous-Claude-v3

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой