recall — скилл для Claude Code: поиск по памяти
Ищет прошлые наблюдения, сессии и выводы по теме через agentmemory. Пригодится, когда нужно вспомнить, что уже делали или обсуждали.
npx skills add rohitg00/agentmemory --skill recall -a claude-codeЧто делает recall
Скилл передаёт текст запроса в memory_smart_search и использует гибридный поиск: BM25, векторы и граф. По умолчанию он запрашивает до 10 результатов. Можно ограничить поиск проектом или агентом, а также выбрать сохранённые знания либо зафиксированную активность.
Краткие результаты не раскрывают весь контекст. Чтобы показать содержание, скилл расширяет выбранные записи по их ID с теми же фильтрами; затем группирует наблюдения по сессиям и начинает с наиболее значимых. Если совпадений нет, он предлагает другие поисковые формулировки, а не додумывает историю. Для работы нужен доступный инструмент memory_smart_search; без него этот поиск не выполнится.
Какие задачи решает
- найти прошлые решения по теме
- проверить, обсуждали ли уже задачу
- восстановить контекст прежних сессий
- отфильтровать историю по проекту или агенту
Примеры запросов агенту
- Вспомни, что мы решили насчёт ротации refresh token.
- Найди прошлые наблюдения о лимитах запросов в этом проекте.
- Проверь, обсуждали ли мы уже истечение сессии.
Как установить recall
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add rohitg00/agentmemory --skill recall -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/recall/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/recall/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add rohitg00/agentmemory --skill recall -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/recall/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add rohitg00/agentmemory --skill recall -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/recall/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install rohitg00/agentmemory recall2Вручную: положить файлы
.github/skills/recall/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add rohitg00/agentmemory --skill recall -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/rohitg00/agentmemory --path plugin/skills/recallВручную: положить файлы
.devin/skills/recall/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add rohitg00/agentmemory --skill recall -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
Из того же набора11
Весь набор →Похожие
Вопросы о recall
Как установить recall в Claude Code?
Выполните npx skills add rohitg00/agentmemory --skill recall -a claude-code. Файл скилла находится по пути ~/.claude/skills/recall/SKILL.md.
Что делает скилл recall?
Он ищет наблюдения, сессии и выводы из прошлой работы через memory_smart_search, а найденные записи раскрывает по ID, чтобы получить полный контекст.
Что нужно для работы recall?
Нужен доступный инструмент memory_smart_search. Если он недоступен, скилл не сможет выполнить поиск.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
---
name: recall
description: Search agentmemory for past observations, sessions, and learnings about a topic using hybrid BM25 plus vector plus graph search. Use when the user says "recall", "what did we do about", "did we ever", "have we seen", or needs context from past sessions.
argument-hint: "[search query]"
user-invocable: true
---
The user wants to recall past context about: $ARGUMENTS
## Quick start
```json
memory_smart_search { "query": "jwt refresh token rotation", "limit": 10 }
```
Expected output:
```text
2 results across 2 sessions.
[importance 8] decision · "Rotate refresh tokens on every use" (session 7f3a9c21)
[importance 5] code · "limit.ts counts per-IP" (session b21d004e)
```
## Why
Only surface what the tool returned. Never fabricate an observation, a session
id, or an importance score. If nothing comes back, say so.
## Workflow
1. Call `memory_smart_search` with the user's text as `query` and `limit: 10`.
Pass `project` when the user scopes to a specific repo and `agentId` when
they request one agent's history.
Use `targetLayer: "memory"` for explicitly saved knowledge, or
`targetLayer: "observation"` for captured activity. Omit it for mixed search.
2. Search results are compact. Before quoting full content or describing
provenance, call `memory_smart_search` with the selected IDs as a
comma-separated `expandIds` string and the same project, agent, and layer
filters. If expansion fails or the record is no longer available, report
that limitation; a title alone is not the full fact.
3. Group expanded observations by session and show the returned type, title,
and narrative. Include provenance only when the response supplies it.
4. Lead with the high-signal observations (importance >= 7).
5. With `memory_recall`, inspect `matched_count`, `excluded_by_budget`, and
`content_truncated` before treating an empty or shortened response as absent
knowledge. Recover full content with `memory_smart_search` using `expandIds`
and the same project, agent, and layer filters. `minimum_budget` reports the
estimated budget needed for a minimal preview when the budget is too small.
6. If there are no matches, suggest 2-3 alternative search terms and stop. Do not guess.
## Anti-patterns
WRONG: results are empty, so you write "We probably discussed token expiry last
week" from assumption.
RIGHT: "No memories matched that query. Try `refresh token`, `session expiry`,
or `auth rotation`."
## Checklist
- Every observation shown came from the tool response.
- Results grouped by session, high-importance first.
- Empty results trigger alternative-term suggestions, not invention.
- No session id or score was paraphrased or rounded.
## See also
- `remember`: the write side; recall retrieves what it stores.
- `recap`, `handoff`, `session-history`: session-scoped views of the same data.
- `memory-discipline`: when to run this search unprompted.
## Troubleshooting
See [TROUBLESHOOTING.md](TROUBLESHOOTING.md) if `memory_smart_search` is not available.
© rohitg00 · Apache-2.0 · rohitg00/agentmemory