remembering-conversations — скилл для Claude Code: суть и установка
Заставляет агента искать прошлые решения и обсуждения в истории диалогов до того, как заявить о незнании темы или начать гадать. Экономит контекст, считывая только нужные выжимки.
npx skills add obra/episodic-memory --skill remembering-conversations -a claude-codeЧто делает remembering-conversations
Скилл задаёт строгое правило работы с контекстом: агент обязан проверить архив прошлых диалогов перед тем, как признаться в незнании или начать строить догадки. В Claude Code для этого вызывается субагент search-conversations через инструмент Task. В средах Codex или OpenCode поиск идёт напрямую через MCP-инструменты episodic-memory.
Вместо полной загрузки логов агент считывает только от двух до пяти наиболее релевантных фрагментов. Затем он формирует выжимку объёмом от 200 до 1000 слов со ссылками на источники. По заявлению автора, такой приём экономит контекстное окно в 50–100 раз. Полагаться на голую память модели опасно. Без обращения к базе она легко сочинит несуществующие детали прошлых бесед.
Для работы требуется настроенный MCP-сервер episodic-memory с инструментами search и read. Скилл прямо запрещает начинать с поиска по архиву при разборе текущего репозитория: вызовы grep и чтение локальных файлов остаются приоритетными.
Какие задачи решает
- поднять принятые ранее архитектурные решения и обоснования
- вспомнить шаги отладки для повторяющихся ошибок
- восстановить контекст проекта по фразам вроде «как в прошлый раз»
- избежать повторного изобретения уже готового процесса
Примеры запросов агенту
- Почему мы выбрали этот способ авторизации в прошлый раз?
- Ты помнишь, как мы настраивали окружение для сборки?
- Что мы решили насчёт структуры базы данных, когда обсуждали схему?
Как установить remembering-conversations
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add obra/episodic-memory --skill remembering-conversations -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/remembering-conversations/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/remembering-conversations/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add obra/episodic-memory --skill remembering-conversations -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/remembering-conversations/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add obra/episodic-memory --skill remembering-conversations -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/remembering-conversations/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install obra/episodic-memory remembering-conversations2Вручную: положить файлы
.github/skills/remembering-conversations/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add obra/episodic-memory --skill remembering-conversations -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/obra/episodic-memory --path skills/remembering-conversationsВручную: положить файлы
.devin/skills/remembering-conversations/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add obra/episodic-memory --skill remembering-conversations -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
Похожие
Вопросы о remembering-conversations
Как установить remembering-conversations в Claude Code?
Выполните команду npx skills add obra/episodic-memory --skill remembering-conversations -a claude-code. Скилл сохранится по пути ~/.claude/skills/remembering-conversations/SKILL.md.
Что делает скилл remembering-conversations?
Он обязывает агента искать информацию в архиве диалогов через субагента search-conversations или MCP-инструменты search и read. Агент читает от двух до пяти релевантных бесед и готовит сжатую выжимку со ссылками на источники.
Когда агенту запрещено искать в архиве бесед?
Скилл предписывает не начинать с поиска по прошлым диалогам при изучении текущей структуры кодовой базы: для этого сначала используют grep или прямое чтение файлов. Также поиск не нужен, если ответ уже дан в текущей сессии.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: remembering-conversations description: You MUST invoke this skill before saying "I don't know," guessing, or treating any topic as new, no matter how trivial the question seems. It supplements other memory systems, which only hold partial records. Searching past conversations is the only way to recover what was actually said. --- # Remembering Conversations **Core principle:** Search before reinventing. Searching costs nothing; reinventing or repeating mistakes costs everything. ## Mandatory: Search Historical Memory **YOU MUST search historical memory for any historical search.** Announce: "Searching past conversations for [topic]." ### Claude Code Use the Task tool with `subagent_type: "search-conversations"`: ``` Task tool: description: "Search past conversations for [topic]" prompt: "Search for [specific query or topic]. Focus on [what you're looking for - e.g., decisions, patterns, gotchas, code examples]." subagent_type: "search-conversations" ``` ### Codex If a `search-conversations` agent is available, dispatch it with the same prompt. If not, use the MCP tools directly: 1. Search with the episodic-memory `search` tool 2. Read the top 2-5 results with the episodic-memory `read` tool 3. Synthesize findings in your response 4. Include source pointers so the user can inspect the original conversations The search workflow will: 1. Search with the `search` tool 2. Read top 2-5 results with the `read` tool 3. Synthesize findings (200-1000 words) 4. Return actionable insights + sources **Saves 50-100x context vs. loading raw conversations.** ### opencode Use the MCP tools directly unless a local search agent is available: 1. Search with the episodic-memory `search` tool 2. Read the top 2-5 results with the episodic-memory `read` tool 3. Synthesize findings in your response 4. Include source pointers so the user can inspect the original conversations ## When to Use Use this whenever the current task would benefit from information you may have learned before, even if the user did not explicitly ask you to search. **When past experience may help:** - You need to recall decisions, rationale, patterns, solutions, pitfalls, or project context from earlier work - A task resembles something you've solved, debugged, reviewed, released, or planned before - You need to repeat a workflow or process that may have prior gotchas or established steps **When you're stuck:** - You've investigated a problem and can't find the solution - Facing a complex problem without obvious solution in current code - Need to follow an unfamiliar workflow or process **When historical signals are present:** - User says "last time", "before", "we discussed", "you implemented" - User asks "why did we...", "what was the reason..." - User says "do you remember...", "what do we know about..." **Before answering from uncertainty:** - Before guessing from memory or saying "I don't know" about something that may have been learned in a past conversation, search memory unless the current conversation already answers it **Don't search first:** - For current codebase structure (use Grep/Read to explore first) - For info in current conversation - Before understanding what you're being asked to do ## Direct MCP Tool Access Use these directly when a search agent is unavailable or the current harness does not support agent dispatch: - `mcp__plugin_episodic-memory_episodic-memory__search` - `mcp__plugin_episodic-memory_episodic-memory__read` When using MCP tools directly, keep context small: search first, then read only the top 2-5 relevant conversations or line ranges. See MCP-TOOLS.md for complete API reference if needed for advanced usage.
© obra · MIT · obra/episodic-memory