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Claude Mem

技能 已验证 活跃

搜索 Claude-Mem 的持久化跨会话记忆数据库。当用户问“我们是否已经解决了这个问题?”、“上次我们如何做 X?”或者需要处理先前会话中的工作时使用。

目的

让 Claude Code 用户能够轻松回忆和利用不同会话中的过去工作和知识,从而提高连续性并减少重复工作。

功能

  • 持久化跨会话记忆存储
  • 高级搜索和过滤功能
  • 观察结果周围的时间线检索
  • 通过渐进式披露工作流实现高效的 token 使用
  • 与 Claude Code 和 MCP 工具集成

使用场景

  • 回忆先前遇到问题的解决方案
  • 审查过去的项目决策和发现
  • 查找先前工作会话中的特定信息
  • 在长期项目中保持上下文

非目标

  • 充当通用任务管理器
  • 存储实时对话上下文
  • 替换主要的 Claude Code 对话历史记录
  • 提供项目管理或错误跟踪功能

工作流

  1. 使用 `search` 工具搜索记忆索引以获取相关观察结果。
  2. 按查询、类型、日期、项目等过滤结果。
  3. 使用 `timeline` 工具获取有趣结果周围的时间顺序上下文。
  4. 根据搜索和时间线上下文选择相关的观察结果 ID。
  5. 使用 `get_observations` 工具获取选定观察结果的完整详细信息。

实践

  • 记忆管理
  • 搜索索引
  • 上下文检索

先决条件

  • Node.js 18.0.0 或更高版本
  • 支持插件的 Claude Code
  • Bun(如果缺失则自动安装)
  • uv(如果缺失则自动安装)

安装

npx skills add thedotmack/claude-mem

通过 npx 运行 Vercel skills CLI(skills.sh)— 需要本地安装 Node.js,以及至少一个兼容 skills 的智能体(Claude Code、Cursor、Codex 等)。前提是仓库遵循 agentskills.io 格式。

质量评分

已验证
99 /100
about 22 hours ago 分析

信任信号

最近提交1 day ago
星标75.5k
许可证Apache-2.0
状态
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类似扩展

Memory Bank

99

Claude Code 的高效持久化内存系统,在会话启动时可节省约 67% 的 token(经 tiktoken 验证)。分层架构,具有渐进式加载、紧凑编码、分支感知上下文、智能压缩、会话差异、冲突检测、会话续传协议和恢复模式。在会话开始时(如果存在 MEMORY.md)、在响应“记住这一点”、“继续我上次的进度”、“我们上次在做什么”、“总结”、“保存进度”、“别忘了”、“切换上下文”、“交接”、“内存健康”、“保存状态”、“继续我上次的进度”、“上下文预算”、“还剩多少上下文”或任何具有现有内存文件的项目会话开始时激活。此技能一次解决两个问题:Claude 在会话之间忘记一切,以及会话太快达到上下文限制。它用紧凑、结构化的内存加载取代了数千个浪费的重新解释 token,使 Claude 能够在 2000 个 token 内获得完整的项目上下文。

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Validate Plugin

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Validate a Claude Code plugin structure, frontmatter, and MCP tool references

技能
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Running Claude Code Via Litellm Copilot

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当通过本地 LiteLLM 代理将 Claude Code 路由到 GitHub Copilot 时使用,以减少直接的 Anthropic 支出,配置 ANTHROPIC_BASE_URL 或 ANTHROPIC_MODEL 覆盖,或对 Copilot 代理设置失败进行故障排除,例如 model-not-found、无 localhost 流量或 GitHub 401/403 身份验证错误。

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xixu-me

Guard

100

保护 Claude Code 会话免受上下文溢出影响,通过运行一个后台守护进程来监控会话大小并在压缩命中之前自动进行修剪。当用户说“guard”、“protect session”、“context getting long”、“prevent compaction”、“session management”或正在运行需要持续上下文保护的代理团队时使用。

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Ruya-AI

Create Command

100

Interactive assistant for creating new Claude commands with proper structure, patterns, and MCP tool integration

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NeoLabHQ

Rule Effectiveness Analysis

100

Analyze which rules are actively used vs inert. Detect coverage gaps. Recommend pruning to reduce token consumption.

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luiseiman