搜索「Long Term Memory」的结果

io.github.majiayu000/claude-skill-registry/refactoring-analyst-ryu-qqq-authhub

重构分析专家。以约定为基准分析现有代码库。零容忍违规检测、影响度分析、分阶段重构计划制定。执行 /refactor-plan 命令时自动启用，并将结果保存到 Serena Memory。

io.github.TanStack/table/migrate-v8-to-v9

`@tanstack/react-table` v8 到 v9 的机械式破坏性变更迁移。凭肌肉记忆照写的每一个 v8 风格选项、类型或方法，下文都列出了 v9 对应写法：`useReactTable` 改为 `useTable`；根级 `get*RowModel` 选项改为写在 `tableFeatures({...})` 里的行模型工厂，并与各自的 *Fns registry 并列；`createColumnHelper<TData>` 改为 `createColumnHelper<typeof features, TData>`；`table.getState()` 改为 `table.state` / `table.store.state` / `table.atoms.X.get()`；`sortingFn` 改为 `sortFn`；`enablePinning` 拆分；下划线前缀 API 去掉前缀；`ColumnSizing` 拆为 `columnSizingFeature` 与 `columnResizingFeature`。若需渐进迁移，`@tanstack/react-table/legacy` 的 `useLegacyTable` 可在 v9 引擎上接受 v8 API——但它已被弃用、包体积更大，且没有 `table.Subscribe`。长期来看，每个表格都要从它迁走。

skillsmp.ruvnet-ruflo-skill-md

Ruflo 是面向 AI 编码 agent（Claude Code、Cursor、Codex、Copilot、Gemini、Amp 及另外 12 家）的多 agent 编排平台。当用户希望：(1)在项目中安装/初始化 ruflo；(2)运行采用分层协同的多 agent swarm；(3)使用 ruflo 的 314+ MCP 工具处理记忆、路由、钩子、sub-agent 或工作流；(4)查看 ruflo 状态/版本/doctor 健康检查；(5)为任务挑选合适的 ruflo 插件（共 30+）时使用本 skill。

io.github.anthropics/skills/claude-api

Claude API / Anthropic SDK 参考——模型 id、定价、参数、流式输出、工具调用、MCP、agent、缓存、token 计数、模型迁移。触发条件：提示中出现任何 Claude/Anthropic 相关名称（Claude、Anthropic、Fable、Opus、Sonnet、Haiku 等）；用户询问 LLM 相关问题（定价/选型/限额/缓存）时不要凭记忆回答；或任务属于 LLM 类且未指明供应商。仅当明确针对其他供应商（OpenAI/GPT/Gemini/Llama/Mistral/Cohere/Ollama）时跳过。

io.github.affaan-m/ECC/ecc-guide

Answer questions about Everything Claude Code by reading the live repo surface — agents, skills, commands, hooks, rules, install profiles, and docs — instead of memory. Use when the user asks what ECC includes, how to install or reset it, which skill or command fits a task, or how project onboarding works.

io.github.affaan-m/ECC/ck

为 Claude Code 提供按项目持久化的记忆。会话启动时自动加载项目上下文，用 git 活动追踪会话，并写入原生记忆。命令运行确定性的 Node.js 脚本——行为在各模型版本之间保持一致。当项目需要让上下文在多次 Claude Code 会话之间保留、而不必每次重新解释时使用。

io.github.affaan-m/ECC/enterprise-agent-ops

以可观测性、安全边界与生命周期管理运行长生命周期智能体工作负载。适用于运行需要可观测性、安全边界或生命周期控制的长生命周期智能体负载。

io.github.CherryHQ/cherry-studio/cherry-tool-guide

面向通用 agent 的 Cherry Studio 一方工具与内置 shell 路由。在支持 shell 的会话中处理直接的本地工作时:用 `bun <file>` 运行 JS/TS、用 `bun x` 运行一次性 JS 工具;用 `uv run [--with <pkg>] python` 运行 Python、用 `uvx` 运行一次性 Python CLI;搜索用 `rg`。在修改项目依赖、判断工具用临时还是复用方式、读取或转换本地 Office/PDF 文件、跨 Agent 会话协调或委派,或使用 Cherry 自有的 web/浏览器、知识库、持久记忆、日程/通知、IM 渠道、图像生成、产物报告、托管 CLI、技能或 MCP 服务器注册能力前先加载本指南——即使用户没有点名工具。在处理 shell/文件变通方案前先查阅;以实时工具 schema 为准。

skillsmp.stas00-ml-engineering-skill-md

端到端训练与运维大规模 LLM/VLM/多模态模型的实战方法论与具体配方——选择并基准测试加速器、存储与网络；SLURM/Kubernetes 编排；最大化训练吞吐并在显存内装下模型；诊断并撑过训练不稳定、NaN/Inf 与硬件/作业故障；检查点与容错；推理性能与显存；调试多节点/多卡挂起；以及编写/运行测试。当用户在训练或微调大模型、遭遇低 TFLOPS/MFU、OOM、数据加载缓慢、损失尖峰/发散、NCCL/InfiniBand 或多节点挂起、节点/GPU 故障、检查点或抢占问题、存储/网络瓶颈，或需要挑选 GPU/云/文件系统，或估算推理延迟/吞吐时使用。提炼自《Machine Learning Engineering》，最新版本见 https://github.com/stas00/ml-engineering。

io.github.google/skills/gke-manifest-generation

为 GKE Autopilot 与 GKE Standard 集群生成并更新安全、可用于生产的 Kubernetes YAML 清单。用于创建或修改 GKE 部署清单、配置容器安全上下文、设置 CPU/内存资源限制、定义就绪/存活/启动探针、挂载 Secret 与卷、配置 GKE Gateway API 路由、面向 Spot VM，或部署 AI 模型推理工作负载（vLLM、TGI、Gemma）。不用于实时集群操作、Pod 排障（用 gke-workload-troubleshooting）或集群基础设施供给（用 gke-cluster-creation）。

io.github.google/skills/gke-alert-configuration

使用 PromQL 与 Google Cloud Managed Service for Prometheus，通过 Terraform 为 Google Kubernetes Engine（GKE）集群、工作负载与服务配置告警策略。用于编写、分析、校验或部署以监控 GKE 服务延迟、流量、错误率（采用多窗口多燃烧率 SLO 告警）、内存饱和，以及 CrashLoopBackOff、Node NotReady 等集群健康状况的 Terraform 告警策略。不用于非 GKE 计算运行时，如无 GKE 的独立 Compute Engine VM 或独立 Cloud Run 服务。

io.github.affaan-m/ECC/article-writing

根据提供的示例或品牌指引，以独特语气撰写文章、指南、博客、教程、newsletter 等长篇内容。当用户需要超过一段的成稿书面内容时使用，尤其在对语气一致性、结构和可信度有要求时。

io.github.emilkowalski/skills/mobile-native

Make a web app feel native on a phone — the small CSS and meta-tag fixes that separate "a website in a browser" from something that feels installed. Covers sticky hover states, tap highlight flashes, the 100vh bug, inputs that zoom the page, laggy taps, pull-to-refresh hijacking scroll, content under the notch, long-press selecting button text, carousels that scroll the wrong way, mismatched status bars, and the rule that you test on real hardware. Use when a web app is being built for or reviewed on mobile, when something "works in Chrome but feels wrong on my phone", when building a PWA, a bottom sheet, a carousel, a full-screen layout, or any touch interaction. For motion itself use animate; for React Native use animate-expo.

io.github.mem0ai/mem0/mem0-integrate

以目标驱动、TDD 的流程将 Mem0 集成到现有仓库。自动检测仓库语言,并让用户在 Mem0 Platform(托管)与 Mem0 开源(自托管)之间选择。先写失败测试再做实现。产出本地功能分支和供配套验证技能使用的 .mem0-integration/ 产物。触发条件:用户说 "integrate mem0"、"add mem0 to this repo"、"wire mem0 into <repo>",或询问如何在现有项目中加入记忆。不触发:一般 SDK 使用(用 skill:mem0)、CLI 使用(用 mem0-cli)、Vercel AI SDK(用 skill:mem0-vercel-ai-sdk)。成功后调用 skill:mem0-test-integration 在同一工作区验证(松耦合)。

io.github.affaan-m/ECC/autonomous-agent-harness

将 Claude Code 转变为具备持久记忆、定时操作、计算机使用和任务队列的完全自主代理系统。通过利用 Claude Code 原生的 crons、调度、MCP 工具和记忆，取代独立的代理框架（Hermes、AutoGPT）。当用户希望持续自主运行、定时任务或自我导向的代理循环时使用。

io.github.android/skills/leanback-to-compose-tv-migration

为 Android TV 应用提供从旧版 Leanback UI Toolkit、Android Views 或 Support Fragments 迁移到 Jetpack Compose for TV（androidx.tv）的指令与架构模式。用于 Leanback 到 Compose 的迁移，包括浏览页、设置页、认证页、登录页或视频播放页的迁移；或将 BrowseSupportFragment、LeanbackSettingsFragment、PreferenceFragment、BaseLeanbackPreferenceFragmentCompat、VideoSupportFragment、GuidedStepSupportFragment、SearchSupportFragment、VerticalGridSupportFragment、Presenter、ArrayObjectAdapter、CursorMapper 替换为现代 Compose 等价物；或实现带焦点记忆的沉浸式轮播、基于 PlayerSurface 的 Media3 视频播放、自定义 10 英尺客厅布局。

io.github.thedotmack/claude-mem/mem-search

搜索 claude-mem 的跨会话持久记忆数据库。当用户问「我们之前解决过这个吗」「上次 X 是怎么做的」，或需要既往会话的工作时使用。

io.github.deepseek-ai/deepseek-harness/dsh-speed-up-perf

在调查或优化 DeepSeek Harness 性能、设计贴近真实的合成基准或 CI 性能门禁、剖析长会话或 Web 响应速度，或把性能 PR 的证据转化为经测量且不改变行为的修复时使用。

io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/optimize-for-gpu

将科学 Python 工作负载加速到 NVIDIA GPU 上，并验证结果正确且更快。适用于 CUDA/GPU 优化；CPU 受限的 NumPy、SciPy、pandas、scikit-learn、NetworkX、scikit-image、向量检索、图像处理、图、仿真或文件 I/O 负载；CuPy、cuDF、cuML、cuGraph、cuVS、cuCIM、KvikIO、Warp、Newton、Numba-CUDA、RAFT 相关问题；以及性能剖析、内存搬运、kernel 或多 GPU 瓶颈。当大规模数据并行的 Python 代码很慢且 GPU 加速是合理选项时也应使用，即使用户没有提到 CUDA。

io.github.code-yeongyu/oh-my-openagent/data-scientist

以混合引擎策略进行专业数据处理：优先使用常驻内核引擎——DuckDB 加上常驻的 Python 技术栈（Polars/numpy/matplotlib），在 harness 支持的 js/py eval 内核中保持常驻，其他环境则用 bun/uv 单次执行——并按动作决定放置方式（内存内、流式、远端就地）。触发词：analyze the data、what is in this CSV/parquet/json、summarize this、group by、filter rows、sort by、join these files、merge datasets、time series trend、compare yesterday and today、distribution/histogram、correlation、clean duplicates、handle missing values、dataset larger than RAM、SQL query on files、DataFrame operations、chart/plot this data、DuckDB vs Polars selection、quick data exploration CLI。不适用于：纯文本/代码查看、配置文件或极小的内联计算。

io.github.PostHog/posthog/splitting-oversized-modules

以可证明、不改变行为的方式，把超大的 Python 模块（上千行的 logic.py、models.py、api.py 或其测试文件）机械拆分为按关注点分离的包。当被要求拆分/分解上帝模块或从中搬出函数、在改动前人工已同意拆分，或在动手重组约上千行的模块内代码之前使用——拆解长函数或就地抽取 helper 只会把一切留在同一文件里，因此先查看值不值得拆的门槛并提议拆分。涵盖该门槛、以无环依赖图把符号分配给关注点、AST 加 tokenize 的搬迁脚本，以及证明结果是纯移动。仅限 Python——前端文件请用 writing-ui-components。不适用于把共享 helper 抽取到 common/，也不适用于在 products 之间搬代码（那是 isolating-product-facade-contracts）。

io.github.mem0ai/mem0/mem0-cli

Mem0 CLI——mem0 记忆操作的命令行界面。触发条件:用户提到 "mem0 cli"、"mem0 command line"、"@mem0/cli"、"mem0-cli"、"pip install mem0-cli"、"npm install -g @mem0/cli",或在终端/shell 中运行 mem0 命令(mem0 add、mem0 search、mem0 list、mem0 get、mem0 init、mem0 config、mem0 import)。查询包含 --user-id、--output、--json、--agent 等 CLI 参数,或描述 bash/zsh/终端使用时也触发。不触发:Python/TS 代码中的 SDK 集成(用 mem0 技能),或 Vercel AI SDK provider(用 mem0-vercel-ai-sdk)。

io.github.mattpocock/skills/writing-beats

写作（精加工）：把原始素材组装成节拍式的内容旅程，每个术语在使用前先落地铺垫。

io.github.openclaw/openclaw/wiki-maintainer

维护 OpenClaw 记忆 wiki 库：确定性页面、受管区块、以来源为据的更新。