Creo 记忆系统
v2.0.0
in.creo-memories/mcp-server
支持语义检索的 AI 智能体记忆系统。轻松存储与回忆记忆。
“Long Term Memory” 共 1,705 个结果
v2.0.0
in.creo-memories/mcp-server
支持语义检索的 AI 智能体记忆系统。轻松存储与回忆记忆。
v1.0.1
io.github.Intina47/context-sync
通用 AI 记忆——在 Claude、VSCode、Cursor、Continue、Windsurf、Zed 等工具之间同步上下文。
v1.0.0
ai.meminal/meminal
跨任意平台保留深层对话上下文的记忆能力。
io.github.mem0ai/mem0/mem0
Mem0 Platform SDK,为 AI 应用添加持久记忆。触发条件:用户提到 "mem0"、"MemoryClient"、"记忆层"、"记住用户偏好"、"持久上下文"、"个性化",或需要为聊天机器人、agent 或 AI 应用添加长期记忆。涵盖 Python SDK(mem0ai)、TypeScript SDK(mem0ai)及框架集成(LangChain、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Pipecat、LlamaIndex、AutoGen、LangGraph),也涵盖开源自托管的 Memory 类。模糊查询时这是默认的 mem0 技能。不触发:CLI 命令、终端使用或 shell 脚本(用 mem0-cli),或 Vercel AI SDK/@mem0/vercel-ai-provider/createMem0(用 mem0-vercel-ai-sdk)。
io.github.mem0ai/mem0/mem0-oss-to-platform
制定并执行将项目从 mem0 开源/自托管 SDK(本地 Memory 类)迁移到 mem0 Platform 托管 SDK(MemoryClient 类)的方案。当开发者想把 mem0 从 OSS/自托管迁移到托管 API 时使用,例如"把 mem0 设置迁移到平台""从自托管 mem0 切换到 MemoryClient""改用 mem0 API key 而非本地 Qdrant""把 mem0 迁到云端/托管服务""用平台配置替换本地向量库+嵌入器配置"。适用于 Python(from mem0 import Memory → from mem0 import MemoryClient)和 TypeScript/JavaScript(import { Memory } from "mem0ai/oss" → import MemoryClient from "mem0ai")。即使用户没说"迁移"二字,但明显希望现有 mem0 集成改为访问托管平台时也应触发。先产出可审阅的迁移计划,经开发者确认后执行。
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。
vbeta
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。
io.github.juliusbrussee/caveman/caveman-compress
把记忆或待办文件压缩成精简格式以节省 Token。
io.github.emilkowalski/skills/animation-vocabulary
反向查询词表,把对网页动画或动效效果的模糊描述转化为准确术语(如“弹窗打开时的弹跳效果”→ Pop in、“iOS 橡皮筋式滚动”→ Rubber-banding),仅用于给效果命名,不用于设计或实现。
io.smithery.henry-ships.sparkforge
调用一整套媒体生成、网页抓取与加密货币研究工具。在多种数据格式之间转换、总结长文档,并从图片或 PDF 中提取文本。把 SEO 元数据抽取、代码审查、内容创作等任务自动化,简化你的工作流。
v1.2.16
io.clawhub.ivangdavila/self-improving
自我反思 + 自我批评 + 自我学习 + 自组织记忆。Agent 评估自己的工作、发现错误并永久改进。
v1.0.0
io.clawhub.bestrocky/proactive-agent-lite
以记忆架构、反向提示与自愈模式让 AI agent 从被动执行者变为主动伙伴。
v1.0.0
io.clawhub.mkpareek0315/summarize-pro
当用户要求总结文本、文章、文档、会议、邮件、YouTube 字幕稿、书籍、PDF、报告、对话或任何长内容时使用。此外……(原文截断)
v1.1.1
io.clawhub.hopyky/self-reflection
通过结构化的反思与记忆实现持续自我改进。
io.smithery.ramboweb3.hivecast-x711
Pay-per-call tool API for autonomous agents. x402 payments on Base. 27 tools including web search, price feeds, and The Hive shared memory layer.
v1.0.3
io.clawhub.ivangdavila/coding
记录并适应你的编码偏好、约定与模式的编码风格记忆,带来一致的编码体验。
io.smithery.support-ix87.onehaus
OneHaus 通过 Model Context Protocol 把你的家接入 AI 助手。装好后,任何兼容 MCP 的客户端都能管理家中大小事务,无需在不同应用间切换。 它能做什么: - 任务与家务——在家庭成员之间创建、指派、完成并安排周期性任务 - 购物清单——添加、购买和管理物品,可整单批量添加 - 餐食与菜谱——编写菜谱、规划一周餐单,并从全球菜谱库中调取 - 日历——为全家创建单次或周期性日程 - 家庭资产清单——跟踪宠物、车辆、家电、订阅、文件和联系人 - 智能上下文——天气预报、家庭概览/小结,以及持久记忆,让助手长期记住你的家庭情况 所有操作都作用于你实时的 Haus 家庭空间,由你已登录的会话自动解析。需订阅 OneHaus 付费服务。更多信息见 https://onehaus.app
v1.0.2
io.clawhub.ivangdavila/translate
在任意语言对之间翻译并本地化文本、软件字符串、文档、字幕和营销文案。在翻译任何内容、修复读起来像机翻的译文,或对产品做本地化时使用:ICU 复数与性别、必须保留的占位符、字符串目录(JSON、XLIFF、.po、.strings、.xcstrings、ARB、RESX、YAML)、locale 代码与回退链、RTL 与双向文本错乱、CJK 排版、乱码、撑破 UI 的文本扩展、字幕时间轴与阅读速度、hreflang 与多语言 SEO、术语表、翻译记忆与模糊匹配、机器翻译译后编辑。在选择语域(tu/vous、tú/usted、du/Sie、敬语)、在 es-ES 与 es-419 或 zh-Hans 与 zh-Hant 之间抉择,或涉及认证、法律、医疗翻译责任时使用。不用于以单一语言原生撰写原文(西、法、德、日、中)或从音频生成字幕(video-captions)。
v3.6.2
io.clawhub.seojoonkim/prompt-guard
650+ 模式的 AI Agent 安全防御,覆盖提示词注入、供应链注入、记忆投毒、动作门禁绕过、Unicode 隐写、级联……(原文截断)
v2.0.0
io.clawhub.jeffjhunter/ai-persona-os
面向 OpenClaw 5.x 智能体的完整操作系统。
v1.0.0
io.clawhub.mightyprime1/task-status
为长时运行任务在聊天中发送简短状态描述。在需要于多步操作期间提供周期更新、确认任务完成或通知失败时使用。包括每 5 秒发送更新的自动周期监控、状态消息模板,以及保证一致状态汇报的辅助函数。
v1.0.0
io.clawhub.alexanys/feishu-bridge
通过 WebSocket 长连接将飞书(Lark)机器人连接到 Clawdbot。无需公网服务器、域名或 ngrok。在将飞书/Lark 设为消息渠道、排查飞书桥接问题或管理桥接服务(启停/日志)时使用。涵盖在飞书开放平台创建机器人、凭据设置、桥接启动、macOS launchd 自动重启和群聊行为调优。
v1.6.0
io.clawhub.robbyczgw-cla/topic-monitor
监控感兴趣的主题并在重要进展发生时主动提醒。当用户想对特定主题(产品发布、新闻话题、技术更新、RSS/Atom 源或 GitHub release)做自动化监控时使用。支持定期网络搜索加源轮询、布尔主题过滤、带情绪追踪的 AI 重要性评分、智能提醒与每周摘要,以及具备记忆感知的上下文摘要。
io.smithery.framesail.framesail
从任意 MCP 客户端端到端制作长视频(不露脸的 YouTube 频道):脚本、锁定的角色设定、分镜、配音和最终剪辑——所有镜头保持角色与风格一致。 如今做 AI 长视频要手动拼 8 个以上的标签页——脚本用某个 LLM、配音用一个语音模型、画面用图像模型、动态用视频模型——角色在各工具之间走形,每次导出风格都要重来。Framesail 取代这套拼凑:整条流程在一处运行,端到端管理你视频项目的上下文。 六个阶段:风格(贴入图片、视频或 YouTube 链接,Framesail 逆向还原观感、声音与导演风格)、脚本(自己写或按你的叙事风格生成)、参考图(为每个角色、场景和道具自动生成)、配音(单一旁白或多角色,带词级时间轴)、分镜(逐场景规划)和编辑器(字幕、音乐、音效后导出)。