Memory Management

作者 ruvnet60de638630ab無授權條款74K 個星標收錄於 2026年10月8日更新於 2026年10月8日儲存庫今天更新

AgentDB memory system with HNSW vector search. Use when: need to store patterns, search for solutions, semantic lookup. Skip when: no learning needed, ephemeral tasks.

僅含說明AI & Agents
AI 產生的概覽

透過 CLI 指令使用 AgentDB 向量儲存來保存並以語意搜尋代理記憶模式。

功能
此技能說明一套以 AgentDB 與 HNSW 向量搜尋為基礎的記憶系統。它提供在命名空間中儲存鍵值模式的指令範例，以及依查詢詞與結果數量上限進行語意搜尋的指令範例。它也列出最佳實務，例如開始前先檢查記憶、完成後儲存成功的模式。
適用情境
當代理需要持久保存可重複使用的模式，或以語意方式查找先前的解決方案時使用。它適合學習成果需要跨工作階段保留的工作，而在臨時性工作或不需要學習時應略過。
執行需求
需要 npx 指令以及網路存取，以取得並執行 @claude-flow/cli 套件。此技能未附帶指令碼，僅包含說明與 CLI 指令範例。

Memory Management Skill

Purpose

AgentDB memory system with HNSW vector search.

When to Trigger

  • need to store patterns
  • search for solutions
  • semantic lookup

When to Skip

  • no learning needed
  • ephemeral tasks

Commands

Store Data

Store a pattern in memory

bash
npx @claude-flow/cli memory store --key "key" --value "value" --namespace patterns

Search Data

Semantic search in memory

bash
npx @claude-flow/cli memory search --query "search terms" --limit 10

Best Practices

  1. Check memory for existing patterns before starting
  2. Use hierarchical topology for coordination
  3. Store successful patterns after completion
  4. Document any new learnings

來源與署名

來源：ruvnet/ruflo位於v3/@claude-flow/codex/.agents/skills/memory-management提交60de638

授權條款： 無授權條款

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