Compétences conversation-memory
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conversation-memory

Sûr

Construire des systèmes de mémoire IA qui se souviennent entre les conversations

Les assistants IA oublient souvent le contexte entre les sessions, ce qui frustre les utilisateurs. Cette compétence implémente des systèmes de mémoire à plusieurs niveaux pour un rappel conversationnel intelligent et persistant.

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)
🥉 74 Bronze
1

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2

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3

Activez et commencez à utiliser

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Utilisation de "conversation-memory". L'utilisateur demande de mémoriser les détails de son projet

Résultat attendu:

Mémoire stockée : L'utilisateur travaille sur 'Project Phoenix' - un tableau de bord React pour l'analyse. Échéance : mars 2026. Taille de l'équipe : 5 développeurs. Stack technologique : React, Node.js, PostgreSQL.

Utilisation de "conversation-memory". L'utilisateur revient après 2 semaines et mentionne Phoenix

Résultat attendu:

Souvenirs récupérés : Project Phoenix (tableau de bord analytique, équipe de 5 personnes, échéance de mars). La dernière discussion couvrait la conception du schéma de base de données. Voulez-vous continuer depuis la discussion sur le schéma ou commencer un nouveau sujet ?

Audit de sécurité

Sûr
v1 • 2/24/2026

Documentation-only skill with no executable code. Static analyzer flagged Markdown backtick formatting as shell commands (false positive) and misidentified description text as cryptographic patterns (false positive). No actual security risks detected. Safe for publication.

1
Fichiers analysés
66
Lignes analysées
0
résultats
1
Total des audits
Aucun problème de sécurité trouvé
Audité par: claude

Score de qualité

38
Architecture
100
Maintenabilité
87
Contenu
50
Communauté
100
Sécurité
91
Conformité aux spécifications

Ce que vous pouvez construire

Assistant IA personnel

Construire un assistant qui mémorise les préférences utilisateur, les détails du projet et l'historique de conversation sur des mois d'interactions

Bot de support client

Créer des bots de support qui rappellent l'historique client, les problèmes précédents et les préférences pour un support contextuel

Assistant de recherche

Développer des compagnons de recherche qui suivent les sujets de recherche, les articles cités et les hypothèses évoluant dans le temps

Essayez ces prompts

Configuration de mémoire de base 
Créer un système de mémoire de conversation simple qui stocke les faits clés sur l'utilisateur et les récupère dans les conversations futures. Inclure des fonctions pour stocker les souvenirs et récupérer ceux pertinents en fonction de la requête actuelle.
Architecture de mémoire à niveaux 
Concevoir un système de mémoire à niveaux avec stockage à court terme (session actuelle), moyen terme (sessions récentes) et long terme (faits permanents). Définir les critères pour promouvoir les souvenirs entre les niveaux et implémenter une récupération qui interroge tous les niveaux pertinents.
Réseau de mémoire d'entités 
Construire un système de mémoire basé sur les entités qui suit les relations entre les personnes, les projets et les sujets. Implémenter un stockage de type graphe où les entités sont liées à des entités connexes, avec des fonctions pour traverser les connexions et faire surface aux souvenirs contextuels.
Système de consolidation de mémoire 
Créer un système de consolidation de mémoire qui examine périodiquement les souvenirs stockés, fusionne les doublons, supprime les informations obsolètes et renforce les souvenirs importants par répétition. Inclure la logique de planification et les critères de consolidation.

Bonnes pratiques

  • Implémenter des politiques de cycle de vie de la mémoire pour éviter une croissance incontrôlée et un ralentissement du système
  • Utiliser un scoring de pertinence pour hiérarchiser les souvenirs à récupérer pour chaque requête
  • Appliquer une isolation stricte des utilisateurs pour éviter les fuites de mémoire entre différents utilisateurs

Éviter

  • Tout mémoriser sans filtrer - cela submerge le contexte et dégrade les performances
  • Pas de logique de récupération - stocker des souvenirs sans récupération intelligente les rend inutiles
  • Magasin de mémoire unique - mélanger tous les types de mémoire dans un seul magasin réduit la précision de récupération

Foire aux questions

Comment persister les souvenirs au-delà d'une seule session de conversation ?
Cette compétence fournit les modèles de conception du système de mémoire. Vous devez implémenter un stockage externe (base de données, système de fichiers ou store vectoriel) pour persister les souvenirs entre les sessions. La compétence vous montre comment structurer et organiser ce stockage.
Quelle est la différence entre la mémoire à court terme et la mémoire à long terme ?
La mémoire à court terme contient le contexte de conversation actif (session actuelle uniquement). La mémoire à long terme stocke les faits importants à travers les sessions. La mémoire à court terme est rapide et complète ; la mémoire à long terme est sélective et nécessite une récupération.
Comment empêcher le système de mémoire de devenir trop volumineux ?
Implémenter la gestion du cycle de vie de la mémoire : définir des nombres maximaux de souvenirs par niveau, définir des politiques d'expiration pour les souvenirs obsolètes, consolider les souvenirs en double et utiliser le scoring d'importance pour éliminer les souvenirs de faible valeur.
Cette compétence peut-elle fonctionner avec Claude Code et Codex ?
Oui, les modèles de mémoire de cette compétence sont compatibles avec Claude, Claude Code et Codex. La conception du système de mémoire est agnostique et fonctionne avec tout LLM qui prend en charge le contexte de conversation.
Comment garantir que les souvenirs d'un utilisateur ne sont pas accessibles à un autre ?
Implémenter une isolation stricte des utilisateurs au niveau du stockage. Chaque utilisateur doit avoir un espace de noms ou une partition de mémoire séparée. Ne jamais mélanger les mémoires des utilisateurs dans un stockage partagé sans portée d'ID utilisateur sur chaque opération de lecture et d'écriture.
Qu'est-ce que la mémoire d'entité et quand dois-je l'utiliser ?
La mémoire d'entité suit les faits sur des entités spécifiques (personnes, projets, organisations) et leurs relations. Utilisez-la lorsque vous devez maintenir des connaissances structurées sur des sujets interconnectés et interroger par entité plutôt que par contexte de conversation.

Détails du développeur

Auteur

sickn33

Licence

MIT

Dépôt

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/conversation-memory

Réf

main

Structure de fichiers

📄 SKILL.md