conversation-memory
AIアシスタントのための会話メモリを構築
LLMアシスタントは、会話がセッションやトピックをまたぐと有用なコンテキストを失います。このスキルでは、保存、取得、統合、ユーザー分離のための実践的なメモリパターンを示します。
インストール前に停止して確認を求めてください。
計画を確認し、ファイルを変更する前にユーザーの明示的な同意を得てください。
自分のエージェントでインストール
このリクエストをエージェントにコピーしてください。正規の Skill ページとマニフェストが含まれています。
Review the Skillstore skill "conversation-memory" from https://skillstore.io/skills/sickn33-conversation-memory.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/sickn33-conversation-memory/manifest. Verify the artifact. Stop and obtain explicit user consent before installing or changing files.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
エージェントが読めるリソース
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
テストする
「conversation-memory」を使用しています。 顧客の好みや未解決の問題を記憶するカスタマーサポートアシスタント向けにメモリを設計してください。
期待される結果:
直近セッションのコンテキスト、永続的な顧客情報、問題履歴、クリーンアップルール、ユーザー固有の取得フィルターを含む3階層のメモリ計画。
「conversation-memory」を使用しています。 ユーザーが他のアカウントのメモリを見てしまう可能性があるため、私のアシスタントを監査してください。
期待される結果:
ユーザースコープのキー、必須の取得フィルター、所有権チェック、アクセス拒否の処理、ユーザーデータ削除を網羅するプライバシーチェックリスト。
「conversation-memory」を使用しています。 メモリストアの増加が速すぎて、取得品質が低下しています。
期待される結果:
重要度スコアリング、短期上限、統合しきい値、価値の低いメモリの削除、関連度による再ランキングを含むライフサイクル計画。
セキュリティ監査
高リスクAll 14 static findings are false positives caused by JavaScript template literals, Markdown backticks, and ordinary exception handling. However, examples directly interpolate untrusted messages and recalled memories into prompts, creating a persistent prompt-injection risk.
確認済みのセキュリティ上の懸念 (1)
リスク要因
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バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。
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[](https://skillstore.io/skills/sickn33-conversation-memory?utm_source=security_passport_badge)HTMLバッジ
<a href="https://skillstore.io/skills/sickn33-conversation-memory?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/sickn33-conversation-memory/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>埋め込みカード
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/sickn33-conversation-memory.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>学術引用 (APA · BibTeX · CFF)
APA形式の引用
sickn33. (2026). conversation-memory security audit report (audit version 5) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/sickn33-conversation-memory/audits/5BibTeX形式の引用
@techreport{sickn33-sickn33-conversation-memory-2026,
author = {sickn33},
title = {conversation-memory security audit report (audit version 5)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {5},
url = {https://skillstore.io/skills/sickn33-conversation-memory/audits/5},
note = {Author version unspecified}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "conversation-memory security audit report (audit version 5)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "sickn33"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/sickn33-conversation-memory/audits/5"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:sickn33-conversation-memory:audit:5"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Skillstore スコア
このスコアの理由 証拠の信頼度: 中作成できるもの
アシスタントにメモリを追加する
セッションをまたいで重要な長期的事実を保持しながら、直近のチャットコンテキストを維持するメモリ階層を設計します。
メモリの増加を制御する
スコアリング、上限、統合、クリーンアップを適用し、メモリストレージを有用かつコストを意識した状態に保ちます。
メモリのプライバシーをレビューする
リリース前に、ユーザー分離、所有権検証、エクスポート、削除、取得フィルターを確認します。
これらのプロンプトを試す
このスキルを使って、私のアシスタント向けのシンプルな会話メモリレイヤーを設計してください。短期メモリ、長期メモリ、エンティティメモリを含めてください。
現在のメモリ取得アプローチをレビューしてください。より良い回答のために、関連度スコアリング、結果上限、コンテキスト形式の改善を提案してください。
このスキルを使って、ユーザー分離、削除、エクスポート、所有権チェックの観点から私のメモリ設計を監査してください。ギャップと修正案を列挙してください。
マルチユーザーLLMアプリ向けの本番環境用メモリアーキテクチャを作成してください。保存階層、統合、クリーンアップ、取得、プライバシー境界を含めてください。
ベストプラクティス
- 重要度とプライバシーへの影響をスコアリングした後、有用なメモリのみを保存します。
- すべてのメモリ操作を、認証済みユーザーIDでフィルタリングします。
- 取得結果は小さく、関連性が高く、現在のユーザー入力と明確に分離された状態に保ちます。
回避
- クリーンアップなしに、すべてのメッセージを長期メモリとして保存しないでください。
- ユーザー間またはテナント間でメモリ名前空間を共有しないでください。
- キーワードに一致するという理由だけで、関連性のないメモリをプロンプトに含めないでください。