ai-runtime-memory
AI Runtime分层记忆系统,支持SQL风格的事件查询、时间线管理,以及记忆的智能固化和检索,用于项目历史追踪和经验传承
npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill ai-runtime-memory --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# AI Runtime 记忆系统 ## 概述 AI Runtime的记忆系统采用分层架构,模拟人类大脑的记忆机制,实现持续存在和认知主体性。系统分为三个层次,通过专门的工具支持SQL风格查询和智能管理。 ## 核心功能 ### 三层记忆架构 - **短期记忆**: 当前会话上下文,7±2组块限制 - **长期记忆**: 跨项目技术知识,结构化知识图谱 - **情景记忆**: 项目历史事件,支持复杂时间线查询 ### 查询能力 - SQL风格条件查询(WHERE/ORDER BY/LIMIT) - 多格式输出(table/json) - 时间范围和标签过滤 - 全文搜索支持 ## 快速开始 ### 基本查询 ```bash # 进入记忆系统目录 cd .ai-runtime/memory # 查看今天的事件 python3 memory_cli.py query --where "date='$(date +%Y-%m-%d)'" # 查看架构决策 python3 memory_cli.py query --where "tags CONTAINS 'architecture' AND type='decision'" ``` ### 使用便捷脚本 ```bash # 查看今天的事件 ./scripts/memory-query.sh today # 查看本周统计 ./scripts/memory-query.sh week # 搜索关键词 ./scripts/memory-query.sh search "认证" ``` ## 渐进式披露文档架构 基于 anthropics/skills 设计,按需加载详细信息: ### 核心架构 - **[系统架构详解](references/core/architecture.md)** - 分层记忆系统设计和实现原理 ### 使用指南 - **[工具使用指南](references/guides/tools.md)** - memory_cli.py 和 memory_discovery.py 详细用法 ### 高级主题 - **[维护指南](references/advanced/maintenance.md)** - 记忆固化、清理和质量保证 ### 实践示例 - **[使用示例](references/examples/examples.md)** - 从基础查询到高级分析的完整示例 ## 事件记录格式 ### YAML Front Matter ```yaml --- id: unique-event-id type: event|decision|error|meeting level: day timestamp: "2025-11-14T10:30:00" tags: [architecture, de
- 概述
- 核心功能
- 三层记忆架构
- 查询能力
- 快速开始
- 基本查询
- 使用便捷脚本
- 渐进式披露文档架构
- 核心架构
- 使用指南
- 高级主题
- 实践示例
- 事件记录格式
- YAML Front Matter
cd .ai-runtime/memory python3 memory_cli.py query --where "date='$(date +%Y-%m-%d)'" python3 memory_cli.py query --where "tags CONTAINS 'architecture' AND type='decision'"
What does the ai-runtime-memory skill do?
AI Runtime分层记忆系统,支持SQL风格的事件查询、时间线管理,以及记忆的智能固化和检索,用于项目历史追踪和经验传承
How do I install it?
Run `npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill ai-runtime-memory --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From majiayu000/claude-skill-registry, a repository with 534 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.
