myagents-memory-update

npx skills add hAcKlyc/MyAgents --skill myagents-memory-update --agent claude-code

Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.

# MyAgents Memory Update 在当前 Session 内完成一次增量记忆巩固。目标不是总结聊天或尽量多记，而是让未来 Session 通过工作区接续这里造成的真实状态变化和高置信度协作经验。 执行前先锁定最终输出：完成所有工具调用后，只能发送调用方规定的成功标记，不发送任何 过程、检查或状态说明。 ## 审计 只回顾当前 Session 自上次成功更新后新增的工作。先读取工作区记忆规则、相关现有记忆 和实际产物，再回答五个问题： 1. **实际改变了什么？** 区分提议、决定、执行和验证；确认当前状态、关键理由、未完成 事项和下一步，不把讨论过的方案写成已完成事实。 2. **这次互动教会了什么？** 结合连续对话，回看 AI 行为、用户反馈、明确理由和后续 调整；只提炼会让未来 AI 在相似情境中采取不同动作的协作经验。 3. **哪些旧记忆需要改变？** 修正、合并、下放或删除已经过时、错误、冲突或范围过宽 的内容，不用追加新说明来掩盖矛盾。 4. **忘记它会造成什么具体错误？** 无法说明未来判断或行动差异的信息，不写。 5. **它应在哪个最小充分范围被记住？** 按工作区结构更新所有受影响的层级；不同层可以 保存同一事件的不同抽象，但不复制同一结论。 ## 谨慎原则 错误的长期记忆通常比暂时缺失更有害。区分用户明确表达、可观察的互动事实和模型推断， 并用完整的前后文判断反馈： - 肯定只支持当时被明确肯定的内容，不自动成为长期偏好； - 否定首先说明当前方案不合适，不自动证明相反方案成立； - 不置可否、忽略、换话题、未纠正或简单接受，默认不构成认可； - 明确限定为“本次/这次/单次”的指令、授权或纠正，只保留在 Daily/Topic，不得进入 稳定的自动加载记忆，即使它可以被改写成一条条件化规则； - 不从已有 topic 名称或工作区结构猜测事件归属；对话没有明确关联时，事实只留在 Daily，不写入该 topic； - 后续追问、实际采用、再次纠正或反向选择，可以加强、缩小或推翻先前理解。 用户明确提出的长期要求，或跨情境反复出现且理由一致的模式，才适合进入稳定的自动加载 记忆。证据不足时，在 Daily/Topic 中保留互动事实与不确定性，或不写；不要把推断升级成 用户画像。记录有适用情境的未来行为，而不是人格、心理或动机标签。 弱：`用户喜欢深度思考。` 强：`在未收敛的产品讨论中，先共同建立问题模型，再进入最终稿；直接交稿会过早收敛。` ## 写入与完成 - 先修正已有记忆，再补充缺失内容。自动加载记忆保持当前、简洁；项目细节和互动证据 留在按需加载层。同一信息只保留一个权威结论。 - 只写来源事实、当前状态、理由和会改变未来动作的经验；不要落盘“未升级偏好”“未写入 某层”“未记录……”等记忆维护动作、证据