gonzalezpazmonica Skill: savia-memory
Gestión de la memoria canónica externa del pm-workspace (.savia-memory/).
Estructura
~/.savia-memory/
├── auto/ memoria auto (user/feedback/project/reference)
├── sessions/ snapshots de sesión
├── projects/ memoria por proyecto PM
├── agents/ memoria de agentes (public/private/projects)
├── shield-maps/ mapas mask/unmask Shield
├── pm-radar/ state.json del radar PM
└── jsonl-archive/ archivos JSONL de memoria
Cuándo usar esta skill
- Al inicio de cada sesión: leer
~/.savia-memory/auto/MEMORY.md - Para guardar decisiones o aprendizajes: usar
scripts/memory-store.sh - Para buscar memoria previa:
scripts/memory-store.sh search <query> - Para buscar (alias corto):
scripts/memory-store.sh recall <query> - Para ver estadísticas:
scripts/memory-store.sh stats - Para consolidar memoria al final de sesión
Comandos
# Guardar una entrada en memoria
bash ~/claude/scripts/memory-store.sh save "<tipo>" "<contenido>"
# Buscar en memoria (search o recall)
bash ~/claude/scripts/memory-store.sh search "<query>"
bash ~/claude/scripts/memory-store.sh recall "<query>"
# Ver estadísticas de memoria
bash ~/claude/scripts/memory-store.sh stats
# Reconstruir índice desde JSONL
bash ~/claude/scripts/memory-index-rebuild.sh
# Validar una entrada antes de guardarla (no escribe)
bash scripts/memory-write-gate.sh --content "<contenido>" --type decision \
--topic-key "<tema>" --confidence 0.8 --concepts '["<concepto>"]'
# Sincronizar markdown de auto-memory al índice (escritura explícita)
bash scripts/memory-sync-index.sh "<directorio-auto-memory>"
# Proponer resolución de conflictos (informe, no modifica el store)
python3 scripts/memory-conflict-resolve.py --store output/.memory-store.jsonl \
--output output/memory-conflicts-proposed.json
# Consultar estado del backup cifrado (no crea ni restaura backups)
bash scripts/memory-backup-pm.sh status
backup, restore, --auto-resolve y la sincronización del índice son
operaciones explícitas. No ejecutarlas automáticamente ni añadirlas a hooks o CI.
restore requiere además confirmación humana interactiva.
Lectura de contexto al inicio
- Leer
~/.savia-memory/auto/MEMORY.md— índice de memoria auto - Si hay perfil activo en
.claude/profiles/active-user.md, leer preferencias y contexto - Cargar decisiones previas relevantes al proyecto actual
Protocolo Lazy
- NO cargar toda la memoria al inicio. Solo el índice (
auto/MEMORY.md). - Cargar entradas específicas bajo demanda según el contexto de la tarea.
- Usar
search(orecall) para búsqueda semántica cuando necesites contexto relacionado.
Escritura de memoria
Usar scripts/memory-store.sh save con el formato:
<tipo>: <descripción>
<contenido>
Tipos: decision, pattern, context, feedback, lesson, reference
Anti-patterns
❌ Guardar sin tipo: usar --type custom para todo en lugar del tipo semántico correcto (decision, discovery, bug, etc.) → memoria no recuperable por topic, búsquedas devuelven ruido.
✓ Correcto: seleccionar el tipo que mejor describe la naturaleza del dato antes de guardar.
❌ Guardar sin source: omitir --source skill:<name> o --source session → trazabilidad rota, entries huérfanas sin origen verificable.
✓ Correcto: siempre incluir --source con el skill, comando o sesión que originó la entrada.
❌ Bulk-dump: guardar todo indiscriminadamente al final de la sesión → memoria saturada con ruido, las entradas valiosas quedan enterradas.
✓ Correcto: guardar sólo los datos que tienen valor de recuperación real (decisiones, patrones, bugs con causa-raíz).
❌ No-recall: guardar sin consultar nunca la memoria previa → la memoria crece pero no se usa, el agente repite los mismos errores sesión tras sesión. ✓ Correcto: al inicio de cada sesión relevante, hacer recall del contexto anterior antes de proponer soluciones.
❌ Stale-reads: usar entradas antiguas de memoria sin verificar frescura → decisiones basadas en contexto obsoleto, especialmente peligroso para rutas de ficheros y versiones. ✓ Correcto: para entradas con fecha anterior a 30 días, verificar que siguen siendo válidas antes de actuar sobre ellas.