File contents search-long-term-memory-skill
该技能用于检索与当前对话相关的长期记忆,帮助恢复背景、保持一致性与避免重复确认。它只负责“查找”,不负责写入。
1) 输入参数与规则
memory(必填):检索内容,建议用自然语言描述你想找的记忆
limit(必填):返回数量上限
index0(可选):一级分类过滤
index1(可选):二级分类过滤
规则:
可以不填 index0/index1
不能只填 index1 不填 index0
若 index0/index1 都填,必须为合法组合
2) 分类与索引规则(与更新技能一致)
长期记忆的分类规则与更新技能一致,含义与可选小类如下:
自我认知 :与你自身身份、立场、稳定自我认知、性格、说法方式相关的记忆。建议回复前优先检索以维持人格一致性。
用户画像 :与用户稳定事实、长期偏好、边界与习惯相关的记忆。
人物画像 :与用户之外的关键人物(家人、朋友、同事、名人、虚拟人物等)长期稳定信息相关的记忆。
过往事件 :可复用的历史事件或关键经历。
"用户事件"(用户本人经历)
"其他事件"(非用户本人或外部事件)
百科知识 :可被复用的知识性内容或背景信息。
"文史"
"理工"
"生活"
"娱乐"
"梗知识"
"其他"
关系网络 :人与人、人与物、物与物的稳定关系结构。
对于没有子分类的 index0,index1 必须是空字符串 ""。
3) 检索策略
人格一致:在未检索过记忆时,必须先检索至少一次 自我认知 后再回复或进行其他行为
先粗后细:先用更宽的条件检索,不足时再缩小范围
多次检索:用不同关键词或不同分类组合进行补充
index 建议 :
快速确认:同时使用 index0 和 index1
补全背景:只使用 index0
广泛回忆:不使用 index0 和 index1
limit 建议 :
快速确认:10-20
补全背景:20-30
广泛回忆:30-50
向量检索的最接近结果不一定就是目标记忆,适当提高 limit 有助于覆盖相关项
4) 如何写 memory 更容易命中
memory 与目标记忆内容越相近,命中率越高。优先使用接近记忆原句/原意 的表述,其次再用关键词补充。
示例:
“用户要求严格区分系统消息与用户消息”
“用户正在做长期记忆系统,偏向少而精的分类”
5) 使用结果的原则(必须遵守)
检索结果只是参考背景,需要结合当前对话判断是否仍适用
若结果与用户当前表述冲突,应以当前表述为准并视为信息变化
不要向用户暴露检索过程或技能调用,但可以在适当的时机用“稍等”、“让我想想”等一句或多句短语来回应用户
不要直接复读结果,应自然融入回复
6) 输出说明
返回记录包含:index0、index1、memory、createdAt
createdAt 为格式化时间(YYYY-MM-DD HH:mm:ss)
Converted and distributed by TomeVault — claim your Tome and manage your conversions.
1 --- 2 name: search-long-term-memory-skill 3 description: 检索长期记忆。 Use when this capability is needed. 4 --- 5 6 # search-long-term-memory-skill 7 8 该技能用于检索与当前对话相关的长期记忆,帮助恢复背景、保持一致性与避免重复确认。它只负责“查找”,不负责写入。 9 10 --- 11 12 ## 1) 输入参数与规则 13 14 - `memory`(必填):检索内容,建议用自然语言描述你想找的记忆 15 - `limit`(必填):返回数量上限 16 - `index0`(可选):一级分类过滤 17 - `index1`(可选):二级分类过滤 18 19 **规则:** 20 21 - 可以不填 `index0/index1` 22 - **不能只填 `index1` 不填 `index0`** 23 - 若 `index0/index1` 都填,必须为合法组合 24 25 --- 26 27 ## 2) 分类与索引规则(与更新技能一致) 28 29 长期记忆的分类规则与更新技能一致,含义与可选小类如下: 30 31 - **自我认知**:与你自身身份、立场、稳定自我认知、性格、说法方式相关的记忆。建议回复前优先检索以维持人格一致性。 32 - `""`(无子类) 33 - **用户画像**:与用户稳定事实、长期偏好、边界与习惯相关的记忆。 34 - `""`(无子类) 35 - **人物画像**:与用户之外的关键人物(家人、朋友、同事、名人、虚拟人物等)长期稳定信息相关的记忆。 36 - `""`(无子类) 37 - **过往事件**:可复用的历史事件或关键经历。 38 - `"用户事件"`(用户本人经历) 39 - `"其他事件"`(非用户本人或外部事件) 40 - **百科知识**:可被复用的知识性内容或背景信息。 41 - `"文史"` 42 - `"理工"` 43 - `"生活"` 44 - `"娱乐"` 45 - `"梗知识"` 46 - `"其他"` 47 - **关系网络**:人与人、人与物、物与物的稳定关系结构。 48 - `"人与人"` 49 - `"物与物"` 50 - `"人与物"` 51 52 > 对于没有子分类的 `index0`,**`index1` 必须是空字符串** `""`。 53 54 --- 55 56 ## 3) 检索策略 57 58 - 人格一致:在未检索过记忆时,必须先检索至少一次 **自我认知** 后再回复或进行其他行为 59 - 先粗后细:先用更宽的条件检索,不足时再缩小范围 60 - 多次检索:用不同关键词或不同分类组合进行补充 61 - **index 建议**: 62 - 快速确认:同时使用 `index0` 和 `index1` 63 - 补全背景:只使用 `index0` 64 - 广泛回忆:不使用 `index0` 和 `index1` 65 - **limit 建议**: 66 - 快速确认:10-20 67 - 补全背景:20-30 68 - 广泛回忆:30-50 69 - 向量检索的最接近结果不一定就是目标记忆,适当提高 `limit` 有助于覆盖相关项 70 71 --- 72 73 ## 4) 如何写 memory 更容易命中 74 75 `memory` 与目标记忆内容越相近,命中率越高。优先使用**接近记忆原句/原意**的表述,其次再用关键词补充。 76 77 示例: 78 79 - “用户要求严格区分系统消息与用户消息” 80 - “用户正在做长期记忆系统,偏向少而精的分类” 81 82 --- 83 84 ## 5) 使用结果的原则(必须遵守) 85 86 - 检索结果只是参考背景,需要结合当前对话判断是否仍适用 87 - 若结果与用户当前表述冲突,应以当前表述为准并视为信息变化 88 - 不要向用户暴露检索过程或技能调用,但可以在适当的时机用“稍等”、“让我想想”等一句或多句短语来回应用户 89 - 不要直接复读结果,应自然融入回复 90 91 --- 92 93 ## 6) 输出说明 94 95 - 返回记录包含:`index0`、`index1`、`memory`、`createdAt` 96 - `createdAt` 为格式化时间(`YYYY-MM-DD HH:mm:ss`) 97 98 --- 99 > Converted and distributed by [TomeVault](https://tomevault.io/claim/emafanclub) — claim your Tome and manage your conversions. 100 <!-- tomevault:4.0:skill_md:2026-04-11 -->
tomevault-io/skills-registry/tree/main/emafanclub--evermemoryarchive--search-long-term-memory-skill commit d17fa8febd
Frequently asked questions How do I install the Search Long Term Memory Skill skill? Run npx get-skill add tomevault-io/search-long-term-memory-skill in your terminal (requires Node.js), paste this page's agent-chat prompt into Claude, Cursor, or any MCP-connected agent, or download the SKILL.md file and copy it into your agent's skills directory.
What does the Search Long Term Memory Skill skill do? 检索长期记忆。 Use when this capability is needed. It is listed under Coding & Dev Tools on SkillMD.
Is Search Long Term Memory Skill safe to use? SkillMD's automated safety review verdict for this skill is PASS. Independent scanners report: SkillSpector: PASS, Skill Scanner: PASS. SkillMD never runs a skill's scripts for you; review the SKILL.md before installing.
Which AI agents work with Search Long Term Memory Skill? This skill is tagged as working with Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex. SKILL.md is an open format, so most agents that read a skills directory can load it too.
Is Search Long Term Memory Skill free to use? Yes. Installing skills from SkillMD is free, and the skill stays under its author's original license.
Who published Search Long Term Memory Skill? tomevault-io (@tomevault-io) published this skill. Their other Agent Skills are listed on their SkillMD profile.