File contents StructuredMemoryManager
让 Agent 告别"失忆"和"模糊记忆"的结构化长期记忆管理 Skill。
v3.0 加入向量数据库（ChromaDB）语义检索能力。
描述
当 Agent 遇到需要记忆的事件时（如用户表达偏好、完成任务、做出重要决策等）。
当 Agent 需要检索旧记忆时（如新对话、执行任务前）。
核心原则
一旦加载此 Skill，Agent 的默认记忆行为即被接管。
绝对禁止直接使用文件写入工具创建/修改任何记忆文件 ，
所有记忆操作必须且只能通过 cli.py 执行。
执行方式
所有工具方法通过 Shell 执行 scripts/cli.py 调用，命令格式：
python "{CLI_PATH}" <command> [args...] --json
Agent 加载时应定位 cli.py 的绝对路径，后续所有调用均使用该路径。
检索模式（v3.0 新增）
模式
触发条件
说明
向量模式 （默认）chromadb 已安装
用嵌入模型做语义相似度检索，再按权重综合排序
关键字模式 （降级）chromadb 未安装，或显式 --no-vector
现有逻辑：总目录关键字匹配 → 独立文件精读
向量模式的优势：
支持自然语言查询 （"我之前说过的关于 UI 偏好的事"）
语义相似 而非字面匹配（"不使用表情符号"能匹配到"emoji"）仍然遵循原有的加权检索规范 （分类权重、emphasis、priority 等全部保留）
使用场景
触发信号
命令
用户表达偏好/习惯
python "{CLI}" add -c habit --content "..." -p high --emphasis --json
完成任务后总结方法
python "{CLI}" add -c skill --content "..." -p medium -t "标签" --json
项目中做出重要决策
python "{CLI}" add -c project --content "..." -p high --project-name "xxx" --json
新对话/执行任务前检索
python "{CLI}" search "关键词" --high-priority --json
自然语言语义检索
python "{CLI}" search "我之前说过的关于..." --json
强制使用关键字检索
python "{CLI}" search "..." --no-vector --json
查看某条记忆完整内容
python "{CLI}" read "habits/xxx.md" --json
确认/更新记忆状态
python "{CLI}" confirm "<path>" "<id>" <action> --json
索引不一致时修复
python "{CLI}" rebuild --json
加载指令
读取 prompts/system.md 作为持久化系统指令并严格遵守
定位 scripts/cli.py 的绝对路径（记为 {CLI}）
执行 python "{CLI}" search "" --high-priority --json 预加载全部高优记忆
若初始化失败，执行 python "{CLI}" rebuild --json 重建索引（会同步重建向量库）
文件结构
StructuredMemoryManager/
├── SKILL.md # 本文件（Skill 入口定义）
├── prompts/
│ └── system.md # Agent 持久化系统指令（含完整命令模板和规则）
├── scripts/
│ ├── cli.py # ★ 统一调度入口
│ ├── _base.py # 共享基础模块
│ ├── vector_store.py # ★ 向量数据库封装（ChromaDB）
│ ├── add_memory.py # 添加记忆（含向量库同步）
│ ├── search_memory.py # 检索记忆（向量/关键字双模式）
│ ├── confirm_memory.py # 确认/更新记忆（含向量库同步）
│ ├── rebuild_index.py # 重建索引（含向量库重建）
│ └── download_model.py # ★ 嵌入模型下载工具（HF 镜像加速）
├── .cache/ # ★ 本地缓存（嵌入模型+chroma，自动下载）
├── templates/ # 初始化模板
└── references/ # 参考资料
1 --- 2 name: structuredmemorymanager 3 description: Structuredmemorymanager 4 license: MIT 5 --- 6 7 # StructuredMemoryManager 8 9 > 让 Agent 告别"失忆"和"模糊记忆"的结构化长期记忆管理 Skill。 10 > v3.0 加入向量数据库（ChromaDB）语义检索能力。 11 ## 描述 12 13 - 当 Agent 遇到需要记忆的事件时（如用户表达偏好、完成任务、做出重要决策等）。 14 - 当 Agent 需要检索旧记忆时（如新对话、执行任务前）。 15 ## 核心原则 16 17 一旦加载此 Skill，Agent 的默认记忆行为即被接管。 18 **绝对禁止直接使用文件写入工具创建/修改任何记忆文件**， 19 所有记忆操作必须且只能通过 `cli.py` 执行。 20 21 ## 执行方式 22 23 所有工具方法通过 Shell 执行 `scripts/cli.py` 调用，命令格式： 24 25 ``` 26 python "{CLI_PATH}" <command> [args...] --json 27 ``` 28 29 Agent 加载时应定位 `cli.py` 的绝对路径，后续所有调用均使用该路径。 30 31 ## 检索模式（v3.0 新增） 32 33 | 模式 | 触发条件 | 说明 | 34 |------|---------|------| 35 | **向量模式**（默认） | chromadb 已安装 | 用嵌入模型做语义相似度检索，再按权重综合排序 | 36 | **关键字模式**（降级） | chromadb 未安装，或显式 `--no-vector` | 现有逻辑：总目录关键字匹配 → 独立文件精读 | 37 38 向量模式的优势： 39 - 支持**自然语言查询**（"我之前说过的关于 UI 偏好的事"） 40 - **语义相似**而非字面匹配（"不使用表情符号"能匹配到"emoji"） 41 - 仍然遵循原有的**加权检索规范**（分类权重、emphasis、priority 等全部保留） 42 43 ## 使用场景 44 45 | 触发信号 | 命令 | 46 |---------|------| 47 | 用户表达偏好/习惯 | `python "{CLI}" add -c habit --content "..." -p high --emphasis --json` | 48 | 完成任务后总结方法 | `python "{CLI}" add -c skill --content "..." -p medium -t "标签" --json` | 49 | 项目中做出重要决策 | `python "{CLI}" add -c project --content "..." -p high --project-name "xxx" --json` | 50 | 新对话/执行任务前检索 | `python "{CLI}" search "关键词" --high-priority --json` | 51 | 自然语言语义检索 | `python "{CLI}" search "我之前说过的关于..." --json` | 52 | 强制使用关键字检索 | `python "{CLI}" search "..." --no-vector --json` | 53 | 查看某条记忆完整内容 | `python "{CLI}" read "habits/xxx.md" --json` | 54 | 确认/更新记忆状态 | `python "{CLI}" confirm "<path>" "<id>" <action> --json` | 55 | 索引不一致时修复 | `python "{CLI}" rebuild --json` | 56 57 ## 加载指令 58 59 1. 读取 `prompts/system.md` 作为持久化系统指令并严格遵守 60 2. 定位 `scripts/cli.py` 的绝对路径（记为 `{CLI}`） 61 3. 执行 `python "{CLI}" search "" --high-priority --json` 预加载全部高优记忆 62 4. 若初始化失败，执行 `python "{CLI}" rebuild --json` 重建索引（会同步重建向量库） 63 64 ## 文件结构 65 66 ``` 67 StructuredMemoryManager/ 68 ├── SKILL.md # 本文件（Skill 入口定义） 69 ├── prompts/ 70 │ └── system.md # Agent 持久化系统指令（含完整命令模板和规则） 71 ├── scripts/ 72 │ ├── cli.py # ★ 统一调度入口 73 │ ├── _base.py # 共享基础模块 74 │ ├── vector_store.py # ★ 向量数据库封装（ChromaDB） 75 │ ├── add_memory.py # 添加记忆（含向量库同步） 76 │ ├── search_memory.py # 检索记忆（向量/关键字双模式） 77 │ ├── confirm_memory.py # 确认/更新记忆（含向量库同步） 78 │ ├── rebuild_index.py # 重建索引（含向量库重建） 79 │ └── download_model.py # ★ 嵌入模型下载工具（HF 镜像加速） 80 ├── .cache/ # ★ 本地缓存（嵌入模型+chroma，自动下载） 81 ├── templates/ # 初始化模板 82 └── references/ # 参考资料 83 ``` 84
commit 004c37a4ac
Frequently asked questions How do I install the StructuredMemoryManager skill? Run npx skillmds@latest add wpc0323/structuredmemorymanager 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 StructuredMemoryManager skill do? Structuredmemorymanager It is listed under Coding & Dev Tools on SkillMD.
Is StructuredMemoryManager safe to use? This skill has not completed SkillMD's automated safety review yet. SkillMD never runs a skill's scripts for you; review the SKILL.md before installing.
Which AI agents work with StructuredMemoryManager? 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 StructuredMemoryManager free to use? Yes. Installing skills from SkillMD is free. This skill is licensed under MIT.
Who published StructuredMemoryManager? wpc0323 (@wpc0323) published this skill. Their other Agent Skills are listed on their SkillMD profile.
wpc0323