agent-skill-memories-off

About agent-skill-memories-off

memories-off 愿景 提供一个极简、结构化的本地知识管理方案，让你的 Agent 具备长期记忆，且文档对人类阅读和编辑也足够友好。 通过一套标准化的 Markdown 实体规范和配套的自动化脚本， 允许 Agent 像管理代码仓库一样管理你的个人知识。它能从日常对话、文档、项目中提取知识点，并以 Git 驱动的方式维护一个可审计、可回滚的本地知识库。 目前这个 project 从早期的 MCP Server 更换为 Agent Skill（包含 python script） 架构，如果仍需使用旧版 MCP 服务，可以 checkout 分支。 旧版本的文档和构建方式请参考该 tag 下的 。 这个项目的初始版本基于 Anthropic 的 memory mcp。 特性目标 便携轻量，本地优先：基于本地文件，不需要部署或使用大规模在线服务，不与任何模型、服务或架构绑定。 结构化知识：通过 LLM 能力，将你丢给它的任何文本中的信息，转化为实体、关系、观察，构建个人知识图谱。 灵活检索：支持通过实体名、类型、观察内容的关键词检索，让 LLM 获取长期记忆并在对话中直接使用。 数据可读性与备份：原始数据保持可读，提供简单的备份功能。 目标不会包括： 大规模知识：保持轻量级，适合个人或小型项目使用。 复杂关系：不用把小工具整成 SQL。...

Quick Facts

Compatible Skills

These tools work well together with agent-skill-memories-off for enhanced workflows:

• openpaw — semantic(0.30)+complementary+rare_topics+same_lang+similar_pop+shared_platform (60%)
• lobu — semantic(0.15)+complementary+rare_topics+same_lang+similar_pop+shared_platform (55%)

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