$ loading_
为 AI 编码助手提供本地文件式项目记忆，使用 Markdown 与 YAML 存储。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
请帮我安装 askskill 上的 "Memory Fabric" MCP 服务： 执行：claude mcp add 'io-github-elvirafa-memory-fabric' -- uvx memory-fabric
请使用 Memory Fabric 记录这个项目的开发约定：后端使用 TypeScript，提交前必须运行测试，接口命名采用 kebab-case，并保存为后续编码可复用的项目记忆。
AI 将项目约定整理为可持久保存的本地记忆，便于后续编码时引用。
请从 Memory Fabric 读取与认证模块相关的项目记忆，并总结当前登录流程、依赖组件和需要注意的限制。
AI 返回与认证模块有关的已有记忆摘要，帮助快速进入开发上下文。
请把这次排障结论写入 Memory Fabric：问题出在环境变量缺失，重启服务后恢复；同时记录复现条件和临时处理办法。
AI 将排障信息保存为结构化的本地记忆，方便后续排查同类问题。
开发者在长期项目中使用它保存代码规范、架构约束和团队约定。这样 AI 编码助手在后续任务中可以基于同一套本地记忆工作。
当团队希望记忆数据保存在本地文件而不是外部数据库时，这个工具适合用来管理 AI 助手的上下文。Markdown 和 YAML 也更便于人工查看与版本管理。
开发者或 DevOps 人员可以把排障结论、环境注意事项和已知限制写入记忆。后续由 AI 助手继续开发或排查时，可直接复用这些背景信息。
它是一个面向 AI 编码助手的 MCP 记忆工具，强调 file-first 和 local-first。描述显示它使用 Markdown 与 YAML 存储记忆，不依赖向量数据库。
根据描述，它采用本地文件优先的方式存储记忆。存储格式是 Markdown 和 YAML。
不需要。原始描述明确写明“no vector DB”。