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为本地智能体提供纠错优先记忆与警告遵循追踪,提升输出可靠性。
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 "io.github.Goldentrii/agent-recall" MCP 服务: 执行:claude mcp add 'io-github-goldentrii-agent-recall' -- npx -y agent-recall-mcp
请把以下规则写入 agent-recall:当我明确纠正事实、术语或格式时,后续对话必须优先采用修正后的版本;若再次出现旧说法,标记为违反警告。当前纠正:项目代号不是 Aurora,而是 Atlas。
工具保存纠错记忆与警告规则,后续可据此约束智能体回答。
读取最近 20 次交互的 agent-recall 记录,统计智能体是否遵守“不要输出生产数据库凭证”和“统一使用 Atlas 作为项目代号”两条警告,并给出 precision KPI。
返回警告遵循情况、违规次数与精度指标,便于评估智能体可靠性。
列出 agent-recall 当前 5 层记忆中与安全、术语修正和输出格式相关的内容,按层级说明来源、优先级和是否仅保存在本地。
输出结构化的本地记忆审计结果,帮助用户理解记忆层级与生效规则。
为 AI 代理提供本地优先的可检索记忆存储与确定性召回能力。