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为 AI 工具提供跨平台行为记忆,持续学习用户偏好与上下文。
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.helinakdogan/agent-magnet" MCP 服务: 执行:claude mcp add 'io-github-helinakdogan-agent-magnet' -- npx -y agent-magnet
请将 Agent Magnet 接入 Claude、Cursor 和 Codex,并记住我的编码偏好:Python 使用类型注解、函数写简短 docstring、优先返回可测试代码。说明如何配置以及它会记住哪些信息。
返回接入与配置说明,并说明工具如何在不同 AI 编码环境中复用这些偏好。
我在不同 AI 工具里反复讨论同一个产品需求。请用 Agent Magnet 记录项目背景、目标用户、优先级原则和术语偏好,并说明之后如何在新对话中自动带入这些上下文。
给出可保存的上下文结构示例,并说明后续对话如何自动继承这些信息。
请帮我用 Agent Magnet 建立研究偏好记忆:我偏好先看摘要、引用近三年资料、输出用要点形式,并在不同 AI 助手之间保持一致。请列出设置步骤和预期效果。
输出研究偏好设置方案,并说明多个 AI 助手如何共享一致的响应风格与检索习惯。
为 AI 编码代理提供可持续本地记忆,持续学习你的开发习惯与偏好。
为多种 AI 客户端提供本地优先的共享记忆读写与审计同步能力
为本地 AI 代理提供记忆层、混合检索与上下文持久化能力
为 AI 代理提供可持久化、可解释的 MCP 原生记忆能力
提供企业级 AI 记忆与多智能体协作能力,统一管理上下文、记忆和调用流程。
为多种 AI 开发工具提供可自托管的记忆存储与混合检索能力