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为 AI 代理提供可追溯、双时态的长期记忆存储与查询能力
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.las7/memharness" MCP 服务： 执行：claude mcp add 'io-github-las7-memharness' -- npx -y @memharness/mcp
请把这个 MCP 工具接入我的 AI 代理，用 SQLite 保存用户偏好、历史任务和来源信息，并支持后续按时间查询。
得到一个可供代理写入和检索长期记忆的持久化记忆层设计或接入方案。
帮我设计一套流程，让 AI 代理记录每条记忆的来源、写入时间、失效时间和更新历史，便于审计与回溯。
输出包含来源追踪、双时态字段和审计逻辑的记忆管理方案。
我想让代理查询“上周三当时已知的用户需求”，请基于这个工具给出查询思路和提示词示例。
得到可按历史时点还原记忆状态的查询方案与示例。
为智能代理提供结构化记忆存储与意图捕获，显著降低上下文 token 成本。
为 AI 代理提供本地优先的记忆存储与混合检索，基于单个 SQLite 文件运行。
为 AI 代理提供跨会话与设备的持久记忆管理，自动保存并按需高效加载上下文。
为 AI 代理提供本地优先的持久记忆存储，按命名空间用 SQLite 独立管理。
为 AI 编码代理提供本地持久共享记忆，支持跨代理连续协作。
为 AI 编码代理提供跨项目持久记忆与关联检索能力，提升连续开发效率。