在回答前检索过往对话,找回真实上下文并避免重复询问或误判新话题。
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请帮我安装 askskill 上的 "remembering-conversations" 技能: 1. 下载 https://raw.githubusercontent.com/obra/episodic-memory/main/skills/remembering-conversations/SKILL.md 2. 保存为 ~/.claude/skills/remembering-conversations/SKILL.md 3. 装好后重载技能,告诉我可以用了
请先检索我们之前关于这个项目的对话,整理已经确认的需求、未决问题和我明确否决过的方案,再继续给出下一步建议。
一份基于历史对话的需求回顾,包含已确认事项、待确认项和后续建议。
在回答这个问题前,先搜索我们过去有没有讨论过相同主题,尤其是我之前做过的决定、限制条件和偏好,然后基于这些信息回答。
结合过往对话的回答,明确引用已有决定与限制,减少重复沟通。
先检索我们以前是否聊过这个问题。如果聊过,请总结上次结论、后来是否有更新,以及这次应从哪里继续,而不是从头开始解释。
对历史讨论的延续性总结,帮助直接接上次进度推进。
Core principle: Search before reinventing. Searching costs nothing; reinventing or repeating mistakes costs everything.
YOU MUST search historical memory for any historical search.
Announce: "Searching past conversations for [topic]."
Use the Task tool with subagent_type: "search-conversations":
Task tool:
description: "Search past conversations for [topic]"
prompt: "Search for [specific query or topic]. Focus on [what you're looking for - e.g., decisions, patterns, gotchas, code examples]."
subagent_type: "search-conversations"
If a search-conversations agent is available, dispatch it with the same prompt. If not, use the MCP tools directly:
search toolread toolThe search workflow will:
search toolread toolSaves 50-100x context vs. loading raw conversations.
Use this whenever the current task would benefit from information you may have learned before, even if the user did not explicitly ask you to search.
When past experience may help:
When you're stuck:
When historical signals are present:
Before answering from uncertainty:
Don't search first:
Use these directly when a search agent is unavailable or the current harness does not support agent dispatch:
mcp__plugin_episodic-memory_episodic-memory__searchmcp__plugin_episodic-memory_episodic-memory__readWhen using MCP tools directly, keep context small: search first, then read only the top 2-5 relevant conversations or line ranges.
See MCP-TOOLS.md for complete API reference if needed for advanced usage.
在宣称任务完成或修复成功前,先执行验证并用结果佐证结论。
通过测试驱动开发流程,先写测试再实现功能或修复缺陷。
在对话开始时建立技能发现与调用规则,确保先用技能再作答。
在创意与实现前梳理用户意图、需求与方案方向,降低返工风险。
为新功能开发创建隔离工作区,避免影响当前代码并便于并行实现。
帮助你创建、修改并在发布前验证 AI 技能配置与可用性
帮助用户检索过往 Claude Code 对话,快速找回事实、决策与上下文线索。
统一检索多类记忆源并生成排序摘要,帮助代理快速回忆上下文
为 AI 助手提供跨会话持久记忆,自动存取关键信息减少重复上下文。
为 AI 助手存取对话记忆,回忆过往讨论、承诺与用户偏好
连接文档、笔记与会议记录,帮助 AI 准确回忆你的知识与上下文
为大模型提供本地持久记忆与跨会话语义检索能力