Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 待分类

mem-weekly(记忆周刊)

mem-weekly 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

mem-weekly 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为权限未标注;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 4,639。

总安装 706周安装 30GitHub Stars 279下载 247核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:mem-weekly(记忆周刊)
来源仓库:https://github.com/zephyrwang6/myskill
仓库路径:skills/mem-weekly
安装命令:
npx skills add https://github.com/zephyrwang6/myskill --skill mem-weekly
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/zephyrwang6/myskill --skill mem-weekly

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

mem-weekly 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理。通过 npx skills add 命令从指定仓库安装,需确认权限与维护状态。

使用前建议核验是否会触发联网、命令执行或文件读写操作。可结合原始 README 进一步了解具体用法和功能细节。

来源仓库内路径:skills/mem-weekly

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/zephyrwang6/myskill --skill mem-weekly;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

mem-weekly 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/zephyrwang6/myskill --skill mem-weekly。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

mem-weekly 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

mem-weekly 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

mem-weekly 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

mem-weekly 用的人多吗?

公开数据是累计安装 706 次,近一周安装 30 次,下载 247 次,GitHub 279 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

mem-weekly 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
mem-weekly

记忆周刊 · 本页

706279权限未标注未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

周复盘

快速开始

当用户说"周复盘"时,执行以下流程:

重要:在执行周复盘前,必须先调用 mem-file-scan skill 来扫描本周修改的文件,补充L1记录。

  1. 文件扫描(前置步骤) - 调用mem-file-scan扫描本周修改的文件,补充L1记录
  2. 读取本周L1记录 - 获取本周所有情境记录
  3. 识别重复模式 - 统计出现3次以上的行为/偏好
  4. 生成候选列表 - 创建待提炼的候选清单
  5. 等待用户确认 - 展示给用户选择
  6. 更新L2文件 - 根据确认更新行为层

工作流程

前置步骤:文件扫描补充L1

在开始周复盘分析之前,必须先调用 mem-file-scan skill:

调用 mem-file-scan skill

为什么需要这一步:

  • AI记忆系统只能记录Claude对话内容
  • 用户在Obsidian中直接编辑的文件不会被自动记录
  • 文件扫描可以识别本周修改的文件,提取重要事件和决策
  • 补充L1记录后,周复盘才能分析出更全面的行为模式

执行方式:

  1. 先调用 mem-file-scan
  2. 等待文件扫描完成并补充L1记录
  3. 再继续执行后续的周复盘分析流程

第一步:读取本周L1记录

读取当前月份的L1文件:AI_MEMORY/L1_情境层/{年}-{月}.md

提取本周的记录:

  • 确定本周的日期范围(如:12-22 至 12-28)
  • 提取本周的所有条目

第二步:识别重复模式

使用Grep搜索关键词,统计出现次数:

Grep "关键词" AI_MEMORY/L1_情境层/

重复模式判断标准:

  • 相同偏好/行为出现 3次以上
  • 相同工具选择出现 3次以上
  • 相同表达方式出现 3次以上

第三步:生成候选列表

创建待提炼的候选清单(最多5个):

格式:

📊 本周记忆复盘({月份}第{X}周)

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🔍 发现 {N} 个重复模式:

1️⃣ "{模式名称}"
   - 出现次数:{X}次
   - 来源:[日期1] [日期2] [日期3]
   - 建议:记录到 L2_行为层/{文件}.md
   - 你的选择:[ ] 记录  [ ] 忽略  [ ] 修改后记录

2️⃣ "{模式名称}"
   ...

第四步:等待用户确认

展示候选列表,等待用户选择。

用户可以:

  • 记录 - 直接记录到L2
  • 忽略 - 跳过此模式
  • 修改后记录 - 修改内容后再记录

第五步:更新L2文件

根据用户确认,更新相应的L2文件:

  1. 检查文件是否存在

- 存在:追加或更新 - 不存在:创建新文件

  1. 更新格式
## 📋 {行为/偏好名称}

### 习惯描述
{具体描述}

### 统计信息
- 首次记录:{日期}
- 出现次数:{次数}
- 稳定性:{高/中/低}
- 最后确认:{日期}

### 来源
- {来源1}
- {来源2}
- {来源3}
  1. 更新统计

- 更新 INDEX.md 统计信息 - 更新本周复盘记录

输出示例

📊 本周记忆复盘(12月第4周)

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🔍 发现 3 个重复模式:

1️⃣ "处理复杂任务前先用思维导图"
   - 出现次数:4次
   - 来源:[12-22] [12-24] [12-26] [12-27]
   - 建议:记录到 L2_行为层/工作习惯.md
   - 你的选择:[ ] 记录  [ ] 忽略  [ ] 修改后记录

2️⃣ "早上9-12点深度工作,不回消息"
   - 出现次数:5次
   - 来源:[Daily] 5次记录
   - 建议:记录到 L2_行为层/工作习惯.md
   - 你的选择:[ ] 记录  [ ] 忽略  [ ] 修改后记录

3️⃣ "重要决策会睡眠一晚后再决定"
   - 出现次数:3次
   - 建议:记录到 L2_行为层/决策习惯.md
   - 你的选择:[ ] 记录  [ ] 忽略  [ ] 修改后记录

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
等待你的确认...

完成后操作

复盘完成后,更新 AI_MEMORY/Meta/复盘记录.md:

### {年} {月}第{X}周

**复盘日期**:{日期}

**本周关键事件**:
1. {事件1}
2. {事件2}
3. {事件3}

**识别出的行为模式**:
- [模式1] - 出现次数:X次
- [模式2] - 出现次数:X次

**更新到L2**:
- ✅ [文件1]
- ✅ [文件2]

**下周关注**:
1.
2.
3.

常见问题

Q:如果本周没有重复模式怎么办?

A:输出"本周未发现明显的重复模式,继续观察即可"。

Q:如何确定本周的日期范围?

A:使用当前日期,往前推7天。如今天是12-27(周五),本周是12-21至12-27。

Q:用户选择的"修改后记录"怎么处理?

A:询问用户如何修改,然后按用户要求更新后再记录到L2。

平台分布

Codex

33.9%
按下载量换算84

Claude

32.52%
按下载量换算80

Cursor

17.94%
按下载量换算44

Gemini CLI

10.43%
按下载量换算26

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills