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Agent Skill · 研究检索

simplemem-skill(简单记忆技巧)

simplemem-skill 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

simplemem-skill 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 53,488。

总安装 533周安装 22GitHub Stars 3,236下载 174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:simplemem-skill(简单记忆技巧)
来源仓库:https://github.com/aiming-lab/simplemem
仓库路径:skills/simplemem-skill
安装命令:
npx skills add https://github.com/aiming-lab/simplemem --skill simplemem-skill
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/aiming-lab/simplemem --skill simplemem-skill

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

simplemem-skill 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中快速定位候选结果。适用于关键词搜索、任务场景匹配和来源线索筛选等研究检索场景。通过 npx skills add 命令从 GitHub 仓库安装并使用。

安装前需确认权限范围、维护状态及是否触发联网或文件操作。建议结合原始 README 核验具体用法和功能边界。

来源仓库内路径:skills/simplemem-skill

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/aiming-lab/simplemem --skill simplemem-skill;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

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

simplemem-skill 怎么安装?

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

simplemem-skill 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。

simplemem-skill 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

simplemem-skill 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。

simplemem-skill 用的人多吗?

公开数据是累计安装 533 次,近一周安装 22 次,下载 174 次,GitHub 3,236 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。

simplemem-skill 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。
  • 来源仓库有 3,236 星,维护活跃度相对可查。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
simplemem-skill

简单记忆技巧 · 本页

5333,236接触敏感数据未明确通过

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

SimpleMem Skill

Persistent conversational memory across sessions.

Proactive Usage

Save memories when discovering valuable dialogue:

  • Important decisions or commitments made in conversation
  • Complex information that may be referenced later
  • Context from long discussions worth preserving
  • Solutions to problems that took effort to uncover

Check memories before:

  • Answering questions about past conversations
  • Resuming work from previous sessions
  • Building on earlier discussion topics

Quick Start

# Add a dialogue
python ~/.claude/skills/simplemem-skill/scripts/cli_persistent_memory.py add --speaker "Alice" --content "Meet Bob tomorrow at 2pm"

# Query memories
python ~/.claude/skills/simplemem-skill/scripts/cli_persistent_memory.py query --question "When should Alice meet Bob?"

Operations

Save

Add single dialogue:

python ~/.claude/skills/simplemem-skill/scripts/cli_persistent_memory.py add --speaker "User" --content "Your message here"

With timestamp (ISO 8601):

python ~/.claude/skills/simplemem-skill/scripts/cli_persistent_memory.py add --speaker "Alice" --content "Message" --timestamp "2026-01-17T14:00:00Z"

Query

Semantic query with answer:

python ~/.claude/skills/simplemem-skill/scripts/cli_persistent_memory.py query --question "What did Alice say about meetings?"

With reflection for deeper analysis:

python ~/.claude/skills/simplemem-skill/scripts/cli_persistent_memory.py query --question "Your question" --enable-reflection

Raw retrieval:

python ~/.claude/skills/simplemem-skill/scripts/cli_persistent_memory.py retrieve --query "Alice meetings" --top-k 5

Maintain

View statistics:

python ~/.claude/skills/simplemem-skill/scripts/cli_persistent_memory.py stats

Clear all memories:

# Use with caution - irreversible
python ~/.claude/skills/simplemem-skill/scripts/cli_persistent_memory.py clear --yes

Batch Import

For importing conversation histories from JSONL files, see references/import-guide.md.

Custom Table Names

Use different tables to organize conversation contexts:

python ~/.claude/skills/simplemem-skill/scripts/cli_persistent_memory.py --table-name my_custom_table add --speaker "User" --content "Message"

Data Format

All dialogues are stored with:

  • speaker: Who said it (string)
  • content: What was said (string)
  • timestamp: When it was said (ISO 8601 datetime, auto-generated if omitted)

Advanced Usage

For detailed information:

Setup

Install dependencies:

cd ~/.claude/skills/simplemem-skill
pip install -r requirements.txt

Configure OpenRouter API:

cp src/config.py.example src/config.py
# Edit src/config.py and set your OPENROUTER_API_KEY

See references/openrouter-guide.md for API key setup and model customization.

Data storage: Memories persist in data/lancedb/ (auto-created).

适合场景

01

调用多模型

02

代码和文本生成

03

Agent 推理流程

04

OpenRouter 模型接入

能力概览

能力 1

统一调用多种 LLM

能力 2

支持 Claude、Gemini、Kimi 等模型

能力 3

适合聊天、代码和推理任务

能力 4

可作为 Agent 模型调用入口

平台分布

Codex

35.74%
按下载量换算62

Claude

29.38%
按下载量换算51

Cursor

19.58%
按下载量换算34

Gemini CLI

8.3%
按下载量换算14

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。

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