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Agent Skill · 研究检索

slack-memory-cleanup(Slack 记忆 cleanup)

用于处理 Slack 工作区里的频道、消息、线程、用户和通知信息。它适合让 Agent 查询团队沟通记录、整理上下文、回复线程或辅助协作提醒。使用时需要确认机器人或用户 token 是否具备目标频道访问权,私有频道和历史消息通常有额外权限限制;发送消息、@成员或批量读取对话时,应避免泄露内部讨论和敏感工作信息。

slack-memory-cleanup 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,权限为只读;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 62,819。

总安装 326周安装 14GitHub Stars 851下载 114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:slack-memory-cleanup(Slack 记忆 cleanup)
来源仓库:https://github.com/krafton-ai/kira
仓库路径:skills/slack-memory-cleanup
安装命令:
npx skills add https://github.com/krafton-ai/kira --skill slack-memory-cleanup
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/krafton-ai/kira --skill slack-memory-cleanup

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。

自动清理过期或冗余的 Slack 会话记忆数据以节省资源。适用于长期运行 Agent 需控制上下文长度与存储成本的场景。通过 GitHub 安装,兼容 Kira 等项目框架。清理策略应基于时间戳与重要性评分双重判断。slack-memory-cleanup 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

首次启用前建议先模拟运行观察对现有任务的影响。

来源仓库内路径:skills/slack-memory-cleanup

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/krafton-ai/kira --skill slack-memory-cleanup;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

slack-memory-cleanup 怎么安装?

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

slack-memory-cleanup 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。

slack-memory-cleanup 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

slack-memory-cleanup 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。

slack-memory-cleanup 用的人多吗?

公开数据是累计安装 326 次,近一周安装 14 次,下载 114 次,GitHub 851 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。

slack-memory-cleanup 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。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

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。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

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。

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
slack-memory-cleanup

Slack 记忆 cleanup · 本页

326851只读未明确通过

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

Memory Cleanup Guide

Overview

AI 직원의 메모리는 시간이 지남에 따라 중복, 오분류, 오래된 정보가 쌓입니다. 이 skill은 메모리를 체계적으로 정리하는 가이드와 도구를 제공합니다.

핵심 원칙:

  • 하드코딩된 보존 기간 없음 - LLM이 컨텍스트 기반으로 판단
  • 프로필 파일(users/, channels/)은 1 entity = 1 file 원칙
  • 확실하지 않으면 삭제보다 보존

slack-memory-store 스킬과의 연동:

  • 이 skill은 slack-memory-store 스킬로 저장된 메모리를 정리합니다
  • 폴더 구조, 메타데이터 스키마, type 필드가 일치합니다
  • 프로필 파일 vs 토픽 파일 구분 원칙을 따릅니다

Quick Start

# 1. 분석만 (dry-run, 변경 없음)
python scripts/cleanup_memory.py {memories_path}

# 2. 결과 확인 후 실제 정리 실행
python scripts/cleanup_memory.py {memories_path} --execute

# 3. 정리 후 인덱스 업데이트
python scripts/update_index.py {memories_path}

Scripts

이 skill은 정리 작업을 돕는 스크립트를 제공합니다.

cleanup_memory.py - 중복/오분류 탐지

메모리 폴더를 스캔하여 문제를 탐지합니다. 기본은 분석만 수행(dry-run)합니다.

# 전체 분석
python scripts/cleanup_memory.py {memories_path}

# 특정 폴더만 분석
python scripts/cleanup_memory.py {memories_path} --folder users
python scripts/cleanup_memory.py {memories_path} --folder channels

# 상세 디버그 출력
python scripts/cleanup_memory.py {memories_path} --verbose

# 실제 정리 실행 (오분류 파일 이동)
python scripts/cleanup_memory.py {memories_path} --execute

출력 예시:

============================================================
📊 메모리 정리 분석 결과
============================================================

## 🔴 중복 파일

### users/ 폴더 (동일인 중복)
  email:batteryho@krafton.com:
    - 전지호 (Jiho Jeon).md (✅ 프로필)
    - 전지호 (Jiho Jeon) - 이메일 분석.md (📝 작업기록)
    - 전지호_외부플랫폼초대_2025-12-08.md (📝 작업기록)

## 🟡 오분류 파일
  전지호 (Jiho Jeon) - 이메일 분석.md
    현재: users/ → 권장: tasks/
    이유: 파일명에 작업 키워드
  Jira 티켓 조회 성공.md
    현재: channels/ → 권장: tasks/
    이유: type이 'task_completed'

## 📈 요약
  - 중복 그룹: 3개
  - 오분류 파일: 5개

주요 탐지 기능:

  • 프로필 vs 작업기록 구분: users/ 중복에서 어떤 파일이 프로필이고 어떤 파일이 작업기록인지 표시
  • 오분류 이유 표시: 왜 해당 파일이 오분류로 판단되었는지 이유 제공
  • type 필드 활용: 메타데이터의 type 필드를 확인하여 폴더와 불일치 탐지

update_index.py - 인덱스 업데이트

정리 후 index.md를 갱신합니다.

python scripts/update_index.py {memories_path}

정리 워크플로우

Step 1: 현황 파악

# 전체 메모리 구조 확인
ls -la {memories_path}/

# 각 폴더별 파일 수 확인
find {memories_path} -type f -name "*.md" | wc -l

# 폴더별 상세
ls -la {memories_path}/users/
ls -la {memories_path}/channels/
ls -la {memories_path}/tasks/

Step 2: 문제 탐지

스크립트 또는 수동으로 다음 문제들을 탐지합니다:

  1. 중복 파일 - 같은 entity가 여러 파일로 분산
  2. 잘못된 분류 - 폴더와 내용 불일치
  3. 휘발성 정보 - 오래되고 중요도 낮은 파일

Step 3: 정리 실행

탐지된 문제에 따라 적절한 조치:

Step 4: 인덱스 업데이트

정리 후 반드시 인덱스 갱신:

python scripts/update_index.py {memories_path}

핵심 정리 대상

1. users/ 폴더

정상 상태: 1인당 1파일 (프로필)

users/
└── 전지호 (Jiho Jeon).md    ← 프로필 파일만

문제 상태: 1인이 여러 파일

users/
├── 전지호 (Jiho Jeon).md              ← 프로필 (유지)
├── 전지호 (Jiho Jeon) - 이메일 분석.md  ← tasks/로 이동
├── 전지호 - AI 보고서.md               ← tasks/ 또는 misc/로 이동
└── Serin_Kim_김세린.md                 ← 기존 김세린 파일과 병합

판단 기준:

  • email 또는 user_id가 같으면 동일인
  • 프로필 파일 1개만 users/에 유지
  • 나머지는 내용에 따라 적절한 폴더로 이동

2. channels/ 폴더

정상 상태: 채널당 1파일 (채널 ID로 시작)

channels/
└── C08G76BB8JK_my-daily-scrum.md    ← 채널 프로필

문제 상태: 채널 정보가 아닌 파일들

channels/
├── C08G76BB8JK_my-daily-scrum.md      ← 유지
├── Jira 티켓 조회 성공.md              ← tasks/로 이동
└── 메일 조회 작업 성공.md              ← tasks/로 이동

판단 기준:

  • channel_id가 있고 채널 가이드라인/정보면 유지
  • 작업 결과, 성공 사례 등은 tasks/로 이동

3. tasks/ 폴더

정상 상태: 작업별 1파일

tasks/
├── KIRA 프로젝트 작업 완료 - 2025-11-25.md
└── Tableau 데이터 조회 - 2025-12-09.md

문제 상태: 유사 내용 중복

tasks/
├── 7개_이메일_분석_2025-12-08.md     ← 삭제 (더 완전한 버전 있음)
├── 8개_이메일_분석_2025-12-08.md     ← 삭제
├── 9개_이메일_분석_2025-12-08.md     ← 삭제
└── 10개_이메일_분석_2025-12-08.md    ← 유지 (최종 버전)

판단 기준:

  • 같은 작업의 중간 결과들 → 최종 버전만 유지
  • 같은 날짜에 유사 제목 → 가장 완전한 것만 유지

4. 기타 폴더

폴더정리 기준
projects/완료된 프로젝트 → archive/ 이동 가능
decisions/중요, 장기 보존
meetings/오래된 것 → 요약 후 삭제 가능
misc/정리 1순위, 오래된 것 삭제
external/news/시간 지나면 가치 하락, 삭제 가능
announcements/오래된 공지 삭제 가능

중요도 판단 (LLM 기준)

하드코딩된 보존 기간 없이, LLM이 다음을 고려하여 판단합니다.

보존해야 하는 것

  • 프로필 정보 (users/, channels/)
  • 의사결정 기록 (decisions/)
  • 진행 중인 프로젝트 (projects/)
  • 최근 상호작용과 관련된 정보

삭제 가능한 것

  • 중간 결과물 (최종본 있을 때)
  • 오래된 일상 대화 (misc/)
  • 시의성 지난 뉴스/공지
  • 중복된 정보

판단 시 고려사항

  • 마지막 수정일 (updated 메타데이터)
  • 관련 프로젝트 상태 (진행 중 vs 완료)
  • 파일 간 연결 관계 (related_to)
  • 태그의 중요도 (urgent, important 등)

정리 실행 예시

예시 1: users/ 중복 정리

요청: "users 폴더 정리해줘"

1. 현황 파악
   - 전지호 관련 파일 6개 발견
   - 김세린 관련 파일 2개 발견

2. 분석
   - 전지호: 프로필 1개 + 작업 기록 5개
   - 김세린: 같은 사람 다른 이름 2개

3. 실행
   - 전지호 작업 기록 → tasks/로 이동
   - 김세린 파일 → 병합 후 1개만 유지

4. 결과 보고
   "users/ 정리 완료:
    - 전지호: 5개 파일 tasks/로 이동
    - 김세린: 2개 파일 1개로 병합"

예시 2: 전체 메모리 정리

요청: "메모리 전체 정리해줘"

1. 현황 파악
   - 총 120개 파일
   - users/: 47개 (중복 의심)
   - tasks/: 40개 (중복 의심)
   - channels/: 10개 (오분류 의심)

2. 폴더별 분석 및 정리

3. 결과 보고
   "메모리 정리 완료:
    - 삭제: 15개 (중복/중간결과)
    - 이동: 8개 (오분류 수정)
    - 병합: 5개 (동일인 중복)
    - 현재 총: 97개 파일"

안전 가이드라인

삭제 전 확인

  • 중요 파일 삭제 전 사용자에게 확인
  • decisions/, projects/ 삭제 시 특히 주의
  • 확실하지 않으면 삭제보다 이동

백업 권장

  • 대량 정리 전 백업 제안
  • cp -r {memories_path} {memories_path}_backup_{date}

롤백 가능성

  • 삭제한 파일 목록 기록
  • 이동한 파일의 원래 위치 기록

Reference Documents

자세한 규칙은 다음 문서를 참고하세요:

平台分布

Codex

34.06%
按下载量换算39

Claude

29.45%
按下载量换算34

Cursor

19.12%
按下载量换算22

Gemini CLI

10.33%
按下载量换算12

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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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