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人工智能代理的便携式内存协议

tinqiao-oss/engramory · 技能

人工智能代理的便携式内存协议——将其作为常规规则加载;管理原则+参考规格+可选的帽钩。

★ 152GitHub 星标
11分支
2026-08-15最近更新
Python开发语言
MIT许可证

项目简介

Engramory 不是一种新的记忆架构。"markdown 文件 + 一个常驻上下文的小索引 + 模型自己维护"这套模式,如今已经是智能体记忆的主流形态,而且好几个地方都已经实现了。Engramory 站在这些前人肩上: Claude Code 原生 auto-memory —— 同样的"markdown + MEMORY.md 索引 + 按需打开详情文件";连 user | feedback | project | reference 这套类型词都一样(依据 anthropics/claude-code#58840 里的系统提示;公开文档只描述了索引 + 详情文件、并未公开这套类型本体)。Engramory 是它的纪律加强版。 basic-memory —— markdown 为真值源、YAML frontmatter 的 type、[[wikilink]] 图、本地优先。 obsidian-second-brain、claude-memory-compiler(明确主张"个人规模下,加载一个结构化索引胜过向量检索"),以及一整个 markdown 记忆 skill 家族。

Engramory 贡献的是有主见的组合 + 纪律,不是这些底层原语。别去宣称 markdown、frontmatter、wikilink、加载索引、单文件单事实笔记、策展卫生是新东西——全是 prior art(前人已做)。 真正的差异点

1. 以"角色/用途"为类型,头牌是 feedback = 程序性记忆。 语义 / 情景 / 程序性的三分法是公认的前人工作(CoALA 分类法;LangMem、mem0 都有命名的 procedural 类型)——Engramory 不声称这个类别是原创。它做的是:把程序性 feedback 当作一个刻意做小、手写、人类可读的集合的脊梁,强制带 Why:(为什么)/ How to apply:(怎么落实),而不是把它自动抽取进向量 / 图数据库。贡献在于这套打包方式和纪律,不在本体论本身。

安装命令

dsh plugin --profile web add github:tinqiao-oss/engramory
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