用途：这是 brain-jar 中管理记忆的技能，指导在观察到用户做出决策、表达偏好、出现强烈反应或提供项目背景时，把信息存为“富记忆”，并在开始新功能、做技术选型或提建议前检索历史记忆。
主要能力：记忆应包含事实、原因、情绪（可引用原话）和未来偏好暗示；作用域分 global（跨项目偏好）与 project:<name>（单个代码库的架构与技术决策）。可用标签包括 preference、decision、architecture、personality、project、session-summary、profile-context、profile-learning。检索时用自然语言回顾，如“你之前提到过你偏好……”。结果可能很多（10 条以上）时，派发 Haiku 子代理（Task 工具，subagent_type: general-purpose，model: haiku）汇总，只把摘要给用户；精确查找或结果很少时直接用工具。
使用方式：首次使用前检查 MCP 是否构建：ls ~/.claude/plugins/cache/brain-jar/shared-memory//dist/index.js 2>/dev/null || echo "NOT_BUILT"；未构建则运行 node ~/.claude/plugins/cache/brain-jar/shared-memory//run.js & 并 sleep 15。再检查 cat ~/.config/brain-jar/config.json 2>/dev/null || echo "NOT_CONFIGURED"；未配置则向用户索取 Mem0 API key（https://app.mem0.ai），创建 ~/.config/brain-jar/config.json，含 mem0_api_key、default_scope、auto_summarize。之后需重启 Claude Code 注册 MCP。本地存储无需 Mem0，云同步可选。
适用场景与限制：适合记录偏好、决策、项目上下文和会话总结；结构化资料（姓名、角色、技术栈、工作风格）应改用 learning-about-you 技能。资料未提供具体收费、平台支持范围或效果保证。