用途：为 AI 智能体提供持久、可搜索的长期记忆管理，保存架构、模式与决策等知识，并以 MCP 服务器方式支持记忆的读取、写入与搜索。
主要能力（MCP 工具）：memory_search 按查询、类型或标签搜索记忆，参数为 query（字符串）、type?（字符串）、tags?（字符串数组）；memory_write 记录新知识或决策，参数为 key、type、content、tags?；memory_read 按 key 读取指定记忆；memory_stats 查看记忆使用统计。另含独立仪表盘，可可视化记忆使用情况。
使用方式：先克隆仓库 git clone https://github.com/webzler/agentMemory.git .agent/skills/agent-memory；进入目录后执行 npm install 与 npm run compile；用 npm run start-server <project_id> <absolute_path_to_target_workspace> 启动 MCP 服务器，例如 npm run start-server my-project $(pwd)。仪表盘用 npm run start-dashboard <absolute_path_to_target_workspace> 启动，访问 http://localhost:3333。前置条件为 Node.js v18+。
适用场景：需要跨会话保留项目知识、检索既有模式或决策、查看记忆使用统计时使用。
限制：仅在任务明确匹配上述范围时使用；输出不能替代针对具体环境的验证、测试或专家评审；若缺少必要输入、权限、安全边界或成功标准，应停止并请求澄清。该技能为上游仓库的打包层，需保持来源与文件路径可见，只加载对当前任务有实质影响的文件。