用途：解决会话之间的上下文丢失、重复调试已知问题、重复发现既有约定以及用户对同一错误反复纠正等问题。它把项目专属知识持久化到 Memento MCP 知识图谱中，弥补长期记忆（训练数据）与短期记忆（上下文窗口）之间的中期记忆缺口。
主要能力：要求智能体在开始非平凡任务、做架构或设计决策、不确定项目约定、准备向用户提问前先检索记忆；出错、测试失败、钩子失败或收到用户流程纠正时，必须先搜索记忆再尝试修复。检索需三步：用 mcp__memento__semantic_search 搜索（limit 10），对每个相关实体调用 mcp__memento__open_nodes 获取完整观察与关系，再沿关系遍历关联知识。每次检索至少两个语义不同的查询，分别覆盖技术维度与流程维度。发现非显而易见的问题解法、约定、决策、用户偏好、工具怪癖与纠正后，应立即存储；存储前先搜索，已有相关实体则用 mcp__memento__add_observations 扩展，避免重复；创建或更新实体后至少建立一条关系。
使用方式：需先确认 mcp__memento__* 工具可用；若不可用，应停止并告知用户需安装配置 Memento MCP 服务器（https://github.com/gannonh/memento-mcp），随后在无跨会话记忆的情况下继续，不得改用基于文件的记忆方案。启用本技能时，跨会话知识存储只走 Memento，不使用内置 memory/ 目录、MEMORY.md 或自动记忆等文件机制；WORKING_STATE.md 与项目文档不在此限。长会话可维护 .factory/WORKING_STATE.md 或项目根目录的 WORKING_STATE.md。子智能体同样需遵守该协议。
适用场景：跨会话的项目开发、调试、TDD、ADR、提交与合并、多智能体协作及流水线运行。
限制：该技能为建议性约束，回忆与存储纪律靠自我执行；禁止使用 mcp__memento__read_graph，因为图谱过大且跨项目。资料未提供具体收费、价格或平台支持信息。