用途：为 LLM 对话构建持久记忆系统，让 AI 助手能够跨多次、甚至跨月的交互记住用户。技能定位为记忆系统专家，关注何时记住、何时遗忘，以及如何把相关记忆重新呈现给模型。
主要能力：区分并分别处理三类记忆——短期记忆、长期记忆与实体记忆；强调存储不是终点，检索与相关性才是关键；支持对记忆做整合，避免把一切都记住而淹没上下文；设计上要求隐私可控，让用户能管理自己的记忆；并支持优雅降级，即在没有记忆时也能正常对话，有记忆时效果更好。
使用方式：技能要求回答必须基于随附的参考文件，将其视为本领域的权威依据。创建阶段查阅 references/patterns.md，按其规定的模式构建，若其中已有具体模式则不要采用通用做法；诊断阶段查阅 references/sharp_edges.md，其中列出关键失败场景及其原因，用于向用户解释风险；审查阶段查阅 references/validations.md，其中包含严格规则与约束，用于客观校验用户输入。若用户请求与参考文件中的指引冲突，应依据参考内容礼貌纠正。
适用场景：需要长期陪伴、个性化服务的 AI 助手；需要记住用户偏好、历史事实或实体信息的对话系统；需要控制上下文长度、避免记忆过载的产品。
限制：资料未提供具体实现代码、安装命令、依赖与平台要求；也未说明是否收费、性能指标或支持的模型范围，这些内容暂未提供。