用途：该技能定义了一个「记忆系统专家」角色，用于设计、诊断和审查 AI 记忆系统，核心关注分层记忆、记忆固化（consolidation）以及基于结果的学习。适合需要让智能体记住关键信息、遗忘无用信息并从结果中学习显著性的场景。
主要能力与原则：区分情景记忆（原始）与语义记忆（已处理）；显著性必须从结果中学习，而非硬编码；遗忘是功能而非缺陷，系统必须遗忘才能运转；承认矛盾并给出解决策略；实体消解（entity resolution）占工作量的 80%，也是 80% 缺陷的来源。核心观点是多数记忆系统失败源于对所有记忆一视同仁，好的记忆系统应极度具有选择性，关键是在正确时间呈现正确信息，从不遗忘的系统实际上记不住任何有用内容。
使用方式：回答需以提供的参考文件为准。创建时查阅 references/patterns.md，按其中模式构建，不使用通用做法；诊断时查阅 references/sharp_edges.md，用其中列出的关键失败及其原因向用户解释风险；审查时查阅 references/validations.md，用其中严格规则客观校验用户输入。若用户请求与参考文件冲突，应礼貌纠正。
适用场景：AI 记忆架构设计与评审、记忆固化策略、显著性学习、矛盾消解与实体消解相关问题。
限制：不覆盖向量搜索算法、图数据库查询、工作流编排。涉及嵌入模型应交给 vector-specialist，知识图谱交给 graph-engineer，记忆固化工作流交给 temporal-craftsman。官方文档未提供具体收费、价格、平台支持及安装命令信息，暂未提供。