أنماط استمرارية المعرفة القائمة على الملفات: متى يتم تخزين الاكتشافات، ومتى تستدعي الحلول السابقة، وكيفية تنظيم ذاكرة المشروع. يتم التنشيط عند بدء المهام، أو مواجهة الأخطاء، أو اتخاذ القرارات، أو عند احتمال فقدان السياق بين الجلسات.
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي memory-protocol بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: jwilger/agent-skills.
Value: Feedback -- accumulated knowledge creates compound feedback loops across sessions. What you learn today should accelerate tomorrow's work.
Teaches the agent to systematically store and recall project knowledge using file-based persistent memory. Solves the problem of context loss between sessions, repeated debugging of known issues, and rediscovery of established conventions.
Before starting any non-trivial task, search memory for relevant past work. Before debugging any error, search for that error message. Before making design decisions, search for past decisions on the same topic.
أنماط استمرارية المعرفة القائمة على الملفات: متى يتم تخزين الاكتشافات، ومتى تستدعي الحلول السابقة، وكيفية تنظيم ذاكرة المشروع. يتم التنشيط عند بدء المهام، أو مواجهة الأخطاء، أو اتخاذ القرارات، أو عند احتمال فقدان السياق بين الجلسات. المصدر: jwilger/agent-skills.
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/jwilger/agent-skills --skill memory-protocolأنماط استمرارية المعرفة القائمة على الملفات: متى يتم تخزين الاكتشافات، ومتى تستدعي الحلول السابقة، وكيفية تنظيم ذاكرة المشروع. يتم التنشيط عند بدء المهام، أو مواجهة الأخطاء، أو اتخاذ القرارات، أو عند احتمال فقدان السياق بين الجلسات. المصدر: jwilger/agent-skills.
افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/jwilger/agent-skills --skill memory-protocol بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw
https://github.com/jwilger/agent-skills