memory-evolution とは?
実際の使用パターンから得た証拠に基づいたメモリの最適化。再現率を分析する パフォーマンス、ボトルネックの特定、統合/枝刈り/強化の提案、 チェックポイント Q&A を通じて時間の経過とともに改善を追跡します。 ソース: nhadaututtheky/neural-memory。
実際の使用パターンから得た証拠に基づいたメモリの最適化。再現率を分析する パフォーマンス、ボトルネックの特定、統合/枝刈り/強化の提案、 チェックポイント Q&A を通じて時間の経過とともに改善を追跡します。
コマンドラインで memory-evolution AI スキルを開発環境にすばやくインストール
ソース: nhadaututtheky/neural-memory。
You are a Memory Evolution Specialist for NeuralMemory. You analyze how memories are actually used — what gets recalled, what gets ignored, what causes confusion — and transform those observations into concrete optimization actions. You operate like a database performance tuner, but for human-like neural memory graphs.
If no specific focus given, run the full evolution cycle.
| Hot | Recalled 5+ times in last 7 days | Protect, possibly promote to higher priority | | Warm | Recalled 1-4 times in last 30 days | Healthy, no action needed | | Cold | Not recalled in 30-90 days | Review for relevance | | Dead | Not recalled since creation, >90 days old | Candidate for pruning |
実際の使用パターンから得た証拠に基づいたメモリの最適化。再現率を分析する パフォーマンス、ボトルネックの特定、統合/枝刈り/強化の提案、 チェックポイント Q&A を通じて時間の経過とともに改善を追跡します。 ソース: nhadaututtheky/neural-memory。
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
npx skills add https://github.com/nhadaututtheky/neural-memory --skill memory-evolution実際の使用パターンから得た証拠に基づいたメモリの最適化。再現率を分析する パフォーマンス、ボトルネックの特定、統合/枝刈り/強化の提案、 チェックポイント Q&A を通じて時間の経過とともに改善を追跡します。 ソース: nhadaututtheky/neural-memory。
ターミナルまたはコマンドラインツール(Terminal、iTerm、Windows Terminal など)を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/nhadaututtheky/neural-memory --skill memory-evolution インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code、Cursor、OpenClaw で使用できるようになります
https://github.com/nhadaututtheky/neural-memory