memory-evolution이란?
실제 사용 패턴을 바탕으로 증거 기반 메모리 최적화. 회상 분석 성능, 병목 현상 식별, 통합/가지치기/강화 제안, 체크포인트 Q&A를 통해 시간 경과에 따른 개선 사항을 추적합니다. 출처: nhadaututtheky/neural-memory.
실제 사용 패턴을 바탕으로 증거 기반 메모리 최적화. 회상 분석 성능, 병목 현상 식별, 통합/가지치기/강화 제안, 체크포인트 Q&A를 통해 시간 경과에 따른 개선 사항을 추적합니다.
명령줄에서 memory-evolution AI 스킬을 개발 환경에 빠르게 설치
출처: 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 |
실제 사용 패턴을 바탕으로 증거 기반 메모리 최적화. 회상 분석 성능, 병목 현상 식별, 통합/가지치기/강화 제안, 체크포인트 Q&A를 통해 시간 경과에 따른 개선 사항을 추적합니다. 출처: nhadaututtheky/neural-memory.
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
npx skills add https://github.com/nhadaututtheky/neural-memory --skill memory-evolution실제 사용 패턴을 바탕으로 증거 기반 메모리 최적화. 회상 분석 성능, 병목 현상 식별, 통합/가지치기/강화 제안, 체크포인트 Q&A를 통해 시간 경과에 따른 개선 사항을 추적합니다. 출처: nhadaututtheky/neural-memory.
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/nhadaututtheky/neural-memory --skill memory-evolution 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다
https://github.com/nhadaututtheky/neural-memory