什么是 memory-literary-analysis?
将完整的文学作品分析成结构化的基础记忆知识图谱。涵盖模式设计、实体播种、逐章处理、交叉引用、验证和可视化。 来源:basicmachines-co/basic-memory-skills。
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通过命令行快速安装 memory-literary-analysis AI 技能到你的开发环境
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Transform a complete literary work into a structured knowledge graph. Characters, themes, chapters, locations, symbols, and literary devices become interconnected notes — searchable, validatable, and visualizable.
Use a kebab-case slug of the work's title (e.g., great-gatsby, hamlet, beloved).
Write 6 schema notes to schema/. Each schema defines the entity type's fields, observation categories, and relation types. Adapt fields to fit the work — the schemas below are starting points, not rigid templates.
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为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
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打开你的终端或命令行工具(如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等) 复制并运行以下命令:npx skills add https://github.com/basicmachines-co/basic-memory-skills --skill memory-literary-analysis 安装完成后,技能将自动配置到你的 AI 编程环境中,可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
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