Synthèse automatique
Synchronise le dossier `.claude/memory/` avec une base de données pgvector en mettant à jour les embeddings.
Points forts
- Mise à jour incrémentielle (seuls les fichiers modifiés sont traités)
- Suppression des embeddings orphelins
- Utilisation de hash pour détecter les changements
Limites
- Nécessite une base de données pgvector configurée et une clé API OpenAI
- Ne prend pas en charge d'autres types de bases vectorielles
- Les embeddings sont recréés entièrement pour les fichiers modifiés
Lorsque vous modifiez manuellement des fichiers de mémoire et souhaitez refléter ces changements dans la base vectorielle.
Si vous n'utilisez pas pgvector ou si la synchronisation doit être bidirectionnelle.
Analyse de sécurité
PrudenceThe skill instructs the agent to run a bash command that executes a Node.js script for database synchronization. While the described purpose is legitimate and no overtly destructive actions are visible, the script is not included for review, and its execution could potentially read or write sensitive data. Using bash without declared tools introduces power that warrants caution.
- •Executes a script via bash, which has access to sensitive environment variables (database credentials, OpenAI API key) and can perform arbitrary operations on the host.
- •The skill does not declare any allowed tools, but implicitly requires bash execution.
Exemples
/memory-syncdescription: "/memory-sync - DB 동기화" keywords: [memory, sync, 동기화, pgvector, DB] argument-hint: "옵션 없이 실행"
/memory-sync - DB 동기화
.claude/memory/ 폴더의 모든 파일을 pgvector DB에 동기화합니다.
사용법
/memory-sync
동기화 로직
- memory/ 폴더 스캔 → 파일 목록 + content_hash 계산
- DB에서 기존 file_path, content_hash 조회
- 비교:
- 새 파일 → INSERT (임베딩 생성 포함)
- hash 변경 → DELETE all chunks + re-INSERT
- 파일 삭제됨 → DELETE
- 변경된 파일만 임베딩 생성
환경변수 필요
.env.ai 파일에 다음 환경변수가 필요합니다:
# Vector DB
AI_VECTOR_DB_HOST=localhost
AI_VECTOR_DB_PORT=5432
AI_VECTOR_DB_USER=postgres
AI_VECTOR_DB_PASSWORD=yourpassword
AI_VECTOR_DB_NAME=ai_memory
# OpenAI API
OPENAI_API_KEY=sk-...
Instructions for Claude
사용자가 /memory-sync를 실행하면:
- Bash 도구로 sync-db.mjs 스크립트를 실행합니다:
node .claude/hooks/memory/sync-db.mjs
- 동기화 결과를 사용자에게 보고합니다:
- 추가된 파일 수
- 수정된 파일 수
- 삭제된 파일 수
사용 시나리오
- memory 파일을 직접 편집한 후 DB 업데이트
- 초기 세팅 후 최초 데이터 로드
- DB와 파일 시스템 동기화 확인
Du fichier au premier essai
Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.
Consulter la source et ses fichiers annexesCe téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.
1. Télécharger le fichier
Télécharger SKILL.mdDepuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/memory-sync-to-vector-db-ms2s7cr4/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.
Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.
mkdir -p '.skill-downloads/memory-sync-to-vector-db-ms2s7cr4' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/memory-sync-to-vector-db-ms2s7cr4/download' --output '.skill-downloads/memory-sync-to-vector-db-ms2s7cr4/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/memory-sync-to-vector-db-ms2s7cr4/SKILL.md.part' '.skill-downloads/memory-sync-to-vector-db-ms2s7cr4/SKILL.md'2. Vérifier les prérequis
Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.
Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.
Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.
3. Charger la skill
Le fichier ne fournit pas un en-tête name/description exploitable pour cette procédure native. Le téléchargement reste disponible pour lecture ; utilisez le mode manuel ci-dessous.
Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.
4. Faire un premier essai
Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :
Lis .skill-downloads/memory-sync-to-vector-db-ms2s7cr4/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.
Créer des cartes interactives avec kepler.gl
Data & IA
Création de cartes interactives et export HTML autonome avec le package Python keplergl, à partir de données géospatiales (DataFrame, GeoJSON, CSV).
Optimisation de paramètres par agent
Data & IA
Guide d'optimisation de systèmes configurables avec objectif mesurable, via des essais bornés et une recommandation fondée sur des preuves.
Relance des visiteurs ICP
Data & IA
Identifiez les utilisateurs inscrits correspondant au profil client idéal mais qui n'ont pas activé, et rédigez des messages de relance personnalisés pour les réengager.