Système de mémoire persistante

VérifiéSûr

Gère une mémoire persistante entre sessions avec une architecture à plusieurs niveaux (globale, projet). Permet d'enregistrer, rechercher et oublier des faits et événements, utile pour conserver le contexte et les préférences de l'utilisateur.

Spar Skills Guide Bot
DeveloppementIntermédiaire
02/06/2026
Claude Code
#memory#persistence#context#facts#events

Recommandé pour

Synthèse automatique

Système de mémoire hiérarchisé pour persister des informations entre les sessions, avec des portées globale et projet.

Points forts

  • Mémoire persistante entre les sessions
  • Portée hiérarchique (global vs projet)
  • Journalisation automatique des événements
  • Commandes explicites pour le contrôle

Limites

  • Nécessite des commandes manuelles pour mémoriser/oublier
  • Consolidation mensuelle des faits requise
  • Peut ne pas être compatible avec tous les outils
Quand l'utiliser

Utilisez ce système lorsque l'assistant IA doit se souvenir des préférences utilisateur, des faits du projet ou du contexte sur plusieurs sessions.

Quand l'éviter

Évitez pour des conversations éphémères n'ayant pas besoin de persistance, ou si une approche plus simple suffit.

Analyse de sécurité

Sûr
Score qualité90/100

The skill does not contain destructive, exfiltrating, or obfuscated instructions. It uses Bash only to run transparent Python helper scripts that read/write local JSON files. No network access, no arbitrary command execution beyond its defined functions.

Aucun point d'attention détecté

Comment cette analyse est faite

Exemples

Remember a user preference
Remember that I use pnpm as my package manager.
Recall stored information
What do you know about my project setup?
Forget a fact
Forget that I prefer npm over pnpm.

name: memory-system description: Read and write to the memory system. Use when user says "remember this", "what do you know about", "forget", or when other skills need to persist information. allowed-tools: Read, Write, Glob, Grep, Bash

Memory System

Manage persistent memory across sessions with tiered global + project architecture.

Memory Architecture

Scope Tiers

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│                 GLOBAL MEMORY                    │
│            ~/.claude/memory/                     │
│  - User preferences across all projects          │
│  - Universal patterns and learnings              │
│  - Cross-project insights                        │
└─────────────────────────────────────────────────┘
                      ↓ inherits
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│                PROJECT MEMORY                    │
│           .claude/memory/                        │
│  - Project-specific facts                        │
│  - Codebase patterns                             │
│  - Local context                                 │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Access Priority

  1. Project facts - checked first (most specific)
  2. Global facts - fallback (universal knowledge)
  3. Merged context - combines both for full picture

Temperature Tiers

Hot Memory (Context Window)

  • Current conversation
  • Loaded at session start from active_context.md
  • Fastest access
  • Ephemeral (lost on session end unless saved)

Warm Memory (JSON/JSONL)

  • Recent events: .claude/memory/events/
  • Cached context: .claude/memory/context-cache.json
  • Facts: .claude/memory/facts/
  • Access within seconds
  • Persists across sessions

Cold Memory (Archives)

  • CLAUDE.md - Project instructions
  • Session archives: .claude/memory/session_logs/
  • Historical patterns
  • Requires explicit retrieval

Commands

/remember <fact> or /remember --global <fact>

Save a fact to memory.

Scope:

  • Default: Project memory (.claude/memory/facts/)
  • --global: Global memory (~/.claude/memory/facts/)

Process:

  1. Parse the fact
  2. Generate unique ID
  3. Categorize (preference, pattern, learning, etc.)
  4. Write to .claude/memory/facts/
  5. Update active_context.md if relevant

Fact Schema:

{
  "id": "fact-uuid",
  "timestamp": "ISO-8601",
  "category": "preference|pattern|learning|context",
  "content": "The fact to remember",
  "source": "user|pattern-detector|session",
  "confidence": 1.0,
  "last_accessed": null,
  "access_count": 0
}

/recall <query>

Search memory for relevant information.

Process:

  1. Search facts by keyword
  2. Search events for context
  3. Check active_context.md
  4. Return ranked results

/forget <fact-id|query>

Remove information from memory.

Process:

  1. Find matching facts
  2. Confirm with user
  3. Archive (don't delete)
  4. Update active_context.md

Event Logging

All significant events are logged to .claude/memory/events/{date}.jsonl:

{"timestamp": "...", "event": "session_start", "data": {...}}
{"timestamp": "...", "event": "tool_use", "tool": "Edit", "file": "src/app.ts"}
{"timestamp": "...", "event": "pattern_detected", "pattern_id": "..."}
{"timestamp": "...", "event": "session_end", "summary": "..."}

Active Context

The active_context.md file is loaded at session start:

# Active Context

## Recent Learnings
- {Learning 1}
- {Learning 2}

## User Preferences
- Prefers TypeScript over JavaScript
- Uses pnpm as package manager

## Current Focus
- Working on authentication feature
- Last session: Implemented login UI

## Quick Notes
- {Note 1}

Memory Maintenance

Consolidation (Weekly)

  • Merge similar facts
  • Archive old events
  • Update active_context.md

Cleanup (Monthly)

  • Remove stale facts (not accessed in 60 days)
  • Compress event logs
  • Update patterns

Helper Scripts

memory_read.py

#!/usr/bin/env python3
import json
import sys
from pathlib import Path

def read_memory(query, memory_dir=".claude/memory"):
    results = []

    # Search facts
    facts_dir = Path(memory_dir) / "facts"
    for fact_file in facts_dir.glob("*.json"):
        fact = json.loads(fact_file.read_text())
        if query.lower() in fact["content"].lower():
            results.append(fact)

    return sorted(results, key=lambda x: x.get("access_count", 0), reverse=True)

if __name__ == "__main__":
    query = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else ""
    for result in read_memory(query):
        print(json.dumps(result))

memory_write.py

#!/usr/bin/env python3
import json
import sys
import uuid
from datetime import datetime
from pathlib import Path

def write_fact(content, category="learning", memory_dir=".claude/memory"):
    fact = {
        "id": f"fact-{uuid.uuid4().hex[:8]}",
        "timestamp": datetime.utcnow().isoformat() + "Z",
        "category": category,
        "content": content,
        "source": "user",
        "confidence": 1.0,
        "access_count": 0
    }

    facts_dir = Path(memory_dir) / "facts"
    facts_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

    fact_file = facts_dir / f"{fact['id']}.json"
    fact_file.write_text(json.dumps(fact, indent=2))

    return fact

if __name__ == "__main__":
    content = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else ""
    category = sys.argv[2] if len(sys.argv) > 2 else "learning"
    fact = write_fact(content, category)
    print(json.dumps(fact))

Usage

# Remember a fact (project scope)
/remember "User prefers dark mode themes"

# Remember globally
/remember --global "Always use TypeScript"

# Search memory
/recall "user preferences"

# Forget a fact
/forget fact-abc123

# Forget by query
/forget "outdated preference"

Output Format

## Memory: [action]

**Action**: [remembered/recalled/forgotten]
**Scope**: [project/global]

### Details
[Fact content or search results]

### Location
[File path where stored/found]

Error Handling

| Error | Cause | Resolution | |-------|-------|------------| | Memory dir not found | Not initialized | Run /setup to create structure | | JSON parse error | Corrupted fact file | Repair or delete corrupted file | | Duplicate fact | Already exists | Skip or update existing | | Fact not found | Invalid ID or query | Check ID or broaden search | | Write permission denied | File system issue | Check directory permissions |

Fallback: If structured memory fails, fall back to CLAUDE.md for critical facts.

Safety Constraints

  • Never store sensitive data (passwords, keys)
  • Validate JSON before writing
  • Maintain backup before bulk operations
  • Respect .gitignore for local memory

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 annexes

Ce 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.md

Depuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/memory-system-mmk3nhmp/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-system-mmk3nhmp' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/memory-system-mmk3nhmp/download' --output '.skill-downloads/memory-system-mmk3nhmp/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/memory-system-mmk3nhmp/SKILL.md.part' '.skill-downloads/memory-system-mmk3nhmp/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.

Outils déclarés par l’auteur (à vérifier dans votre agent) : Read, Write, Glob, Grep, Bash

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

Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.

Claude Code
test -f '.skill-downloads/memory-system-mmk3nhmp/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/memory-system-mmk3nhmp/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/memory-system' && cp -R '.skill-downloads/memory-system-mmk3nhmp' '.claude/skills/memory-system'

OpenSkills

OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.

Installation officielle d’OpenSkills
openskills install './.skill-downloads/memory-system-mmk3nhmp'

openskills read 'memory-system-mmk3nhmp'

La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.

Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.

openskills sync

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-system-mmk3nhmp/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.

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