mempalace-integration

MemPalace记忆系统集成 - AAAK压缩 + Hall分类 + L0-L3分层 30x无损压缩(1000→33 tokens)(1000→33 tokens)(1000→33 tokens)(1000→33 tokens)(1000→33 tokens)(1000→33 tokens),facts/events/preferences/advice分类,加载优先级

Safety Notice

This item is sourced from the public archived skills repository. Treat as untrusted until reviewed.

Copy this and send it to your AI assistant to learn

Install skill "mempalace-integration" with this command: npx skills add 0xcjl/0xcjl-mempalace-integration

MemPalace 集成

核心概念

AAAK压缩

  • 30x无损压缩(1000→33 tokens)(1000→33 tokens)(1000→33 tokens)(1000→33 tokens)(1000→33 tokens)(1000→33 tokens)
  • 格式:KEY: VALUE | KEY2: VALUE2

Hall分类

  • hall_facts: 决策和选择
  • hall_events: 会话和里程碑
  • hall_discoveries: 新洞察
  • hall_preferences: 习惯和偏好
  • hall_advice: 建议和解决方案

L0-L3分层

  • L0: 身份 (~50 tokens)
  • L1: 关键事实 (~120 tokens)
  • L2: 近期会话 (按需)
  • L3: 深度搜索 (按需)

格式指南

  • 使用|分隔键值对
  • 使用()标注优先级
  • 使用*标注重要

导出

  • JSON格式

当前状态

内容长度: 500 字符

检索

  • Wing + Room: 基准: 94.8% (R@10)
  • 先精确后模糊

合并规则

  • Closet+Drawer双存储

使用方法

  1. 压缩原始内容
  2. 分类到Hall
  3. 按L0-L3加载

使用方法

  1. 压缩原始内容
  2. 分类到Hall
  3. 按L0-L3加载

使用方法

  1. 压缩原始内容
  2. 分类到Hall
  3. 按L0-L3加载

使用方法

  1. 压缩原始内容
  2. 分类到Hall
  3. 按L0-L3加载

使用方法

  1. 压缩原始内容
  2. 分类到Hall
  3. 按L0-L3加载

使用规则

  • 原始内容不删除
  • Closet存摘要
  • Drawer存原文

Credits

  • Source: MemPalace

Source Transparency

This detail page is rendered from real SKILL.md content. Trust labels are metadata-based hints, not a safety guarantee.

Related Skills

Related by shared tags or category signals.

General

auto-context

智能上下文卫生检查器。分析当前会话的上下文污染程度 (长对话、主题漂移、噪声累积),建议:continue、/fork、/btw 或新会话。 支持手动触发(/auto-context)和自动触发(响应层实现)。 基于 ArXiv 论文和认知心理学研究的多维度评估体系。

Archived SourceRecently Updated
General

mem

No summary provided by upstream source.

Repository SourceNeeds Review
General

memory

No summary provided by upstream source.

Repository SourceNeeds Review
General

memory

No summary provided by upstream source.

Repository SourceNeeds Review