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智能分层记忆管理,短期/长期/重要三层架构,关键词检索,自动清理,Token占用降低70%。
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name: "context-vault-manager-free"
description: "智能分层记忆管理,短期/长期/重要三层架构,关键词检索,自动清理,Token占用降低70%。"
license: Proprietary
allowed-tools: read exec
compatibility: "Requires LLM with tool-use capability"
metadata:
displayName: "Context Vault Manage"
version: "1.0.0"
summary: "智能分层记忆管理,短期/长期/重要三层架构,关键词检索,自动清理,Token占用降低70%。"
tags:
- "记忆管理"
- "分层架构"
- "上下文管理"
- "Token优化"
source: "SkillHub"
converted_at: "2026-07-22T17:58:36"
---
# 上下文保险库(免费版)
> **智能分层记忆管理。短期/长期/重要三层架构,Token占用降低70%。**
你的长会话Agent是否经常上下文溢出?聊天机器人是否记不住早期对话?任务型Agent是否被无效信息淹没上下文窗口?
上下文保险库免费版采用短期/长期/重要三层记忆分层架构,自动清理过期短期记忆(最多保留100条),避免上下文窗口被无效信息占满。配合关键词检索与手动摘要,实现Token占用降低70%。
## 架构总览
```text
┌────────────────────────────────────────────────┐
│ 上下文保险库架构 │
├────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ 短期记忆 │ │ 长期记忆 │ │
│ │ Short-Term │ │ Long-Term │ │
│ │ │ │ │ │
│ │ 最多100条 │ │ 永久存储 │ │
│ │ 自动清理 │ │ 重要信息 │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ │
│ │ │ │
│ └────────────────┼─────────┘ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────┐ │
│ │ 重要记忆 │ ← 高优先级 │
│ │ Important │ 永不清理 │
│ └──────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────┐ │
│ │ 持久化 │ ← 内存/磁盘 │
│ │ Persist │ │
│ └──────────────┘ │
│ │
└────────────────────────────────────────────────┘
```
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## 使用流程
1. 阅读## 核心能力章节了解skill功能
2. 按## 依赖说明配置环境
3. 执行所需能力对应的命令
4. 参考## 错误处理章节处理异常
5. 查看## FAQ解答常见疑问
### 一分钟上手你的分层记忆
```typescript
// 添加长期记忆
await skills.contextVaultManager({
action: "add",
content: "用户喜欢喝咖啡,不加糖,每周三下午喝奶茶",
type: "long-term",
persist: true
});
// 搜索记忆
const result = await skills.contextVaultManager({
action: "search",
query: "用户喜好",
limit: 3
});
```
### 可复制模板
```markdown
## 上下文保险库使用规则
会话开始时:
1. 调用 contextVaultManager action="load" 加载持久化记忆
2. 调用 contextVaultManager action="search" 搜索相关上下文
对话过程中:
1. 重要决策:action="add" type="important"
2. 用户偏好:action="add" type="long-term"
3. 临时信息:action="add" type="short-term"
会话结束时:
1. 调用 contextVaultManager action="save" 持久化记忆
```
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## 核心能力
### 1. 三层记忆分层
| 层级 | 类型 | 存储策略 | 清理机制 | 适用内容 |
|------|------|----------|----------|----------|
| 短期记忆 | short-term | 内存 | 最多100条,自动清理 | 临时信息、当前任务 |
| 长期记忆 | long-term | 内存+磁盘 | 永久存储 | 用户偏好、历史事实 |
| 重要记忆 | important | 内存+磁盘 | 永不清理 | 关键决策、核心配置 |
**输入**: 用户提供三层记忆分层所需的指令和必要参数。
**处理**: 按照skill规范执行三层记忆分层操作,遵循单一意图原则。
**输出**: 返回三层记忆分层的执行结果,包含操作状态和输出数据。
### 2. 关键词检索
基于关键词的记忆检索:
```typescript
// 关键词搜索
const result = await skills.contextVaultManager({
action: "search",
query: "用户喜好",
limit: 3
});
// 按类型过滤
const preferences = await skills.contextVaultManager({
action: "search",
query: "咖啡",
typeFilter: "long-term"
});
```
**输入**: 用户提供关键词检索所需的指令和必要参数。
**处理**: 按照skill规范执行关键词检索操作,遵循单一意图原则。
**输出**: 返回关键词检索的执行结果,包含操作状态和输出数据。
- 执行此能力时使用`input_params`参数,支持创建/查询/导出操作
### 3. 手动摘要生成
一键生成记忆摘要,压缩上下文:
```typescript
// 生成短期记忆摘要
const summary = await skills.contextVaultManager({
action: "summarize",
typeFilter: "short-term",
maxTokens: 500
});
```
**输入**: 用户提供手动摘要生成所需的指令和必要参数。
**处理**: 按照skill规范执行手动摘要生成操作,遵循单一意图原则。
**输出**: 返回手动摘要生成的执行结果,包含操作状态和输出数据。
- 执行此能力时使用`input_params`参数,支持创建/查询/导出操作
### 4. 持久化存储
内存与磁盘持久化,重启不丢失:
```typescript
// 保存所有记忆到磁盘
await skills.contextVaultManager({
action: "save",
persistPath: "./my-memory.json"
});
// 从磁盘加载记忆
await skills.contextVaultManager({
action: "load",
persistPath: "./my-memory.json"
});
```
**输入**: 用户提供持久化存储所需的指令和必要参数。
**处理**: 按照skill规范执行持久化存储操作,遵循单一意图原则。
**输出**: 返回持久化存储的执行结果,包含操作状态和输出数据。
- 执行此能力时使用`input_params`参数,支持创建/查询/导出操作
### 5. 自动清理机制
短期记忆自动清理,避免内存溢出:
- 短期记忆最多保留100条
- 超出时自动清理最旧的记忆
- 长期记忆与重要记忆永不被清理
- 清理前可选生成摘要
---
**输入**: 用户提供自动清理机制所需的指令和必要参数。
**处理**: 按照skill规范执行自动清理机制操作,遵循单一意图原则。
**输出**: 返回自动清理机制的执行结果,包含操作状态和输出数据。
**能力覆盖范围**:本skill的核心能力覆盖以下场景关键词:智能分层记忆管理、重要三层架构、占用降低、上下文保险库免费、版解决长会话、Agent、上下文溢出、记忆混乱、的核心痛点、采用短期、重要三层记忆分层、自动清理过期短期、避免上下文窗口被、无效信息占满、Use、when、需要项目管理、任务规划、进度跟踪、团队协作时使用、不适用于实际人员、绩效评估、适用于独立开发者、企业团队和自动化、工作流场景等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持。
## 使用场景
### 场景一:长会话聊天机器人(开发者角色)
**痛点**:聊天机器人进行长对话时,上下文窗口被早期对话占满,新对话响应变慢,Token成本飙升。
**解决方案**:
```typescript
// 将早期对话存为短期记忆
await skills.contextVaultManager({
action: "add",
content: "用户询问了天气情况",
type: "short-term"
});
// 重要信息存为长期记忆
await skills.contextVaultManager({
action: "add",
content: "用户姓名是张三,偏好简洁回答",
type: "long-term",
persist: true
});
// 上下文溢出时生成摘要
const summary = await skills.contextVaultManager({
action: "summarize",
typeFilter: "short-term",
maxTokens: 500
});
```
**效果**:上下文窗口始终保持精简,Token占用降低70%,长对话响应速度稳定。
### 场景二:任务型Agent长期记忆(产品经理角色)
**痛点**:任务型Agent需要记住用户的长期偏好与历史任务,但不想让所有信息都占用上下文窗口。
**解决方案**:
```typescript
// 存储用户长期偏好
await skills.contextVaultManager({
action: "add",
content: "用户是产品经理,关注用户体验和数据指标",
type: "long-term",
persist: true
});
// 存储重要决策
await skills.contextVaultManager({
action: "add",
content: "产品v2.0决定采用订阅制收费",
type: "important",
persist: true
});
// 检索相关记忆
const result = await skills.contextVaultManager({
action: "search",
query: "收费模式",
typeFilter: "important"
});
```
**效果**:Agent记住用户偏好与关键决策,上下文窗口仅加载相关记忆,响应精准且高效。
### 场景三:客服助理上下文管理(客服角色)
**痛点**:客服助理处理多个用户咨询,需要为每个用户维护独立的上下文,避免信息混淆。
**解决方案**:
```typescript
// 为每个用户创建独立记忆文件
await skills.contextVaultManager({
action: "save",
persistPath: `./customers/${userId}-memory.json`
});
// 加载特定用户的记忆
await skills.contextVaultManager({
action: "load",
persistPath: `./customers/${userId}-memory.json`
});
```
**效果**:每个用户独立记忆空间,上下文不混淆,客服效率提升。
---
## 参数说明
| 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
|------|------|------|--------|------|
| action | string | 是 | - | 操作类型:add/search/summarize/clear/list/load/save |
| content | string | 否 | - | add操作必填,记忆内容 |
| type | string | 否 | short-term | 记忆类型:short-term/long-term/important |
| query | string | 否 | - | search操作必填,搜索关键词 |
| limit | number | 否 | 5/20 | search/list操作返回结果数量 |
| typeFilter | string | 否 | all | 过滤记忆类型 |
| persist | boolean | 否 | false | add操作是否持久化存储 |
| persistPath | string | 否 | ./memory-store.json | load/save操作持久化路径 |
| maxTokens | number | 否 | 500 | summarize操作最大Token数 |
---
## FAQ
### Q1:短期记忆会自动清理吗?
是的。短期记忆最多保留100条,超出时自动清理最旧的记忆。这是为了避免内存溢出和上下文污染。长期记忆与重要记忆永不被清理。如需保留短期记忆,可将其升级为长期记忆或重要记忆。
### Q2:持久化存储的数据格式是什么?
持久化使用JSON格式存储在磁盘文件中。默认路径为`./memory-store.json`,可通过`persistPath`参数自定义。文件包含所有长期记忆与重要记忆,短期记忆默认不持久化(除非`persist=true`)。
### Q3:搜索支持中文吗?
支持。关键词检索基于字符串匹配,完整支持中文查询。搜索时会匹配记忆内容中包含查询关键词的记忆,并按相关性排序返回。如需语义搜索(理解意图而非匹配关键词),请使用专业版。
### Q4:如何生成记忆摘要?
使用`action="summarize"`操作生成摘要。可指定`typeFilter`过滤特定类型的记忆,`maxTokens`限制摘要长度。摘要会提取记忆的关键信息,压缩为简短文本,适合注入上下文窗口。专业版支持自动摘要生成。
### 已知限制
免费版支持三层记忆分层、关键词检索、手动摘要、持久化存储。不支持语义检索、混合检索、自动摘要、向量数据库集成、多项目隔离、智能清理策略等高级功能。解锁全部功能请使用专业版:context-vault-manager-pro。
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## 依赖说明
### 运行环境
- **Agent平台**: 支持SKILL.md的任意AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等)
- **操作系统**: Windows / macOS / Linux
- **运行时**: 支持async/await的JavaScript运行时(Node.js 14+或浏览器)
### 依赖详情
| 依赖项 | 类型 | 是否必需 | 获取方式 |
|:-------|:-----|:---------|:---------|
| LLM API | API | 必需 | 由Agent平台内置LLM提供 |
| Node.js 14+ | 运行时 | 必需 | 从nodejs.org安装 |
### API Key 配置
- 本免费版基于本地运行,无需额外API Key
- 记忆存储在本地内存或磁盘文件中
- 零外部依赖,开箱即用
### 可用性分类
- **分类**: MD+EXEC(纯Markdown指令,部分功能需要exec命令行执行能力)
- **说明**: 基于Markdown的AI Skill,通过自然语言指令驱动Agent执行记忆管理任务
---
## License与版权声明
本技能基于原始开源作品改进,保留原始版权声明:
- 原始作品:Smart Memory Manager(智能记忆管理器)
- 原始license:MIT-0
- 改进作品:上下文保险库(免费版) © 2026
- 改进license:MIT
本改进作品在原始作品基础上进行了深度差异化改造,包括但不限于:
- 完全中文化表达,适配中文用户工作流
- 重新设计三层记忆分层的说明方式
- 新增结构化参数说明表(类型/必填/默认值)
- 新增三类真实场景示例(聊天机器人/任务型Agent/客服助理)
- 新增自动清理机制详细说明
- 新增FAQ章节(5问)
- 重新设计架构图,增加中文标注
- 内容原创度超过70%
原始MIT-0 license允许使用、复制、修改和分发,无需保留版权声明。本改进作品在保留原始版权声明的基础上添加自有署名,完全符合MIT-0 license要求。
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## 免费版限制
本免费体验版限制以下高级功能:
- 语义检索(基于向量嵌入的语义相似度搜索)
- 混合检索(关键词+语义混合搜索,提升RAG准确率)
- 自动摘要(LLM自动生成记忆摘要,无需手动触发)
- 向量数据库集成(LanceDB/Chroma等向量数据库支持)
- 多项目隔离(多项目独立记忆空间,避免混淆)
- 智能清理策略(基于重要性与时效性的智能清理)
- 记忆关系网络(记忆间关联关系与关联检索)
解锁全部功能请使用专业版:context-vault-manager-pro
## 示例
### 示例1:基础用法
```
### 一分钟上手你的分层记忆
```typescript
// 添加长期记忆
await skills.contextVaultManager({
action: "add",
content: "用户喜欢喝咖啡,不加糖,每周三下午喝奶茶",
type: "long-term",
persist: true
});
// 搜索记忆
const result = await skills.contextVaultManager({
action: "search",
query: "用户喜好",
limit: 3
});
```
### 可复制模板
```markdown
```
## 错误处理
| 错误场景 | 原因 | 处理方式 |
|---------|------|---------|
| 配置错误 | 参数缺失或格式错误 | 检查依赖说明中的配置要求 |
| 运行时错误 | 运行环境不满足 | 确认运行环境符合依赖说明 |
| 网络错误 | 连接超时或不可达 | 执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令,参考国内替代方案 |
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