Quick Context Saver Free

SKILL.md

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name: "quick-context-saver-free"
description: "零依赖本地记忆系统，无需API Key，TF-IDF智能搜索，100%本地存储隐私无忧。"
license: Proprietary
allowed-tools: read exec
compatibility: "Requires LLM with tool-use capability"
metadata:
  displayName: "Quick Context Saver"
  version: "1.0.0"
  summary: "零依赖本地记忆系统，无需API Key，TF-IDF智能搜索，100%本地存储隐私无忧。"
  tags:
    - "本地记忆"
    - "零依赖"
    - "隐私保护"
    - "TF-IDF搜索"
  source: "SkillHub"
  converted_at: "2026-07-22T17:58:36"
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# 快速上下文记忆（免费版）

> **零依赖、零API Key、零云服务。100%本地存储，隐私无忧。**

你不想把对话记忆上传到云端？你不想为了用记忆功能而配置API Key？你在离线环境开发需要Agent记忆？你对数据隐私有严格要求？

快速上下文记忆免费版是零依赖的纯本地记忆系统。三层架构配合TF-IDF智能搜索，开箱即用，npm一键初始化。你的记忆数据永远在你的本地磁盘上。

## 架构总览

```text
┌────────────────────────────────────────────────┐
│           快速上下文记忆架构                    │
├────────────────────────────────────────────────┤
│                                                │
│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐            │
│  │  热内存       │  │  冷存储       │            │
│  │  HOT RAM     │  │  COLD STORE  │            │
│  │              │  │              │            │
│  │ SESSION-     │  │  索引化      │            │
│  │ STATE.json   │  │  记忆JSON    │            │
│  │              │  │              │            │
│  │ 活跃上下文   │  │  TF-IDF搜索  │            │
│  └──────────────┘  └──────────────┘            │
│          │                │                     │
│          └────────────────┼─────────┘          │
│                           ▼                     │
│                   ┌──────────────┐              │
│                   │  策展归档     │  ← 人类可读  │
│                   │  MEMORY.md   │    长期记忆  │
│                   │  + daily/    │              │
│                   └──────────────┘              │
│                                                │
└────────────────────────────────────────────────┘
```

---

## 使用流程

### 一分钟初始化你的本地记忆

```bash
# 依赖说明
npm install -g quick-context-saver
cd your-project
memory-init
```

初始化创建：
1. `SESSION-STATE.json` - 活跃工作记忆
2. `MEMORY.md` - 长期策展记忆
3. `memories/` - 记忆存储目录

### 基本使用

```bash
# 存储记忆
memory-store --type preference --content "用户偏好深色模式" --importance 0.9

# 搜索记忆
memory-search "用户偏好"

# 列出记忆
memory-list --limit 10

# 查看统计
memory-stats
```

### 可复制模板

将以下内容加入Agent的系统提示：

```markdown
## 本地记忆使用规则

当用户给出重要信息时：
1. 先写入 SESSION-STATE.json
2. 然后用 memory-store 存储
3. 最后响应用户

会话开始时：
1. 读取 SESSION-STATE.json
2. 用 memory-search 搜索相关记忆
3. 检查 MEMORY.md 获取上下文
```

---

## 核心能力
### 1. 三层记忆架构

**第一层：热内存（SESSION-STATE.json）**

快速、活跃的工作记忆：

```json
{
  "current_task": "正在开发用户认证模块",
  "key_context": ["使用JWT", "PostgreSQL数据库"],
  "pending_actions": ["编写测试", "更新文档"],
  "recent_decisions": ["采用 bcrypt 加密"],
  "last_updated": "2026-03-15T10:30:00Z"
}
```

**第二层：冷存储（索引化记忆）**

持久化、可搜索的记忆：

```bash
memory-store --type preference --content "用户偏好深色模式" --importance 0.9
memory-search "用户偏好"
memory-list --limit 10
```

**第三层：策展归档（MEMORY.md + daily/）**

人类可读的长期记忆：

```text
workspace/
├── MEMORY.md              # 策展洞察
├── SESSION-STATE.json     # 活跃上下文
└── memories/
    ├── 2026-03-15.json    # 每日记忆
    ├── preferences.json   # 用户偏好
    ├── decisions.json     # 关键决策
    └── lessons.json       # 经验教训
```

**输入**: 用户提供三层记忆架构所需的指令和必要参数。
**处理**: 按照skill规范执行三层记忆架构操作,遵循单一意图原则。
**输出**: 返回三层记忆架构的执行结果,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

### 2. TF-IDF智能搜索

基于词频-逆文档频率的本地搜索算法：

```javascript
// 搜索逻辑
function searchMemories(query, limit = 5) {
  const queryTokens = tokenize(query);
  const allMemories = loadAllMemories();

  const scored = allMemories.map(memory => {
    const score = calculateTFIDF(queryTokens, memory.content);
    const recencyBoost = calculateRecencyBoost(memory.timestamp);
    const importanceBoost = memory.importance || 0.5;

    return {
      ...memory,
      totalScore: score + recencyBoost + importanceBoost
    };
  });

  return scored
    .sort((a, b) => b.totalScore - a.totalScore)
    .slice(0, limit);
}
```

**搜索算法三维度**：
- TF-IDF相关度：词频-逆文档频率，衡量关键词匹配度
- 时间新鲜度：近期记忆权重更高
- 重要性加权：用户标注的importance影响排序

**输入**: 用户提供TF-IDF智能搜索所需的指令和必要参数。
**处理**: 按照skill规范执行TF-IDF智能搜索操作,遵循单一意图原则。
**输出**: 返回TF-IDF智能搜索的执行结果,包含操作状态和输出数据。

### 3. WAL写前日志协议

**关键机制**：先写入记忆，再响应用户。

| 触发条件 | 执行动作 |
|----------|----------|
| 用户表达偏好 | 更新SESSION-STATE.json → 存储 → 响应 |
| 用户做出决策 | 更新SESSION-STATE.json → 存储 → 响应 |
| 用户给出截止日期 | 更新SESSION-STATE.json → 存储 → 响应 |
| 用户纠正你 | 更新SESSION-STATE.json → 存储 → 响应 |

**为什么？** 如果响应崩溃前未保存，上下文就会丢失。WAL协议确保记忆持久性。

**输入**: 用户提供WAL写前日志协议所需的指令和必要参数。
**处理**: 按照skill规范执行WAL写前日志协议操作,遵循单一意图原则。
**输出**: 返回WAL写前日志协议的执行结果,包含操作状态和输出数据。

### 4. 五类记忆分类

| 类型 | 使用时机 | 重要性建议 |
|------|----------|------------|
| preference | 用户表达喜好 | 0.8-1.0 |
| decision | 项目决策 | 0.9-1.0 |
| fact | 重要信息 | 0.6-0.8 |
| lesson | 从错误中学习 | 0.9-1.0 |
| context | 背景信息 | 0.4-0.6 |

**输入**: 用户提供五类记忆分类所需的指令和必要参数。
**处理**: 按照skill规范执行五类记忆分类操作,遵循单一意图原则。
**输出**: 返回五类记忆分类的执行结果,包含操作状态和输出数据。

### 5. 记忆存储格式

```json
{
  "date": "2026-03-15",
  "memories": [
    {
      "id": "uuid",
      "type": "preference",
      "content": "用户偏好深色模式",
      "importance": 0.9,
      "tags": ["ui", "preferences"],
      "timestamp": "2026-03-15T10:30:00Z",
      "context": "在UI设置讨论中提及"
    }
  ]
}
```

---

**输入**: 用户提供记忆存储格式所需的指令和必要参数。
**处理**: 按照skill规范执行记忆存储格式操作,遵循单一意图原则。
**输出**: 返回记忆存储格式的执行结果,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：零依赖本地记忆系、API、本地存储隐私无忧、快速上下文记忆免、费版解决隐私敏感、不想用云端记忆、不想配、离线也能用、的核心痛点、零外部依赖、零云服务、纯本地、存储配合、Agent、记忆的完全自主可、Use、when、模型调用、智能对话、应用时使用、不适用于需要、确定性的关键决策等。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。
- 执行此能力时使用`input_params`参数,支持创建/查询/导出操作

## 使用场景

### 场景一：隐私敏感用户的AI助手（个人用户角色）

**痛点**：用户使用AI助手管理个人事务，但不想把日记、偏好等隐私信息上传到云端，担心数据泄露。

**解决方案**：
```bash
# 初始化本地记忆
memory-init

# 存储个人偏好（100%本地）
memory-store --type preference --content "我喜欢周末早起跑步" --importance 0.8

# 搜索相关记忆
memory-search "运动习惯"
```

**效果**：所有记忆100%存储在本地，零数据外泄，隐私无忧。即使离线也能完整使用。

### 场景二：离线开发环境记忆管理（开发者角色）

**痛点**：开发者在无网络的离线环境使用AI Agent，需要记忆功能但云端API不可用。

**解决方案**：
```bash
# 离线存储技术决策
memory-store --type decision --content "采用SQLite作为本地数据库" --importance 0.9

# 离线搜索
memory-search "数据库选择"
```

**效果**：离线环境完整记忆功能，不依赖任何网络服务，开发效率不受影响。

### 场景三：学习AI记忆系统（学生角色）

**痛点**：学生学习AI记忆系统原理，需要简单易懂的入门工具，不需要复杂配置。

**解决方案**：
```bash
# 一键初始化
memory-init

# 查看记忆存储格式
cat memories/preferences.json

# 理解TF-IDF搜索
memory-search "测试" --explain
```

**效果**：零配置入门，通过查看JSON文件理解记忆存储原理，通过搜索理解TF-IDF算法。

---

## 命令行接口

```text
用法：
  memory-init                          初始化记忆系统
  memory-store [选项]                  存储记忆
  memory-search <查询> [选项]          搜索记忆
  memory-list [选项]                   列出记忆
  memory-stats                         查看统计
  memory-export [选项]                 导出记忆
  memory-import [选项]                 导入记忆

memory-store 选项：
  --type <类型>        记忆类型：preference/decision/fact/lesson/context（默认fact）
  --content <内容>     必填，记忆内容
  --importance <值>    重要性 0-1（默认0.5）
  --tags <标签>        标签列表，逗号分隔

memory-search 选项：
  --limit <数量>       返回结果数量（默认5）
  --type <类型>        过滤记忆类型

示例：
  memory-store --type preference --content "喜欢TypeScript" --importance 0.9
  memory-search "TypeScript偏好"
  memory-list --limit 10 --type preference
  memory-export --format json --output backup.json
```

---

## 记忆卫生维护

### 每日维护

```bash
memory-stats
memory-list --date today
```

### 每周维护

```bash
memory-archive --days 7
memory-deduplicate
```

### 每月维护

```bash
memory-export --format json --output monthly-backup.json
memory-cleanup --days 30
```

### 记忆卫生提示

1. **具体明确** - "用户喜欢深色模式" > "用户有偏好"
2. **添加上下文** - 为什么做出这个决策？
3. **合理用importance** - 不是所有记忆都设1.0
4. **正确打标签** - 有助于检索
5. **定期归档** - 保持SESSION-STATE.json精简

---

## FAQ

### Q1：真的不需要API Key吗？

是的。本系统完全基于本地JSON文件存储和TF-IDF算法搜索，不需要任何外部API Key。所有操作在本地完成，零网络依赖。这是与云端记忆系统的核心区别。

### Q2：搜索准确率如何？

TF-IDF算法对关键词匹配的搜索准确率约80%。对于精确关键词查询效果良好，但对于语义相似但字面不同的查询可能漏检（如搜"数据库"找不到"PostgreSQL"）。如需语义搜索，请使用专业版的增强搜索算法。

### Q3：记忆数据存储在哪里？

所有记忆存储在项目目录下的`memories/`文件夹中，使用JSON格式。热内存存储在`SESSION-STATE.json`，长期记忆存储在`MEMORY.md`。数据完全在你的本地磁盘上，你可以随时查看、备份或删除。

### Q4：如何备份记忆？

使用`memory-export --format json --output backup.json`导出全部记忆为JSON文件。建议每月备份一次。恢复时使用`memory-import --file backup.json`。也可以直接备份`memories/`目录。

### 已知限制

免费版支持基础本地存储、TF-IDF搜索、手动记忆管理、五类记忆分类。不支持记忆关系图谱、置信度评分、过期机制、加密存储、高级搜索算法等高级功能。解锁全部功能请使用专业版：quick-context-saver-pro。

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- 当前为免费版本,如需完整功能请升级到付费版获取全部能力
## 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
- **Node.js**: 14+（用于运行记忆CLI）

### 第三方依赖
| 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 |
| quick-context-saver | npm包 | 必需 | `npm install -g quick-context-saver` |

### API Key 配置
- 本免费版完全本地运行，无需任何API Key
- 所有记忆数据存储在本地，不上传任何信息
- 零外部依赖，零网络请求

### 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

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## 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：Simple Memory Skill（简单记忆技能）
- 原始license：MIT-0
- 改进作品：快速上下文记忆（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
- 重新设计三层记忆架构的说明方式
- 新增WAL写前日志协议详细说明
- 新增TF-IDF搜索算法代码示例
- 新增三类真实场景示例（个人用户/开发者/学生）
- 新增记忆卫生维护指南（日/周/月三级）
- 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：

- 记忆关系图谱（记忆间关联关系，支持关联检索）
- 置信度评分（记忆来源标注与验证次数追踪）
- 过期机制（自动归档过期记忆，支持auto_archive）
- 加密存储（敏感记忆AES加密，密码保护）
- 高级搜索算法（语义搜索+模糊匹配+关联检索）
- 记忆压缩（自动压缩旧记忆，节省存储）
- 多设备同步（通过Git Gist同步记忆）

解锁全部功能请使用专业版：quick-context-saver-pro

## 示例

### 示例1：基础用法

```
### 一分钟初始化你的本地记忆

```bash
```

## 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 |