agentMemory — AI 编码代理混合记忆系统
为 KiloCode、Cline、RooCode 等编码代理提供持久化、可搜索的项目记忆，自动与 Markdown 记忆库双向同步，减少重复解释和上下文丢失。
本地存储、声称无网络访问、MIT 许可、可审计源码是加分项；但扩展会自动向 .clinerules/.roo/.kilocode 注入'强制使用 agentMemory'的指令、自动改写 .vscode/settings.，均无明确用户确认、回滚或卸载说明，权限设计超出最小必要，扣分。
SKILL.md 安装/启动路径基本可读，但仓库内文档自述仪表盘连接存储层未实现（返回硬编码零）、KiloCode 扩展 ID 检测可能错误、存储路径在 .agentMemory 与 ./mcp-data 之间矛盾，失败反馈与边缘情况薄弱，静态审查下不给高分。
目标场景（为 Cline/RooCode/KiloCode 等提供持久记忆）清晰，MCP 工具参数与用法有示例；但未声明不适用边界、未说明依赖服务器运行的失败情形，触发条件依赖被注入的配置文件，证据有限。
文档分层（SKILL/API/ARCHITECTURE/SECURITY）良好、MIT 许可明确、作者与联系方式清晰；但无 changelog、无版本化治理、路径与设置默认值在 package.（./mcp-data）与文档（.agentMemory）间不一致，隐藏假设较多。
SKILL.md 描述的记忆读写搜索工作流对 AI 代理有真实边际价值，输出为本地 markdown/JSON 可直接使用；但仓库自述功能'不完整'、无任何执行验证证据，静态审查封顶 7 分以下。
仅有作者自述与内部调试文档（甚至记录了未完成状态），无提交的测试结果、无 CI 执行证据、无第三方佐证；且 SKILL.md 的'零配置/消除幻觉'宣传性说法无法从静态材料核实。
- 该技能依赖未完成验证的后台 MCP 服务器，仓库文档自述仪表盘与存储连接尚未实现；
- 扩展会自动向代理规则文件注入强制性指令并改写 .vscode/settings.，缺少用户确认与回滚手段，建议手动审查这些文件变更；
- 存储路径在 .agentMemory 与 ./mcp-data 之间不一致，使用前请确认实际目录；
- 发布者未经 FollowSkills 企业注册库验证，身份信息未知；
- 本评估为静态源码审查，未执行任何代码。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
agentMemory 是一个运行在本地 Node.js 环境中的 MCP 服务器，为 AI 编码代理提供结构化、可搜索的持久记忆。它在 .agentMemory/ 目录维护 JSON 数据库，并与 KiloCode（.kilocode/）、Cline（.clinerules/）、RooCode（.roo/）等工具的原生 Markdown 记忆库双向同步。代理可通过 memory_search、memory_write 等工具快速查询和记录知识，而非逐个扫描文件。所有数据保存在本地并保持 Git 友好，附带一个可视化仪表盘用于查看记忆趋势。MIT 开源，可自行审计代码。
首次运行时从 .kilocode/、.clinerules/、.roo/ 的 Markdown 记忆库导入已有内容；启动 MCP 服务器后暴露 memory_search（按查询词/类型/标签检索）、memory_write（按 key 记录决策或知识）、memory_read（按 key 读取）、memory_stats（使用统计）等工具；写入的数据存入 .agentMemory/ 的 JSON 数据库，并自动回写到 architecture.md、systemPatterns.md、techContext.md、progress.md 等 Markdown 文件；VS Code 扩展版本还提供仪表盘，展示记忆趋势、代理活动和类型分布。
- 使用 KiloCode、Cline 或 RooCode 的开发者，希望记忆库能被搜索而不是每次读完整个 Markdown 文件
- 多代理协作团队：一个代理记录的 OAuth 架构决策，另一个代理后续能通过 memory_search 立即检索到并保持一致
- 新成员入职项目，通过同步的 Markdown 文件和 memory_read 快速理解已有架构决策
- 需要跨多个项目查询记忆的开发者，利用其跨项目搜索能力
- 希望记忆数据留在本地、可提交到 Git、可离线使用的隐私敏感用户
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 与 KiloCode/Cline/RooCode 原生记忆库双向同步而非取代，Markdown 保持人类可读且 Git 友好
- 结构化搜索（按类型、标签、内容）远快于扫描整个文件
- 100% 本地运行，无云存储，离线可用，MIT 开源可审计
- 支持跨项目记忆查询，并提供可视化分析仪表盘
- 需要 Node.js 环境并手动编译、启动后台 MCP 服务器，有一定运维成本
- README 未提供测试套件、基准数据或社区规模的证据；宣称的跨项目搜索具体配置方式未在 SKILL.md 中说明
- 手动安装文档中的克隆地址是占位符，且部分细节（如 memory_list、memory_update 工具在 SKILL.md 中未列出）在两份文档间不一致
- 同步目标仅覆盖 KiloCode、Cline、RooCode 三种记忆库结构，其他代理的记忆格式不在自动同步范围内
如何安装这个 Skill？
方式一（VS Code 扩展，零配置）：在 VS Code 扩展市场搜索 "agentMemory" 安装并重载，扩展会自动创建 MCP 服务器配置、注入记忆优先指令并启动双向同步。方式二（手动，作为 Skill 使用）：克隆仓库后执行 npm install 和 npm run compile，再以 npm run start-server <project_id> <workspace绝对路径> 启动 MCP 服务器。SKILL.md 位于仓库根目录。手动安装文档中的 clone 地址为占位符（yourusername），未提供确切的 VSIX 安装命令验证方式。
如何使用这个 Skill？
服务器运行后，代理按以下工作流使用：任务前调用 memory_search({ query: "authentication", type: "pattern" }) 查找相关上下文；任务中用 memory_read({ key: "auth-v1" }) 获取具体记忆；任务后用 memory_write({ key: "auth-v1", type: "decision", content: "...", tags: [...] }) 记录新决策；用 memory_stats({}) 查看统计。写入会自动同步到项目的 Markdown 记忆库文件。也可通过 VS Code 命令面板运行 "agentMemory: Open Memory Dashboard" 打开仪表盘。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
README 自行对比了三类方案：原生记忆库（KiloCode/Cline/RooCode 的 Markdown 文件，手动维护、无搜索、无分析）、独立的通用 MCP 记忆服务器（有搜索但不同步 Markdown）、以及 agentMemory 本身（兼有同步、搜索、分析和跨项目能力）。