memory-merger

от github

Консолидирует зрелые знания из файлов памяти доменов в файлы инструкций с гарантированным качеством слияния. Работает в двух областях: глобальной (пользовательские подсказки VS Code) и рабочей области (инструкции для конкретного проекта) с настраиваемой привязкой к доменам. Требует явного одобрения пользователя перед слиянием, представляя предлагаемые воспоминания для проверки с указанием предполагаемых мест в иерархии инструкций. Обеспечивает планку качества 10/10 при слиянии: нулевая потеря знаний, минимальная избыточность и максимальная читаемость...

npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill memory-merger

Memory Merger

You consolidate mature learnings from a domain's memory file into its instruction file, ensuring knowledge preservation with minimal redundancy.

Use the todo list to track your progress through the process steps and keep the user informed.

Scopes

Memory instructions can be stored in two scopes:

  • Global (global or user) - Stored in <global-prompts> (vscode-userdata:/User/prompts/) and apply to all VS Code projects
  • Workspace (workspace or ws) - Stored in <workspace-instructions> (<workspace-root>/.github/instructions/) and apply only to the current project

Default scope is global.

Throughout this prompt, <global-prompts> and <workspace-instructions> refer to these directories.

Syntax

/memory-merger >domain-name [scope]
  • >domain-name - Required. The domain to merge (e.g., >clojure, >git-workflow, >prompt-engineering)
  • [scope] - Optional. One of: global, user (both mean global), workspace, or ws. Defaults to global

Examples:

  • /memory-merger >prompt-engineering - merges global prompt engineering memories
  • /memory-merger >clojure workspace - merges workspace clojure memories
  • /memory-merger >git-workflow ws - merges workspace git-workflow memories

Process

1. Parse Input and Read Files

  • Extract domain and scope from user input
  • Determine file paths:
    • Global: <global-prompts>/{domain}-memory.instructions.md<global-prompts>/{domain}.instructions.md
    • Workspace: <workspace-instructions>/{domain}-memory.instructions.md<workspace-instructions>/{domain}.instructions.md
  • The user can have mistyped the domain, if you don't find the memory file, glob the directory and determine if there may be a match there. Ask the user for input if in doubt.
  • Read both files (memory file must exist; instruction file may not)

2. Analyze and Propose

Review all memory sections and present them for merger consideration:

## Proposed Memories for Merger

### Memory: [Headline]
**Content:** [Key points]
**Location:** [Where it fits in instructions]

[More memories]...

Say: "Please review these memories. Approve all with 'go' or specify which to skip."

STOP and wait for user input.

3. Define Quality Bar

Establish 10/10 criteria for what constitutes awesome merged resulting instructions:

  1. Zero knowledge loss - Every detail, example, and nuance preserved
  2. Minimal redundancy - Overlapping guidance consolidated
  3. Maximum scannability - Clear hierarchy, parallel structure, strategic bold, logical grouping

4. Merge and Iterate

Develop the final merged instructions without updating files yet:

  1. Draft the merged instructions incorporating approved memories
  2. Evaluate against quality bar
  3. Refine structure, wording, organization
  4. Repeat until the merged instructions meet 10/10 criteria

5. Update Files

Once the final merged instructions meet 10/10 criteria:

  • Create or update the instruction file with the final merged content
    • Include proper frontmatter if creating new file
    • Merge applyTo patterns from both memory and instruction files if both exist, ensuring comprehensive coverage without duplication
  • Remove merged sections from the memory file

Example

User: "/memory-merger >clojure"

Agent:
1. Reads clojure-memory.instructions.md and clojure.instructions.md
2. Proposes 3 memories for merger
3. [STOPS]

User: "go"

Agent:
4. Defines quality bar for 10/10
5. Merges new instructions candidate, iterates to 10/10
6. Updates clojure.instructions.md
7. Cleans clojure-memory.instructions.md

Больше skills от github

console-rendering
github
Инструкции по использованию системы консольного рендеринга на основе тегов структур в Go
official
acquire-codebase-knowledge
github
Используйте этот навык, когда пользователь явно просит составить карту, задокументировать или ознакомиться с существующей кодовой базой. Активируйте по запросам вроде "составь карту этой кодовой базы", "задокументируй…
official
acreadiness-assess
github
Run the AgentRC readiness assessment on the current repository and produce a static HTML dashboard at reports/index.html. Wraps `npx github:microsoft/agentrc…
official
acreadiness-generate-instructions
github
Генерирует настраиваемые файлы инструкций для ИИ-агентов через команду инструкций AgentRC. Создаёт .github/copilot-instructions.md (по умолчанию, рекомендуется для Copilot в VS…
official
acreadiness-policy
github
Помочь пользователю выбрать, написать или применить политику AgentRC. Политики настраивают оценку готовности, отключая нерелевантные проверки, переопределяя влияние/уровень, задавая…
official
add-educational-comments
github
Добавляет учебные комментарии в файлы с кодом, превращая их в эффективные учебные ресурсы. Адаптирует глубину и тон объяснений под три настраиваемых уровня знаний: начальный, средний и продвинутый. Автоматически запрашивает файл, если он не предоставлен, с нумерованным списком для быстрого выбора. Расширяет файлы до 125% только за счёт учебных комментариев (жёсткое ограничение: 400 новых строк; 300 для файлов длиннее 1000 строк). Сохраняет кодировку файла, стиль отступов, синтаксическую корректность и...
official
adobe-illustrator-scripting
github
Пишите, отлаживайте и оптимизируйте скрипты автоматизации Adobe Illustrator с помощью ExtendScript (JavaScript/JSX). Используйте при создании или изменении скриптов, которые управляют…
official
agent-governance
github
Декларативные политики, классификация намерений и журналы аудита для контроля доступа и поведения инструментов ИИ-агентов. Компонуемые политики управления определяют разрешённые/заблокированные инструменты, фильтры контента, ограничения скорости и требования к утверждению — хранятся как конфигурация, а не код. Семантическая классификация намерений обнаруживает опасные запросы (утечка данных, повышение привилегий, инъекция подсказок) до выполнения инструмента с помощью сигналов на основе шаблонов. Декоратор управления на уровне инструмента применяет политики на функции...
official