Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
开发需要联网github未标认证来源可访问许可证需确认审计通过

graph-memory-bank图形存储库

Agent Skill

graph-memory-bank 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

1,458

周安装

59

GitHub Stars

1

下载量

458
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:graph-memory-bank(图形存储库)
来源仓库:https://github.com/smart-tinker/graph-memory-bank
仓库路径:skills/graph-memory-bank
安装命令:
npx skills add https://github.com/smart-tinker/graph-memory-bank --skill graph-memory-bank
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/smart-tinker/graph-memory-bank --skill graph-memory-bank

简介

graph-memory-bank 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。

  • 它可辅助构建知识图谱、关联上下文信息或沉淀项目经验。
  • 通过 npx skills add 命令从指定仓库安装,具体用法请参考原始 README。
  • 安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
  • 适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

SKILL.md

Graph Memory Bank

Цель

Сформировать и поддерживать графовую память проекта (как в Obsidian), чтобы ИИ-агенты быстро собирали точный минимальный контекст:

  • много маленьких файлов, каждый про одну сущность/идею;
  • связи через обычные markdown-ссылки;
  • у каждого узла есть краткий YAML frontmatter (машиночитаемый);
  • есть обратные ссылки (backlinks), чтобы граф был двунаправленным.

Результат (что должно получиться)

Обычно: docs/graph/ в репозитории, где есть 3 слоя:

  1. tasks/ (история изменений: релизы/задачи/коммиты, “что менялось”)
  2. project/ (семантика: архитектура, ключевые сущности, контракты, API, БД, интеграции, “куда смотреть в коде”)
  3. processes/ или process/ (процессы: правила ведения графа, как обновлять, как читать, качество, генераторы)

Важно: если в репозитории уже есть один из вариантов (process/ или processes/) или другая устоявшаяся структура, не переименовывай “ради красоты”. Подстраивайся под текущую структуру, а в индексах дай явные ссылки.

Если слой процессов пока не нужен, начинай с первых двух, но держи место под третий слой.

Инварианты (жесткие правила)

  1. Дроби информацию: один файл = одна сущность/идея/контракт.
  2. Держи узлы короткими: как правило, до 200-300 строк; если разрастается, выноси подузлы.
  3. У каждого узла есть YAML frontmatter (минимум: id, type, title, description, status, tags).
  4. Всегда добавляй связи:

- outbound links: “см. также”, “используется в”, “зависит от” - backlinks: “где используется” (явные ссылки обратно на индексы/хабы)

  1. Если в проекте есть _generated/ или другие generated-секции: не редактируй руками, правь генератор или исходный узел.
  2. Если есть сомнения/риски: подсвечивай и задавай вопросы (лучше уточнить, чем зацементировать неверную семантику).

Рекомендованная схема frontmatter (минимум)

Делай frontmatter максимально стабильным (для индексирования агентами):

  • id: глобально уникальный идентификатор узла
  • type: тип узла (project, dev_task, release_review, screen, rf_procedure, db_table,...)
  • title: человекочитаемое имя
  • description: 1 предложение “зачем этот узел”
  • status: stub | curated | generated
  • tags: плоский список тегов (короткие)

Опционально (если реально помогает): releases, source_paths, owner, risk_level.

Как оформлять индексы (важно)

В индексах пиши не только ссылки, но и микро-аннотацию, чтобы не открывать каждый файл:

  • - [DEV-12345](...): 6-10 слов, что внутри.

Что НЕ делать

  • Не тащи секреты/токены/пароли в docs/ (максимум: “ищется в переменных окружения X/Y”).
  • Не дублируй большие куски кода/SQL: вместо этого “якоря” + короткая выжимка + ссылка на файл.

Быстрый workflow (универсальный)

0) Подготовка

  1. Создай отдельную ветку (например graph+memory).
  2. Уточни ограничение записи:

- по умолчанию пиши только в docs/ (или другой явно согласованный каталог).

  1. Найди, есть ли уже документация/конвенции (docs/, ADR, mkdocs, docusaurus).

1) Сбор каркаса (bootstrap)

  1. Создай docs/graph/index.md (входная точка).
  2. Создай индексы:

- docs/graph/tasks/index.md - docs/graph/project/index.md - docs/graph/processes/index.md или docs/graph/process/index.md (в зависимости от структуры репозитория)

  1. Зафиксируй соглашения:

- схема id (обычно префикс + путь, например graph:project/<slug>) - статусы: stub | curated | generated - теги: короткие, стабильные (не плодить)

Шаблоны и чек-листы: см. references/templates.md и references/quality-bar.md.

2) Проход по релизам/тегам (release-driven)

Цель: быстро нащупать “важные сущности”, которые реально менялись.

Для каждого релиза:

  1. Найди артефакт релиза: release note / tag / changelog / merge commit.
  2. Вычисли git range (обычно между коммитами релиз-нот или тэгами).
  3. Сними “список сущностей”:

- задачи/тикеты - измененные пути (модули/подсистемы) - новые/измененные экранные формы/контракты/DB миграции

  1. Создай узел ревью релиза (type release_review) и список сущностей.
  2. Для каждой DEV-задачи:

- создай/обнови узел dev_task - добавь source_paths (минимальный список якорей) - свяжи с семантическими узлами (project/*)

  1. Обнови индексы и backlinks.

3) Проход по сущностям (entity-driven)

Цель: закрыть белые пятна “по всем ключевым сущностям”, а не только по тем, что попали в релизы.

Важно: “сущности” должны быть универсальными. В WMS это могут быть экраны/RF-процедуры, а в вебсайте страницы/API, в CRM объекты/воронки, в шине данных топики/схемы/коннекторы.

Алгоритм:

  1. Выдели 5-12 *категорий сущностей*, которые реально важны для проекта.
  2. Для каждой категории собери *каталог* (index/hub) и дальше добирай узлы по одному.
  3. Для каждой сущности обеспечь “кросс-связность”: UI/операции/данные/интеграции/конфиги.

Рекомендованные категории (выбирай релевантные, не все):

  1. Поверхности взаимодействия (entrypoints):

- Web/UI: страницы, роуты, ключевые компоненты, формы. - API: endpoints, controllers/handlers, публичные контракты. - CLI/Jobs: команды, cron/quartz, воркеры, фоновые задачи. - Events/Streams: топики, события, consumers/producers.

  1. Операции/команды/сценарии (actions):

- “что система делает”: use-cases, сервисные методы, команды, workflow-степы.

  1. Данные и контракты (data/contracts):

- DB таблицы/модели, миграции, схемы сообщений, DTO, OpenAPI/AsyncAPI, JSON schema.

  1. Интеграции (integrations):

- внешние системы, протоколы (HTTP/JMS/Kafka/SFTP), ретраи, таймауты, idempotency.

  1. Конфиги и флаги (config/feature flags):

- runtime настройки, feature flags, параметры окружений, секреты (только “где берется”, не значения).

  1. Безопасность и доступ (security):

- authn/authz, роли/права, SSO, аудит.

  1. Надежность и эксплуатация (ops):

- метрики/логи/трейсинг, алерты, SLO, деградации, recovery-процессы.

Главное правило: не пытайся “описать всё вручную”. Делай:

  • каталоги + хабы (семейства/модули/домены);
  • атомарные узлы с evidence;
  • связи между категориями (например: страница -> API -> сервис -> таблицы -> события).

4) Поддержка по мере изменений (incremental maintenance)

На каждый новый коммит в main:

  1. Определи затронутые сущности (по diff/путям/ключевым словам).
  2. Обнови соответствующие узлы, не расширяя лишний контекст:

- добавь 1-3 предложения “что изменилось” - добавь ссылки на контракт/код/DB - обнови backlinks/индексы

  1. Прогони быстрые проверки:

- дубликаты id - отсутствие frontmatter - битые ссылки между узлами - orphan nodes (узлы без входящих ссылок внутри docs/graph) - сломанные относительные ссылки (если есть время)

Для базовой проверки можно использовать scripts/graph_memory_lint.py.

Пример:

python3 scripts/graph_memory_lint.py --root docs/graph

Опционально можно отключать части проверок:

python3 scripts/graph_memory_lint.py --root docs/graph --no-check-links
python3 scripts/graph_memory_lint.py --root docs/graph --no-check-orphans

Ресурсы в skill

  • references/templates.md: тонкие шаблоны узлов.
  • references/quality-bar.md: качество и “красные флаги”.
  • scripts/graph_memory_lint.py: быстрый линтер (frontmatter + дубликаты id).

Appropriate for: Templates, boilerplate code, document templates, images, icons, fonts, or any files meant to be copied or used in the final output.


Not every skill requires all three types of resources.

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

38.3%
按下载量换算175

Claude

29.49%
按下载量换算135

Cursor

16.89%
按下载量换算77

Gemini CLI

9.11%
按下载量换算42

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

继续浏览同类 Skills