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研究检索权限需确认github未标认证来源可访问许可证需确认审计通过

mem-file-scan内存文件扫描

Agent Skill

mem-file-scan 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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

659

周安装

28

GitHub Stars

279

下载量

231
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:mem-file-scan(内存文件扫描)
来源仓库:https://github.com/zephyrwang6/myskill
仓库路径:skills/mem-file-scan
安装命令:
npx skills add https://github.com/zephyrwang6/myskill --skill mem-file-scan
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/zephyrwang6/myskill --skill mem-file-scan

简介

mem-file-scan 用于查找、检索和筛选相关信息。

  • 适合在需要根据关键词或任务场景快速定位候选结果时使用。
  • 可结合来源仓库和原始 README 核验具体用法。
  • 安装命令:npx skills add https://github.com/zephyrwang6/myskill --skill mem-file-scan。
  • 建议确认权限范围和维护状态,注意是否会触发联网、命令执行或文件读写。

SKILL.md

Mem File Scan

Overview

扫描Obsidian仓库中本周修改的文件,帮助用户补充记录到L1情境层。解决AI记忆系统只能记录Claude对话内容,无法捕获用户在Obsidian中其他活动的问题。

触发时机

  • 用户主动请求:"文件扫描"、"查看本周文件"、"扫描文件变化"
  • 周复盘流程开始时(可在周复盘前自动调用)
  • 用户想回顾本周在Obsidian中的活动

工作流程

第一步:确定本周时间范围

计算本周的日期范围:

  • 如果是周日或周日之后:本周一(00:00)至现在
  • 如果是周日之前:上周一(00:00)至上周日(23:59)

示例:

# 获取本周日期范围
今天是:2025-12-27(周五)
本周范围:2025-12-22(周一)至 2025-12-27(今天)

第二步:扫描修改的文件

使用Bash工具查找本周修改的文件:

# 查找本周修改的.md文件
# 排除AI_MEMORY目录(因为那是记忆系统本身)
# 排除.obsidian、.trash等系统目录

find . -name "*.md" -type f -newermt "2025-12-22" ! -newermt "2025-12-28" \
  ! -path "./AI_MEMORY/*" \
  ! -path "./.obsidian/*" \
  ! -path "./.trash/*" \
  ! -path "./.claude/*"

注意

  • ! -path "./AI_MEMORY/*" 排除记忆系统本身
  • 根据实际日期调整 -newermt 参数
  • 使用find命令的-newermt选项查找修改时间

第三步:展示文件列表并询问

将找到的文件分类展示给用户:

📂 本周文件扫描结果(12-22 至 12-27)

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
发现 {N} 个修改的文件:

📅 Daily日记类(X个):
- Daily/2025-12-22.md
- Daily/2025-12-25.md

📝 项目文档类(X个):
- Projects/项目A/进展.md
- Projects/项目B/会议记录.md

📚 学习笔记类(X个):
- Learning/Python/装饰器.md

🎯 其他(X个):
- ...

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

接下来,我会帮你从这些文件中提取可能需要记录到L1的内容。

请告诉我:
1. 你希望我从哪些文件开始?(可以说"全部"、"从Daily开始"或指定具体文件)
2. 或者你可以直接告诉我哪些文件里包含重要事件/决策/偏好

第四步:读取并分析文件

根据用户选择,逐个读取文件并分析:

使用Read工具读取文件,寻找以下关键信息:

🎯 识别重点

  1. 重要决策:技术选型、工具选择、方向调整
  2. 情绪记录:明显的情绪表达(兴奋、焦虑、成就感等)
  3. 新项目/新习惯:开始新项目、建立新习惯
  4. 重复行为:3次以上的相似活动
  5. 偏好表达:明确的喜欢/不喜欢表述
  6. 待办事项:重要但未完成的事项
  7. 有意义的资料收集

- 与当前项目/系统强相关的学习资料 - 反映新兴趣方向的资料收集 - 可能暗示潜在改进意图的资料(如刚创建系统后就收集相关综述)

⚠️ 忽略内容

  • 偶然保存的无关文章(与当前兴趣/项目无关)
  • 纯粹的临时笔记(无后续行动)
  • 代码片段(除非是重要学习成果)
  • 已记录到L1的内容

第五步:生成候选记录列表

对每个文件,生成候选记录:

📄 文件:Daily/2025-12-25.md

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
发现以下可能需要记录的内容:

1️⃣ 【重要决策】选择Python作为后端语言
   - 内容:讨论了技术栈,最终决定用Python
   - 你的考虑:团队熟悉、生态丰富
   - 情绪:安心
   - 是否记录到L1? [ ] 是  [ ] 否  [ ] 修改后记录

2️⃣ 【日常事件】完成了用户认证模块
   - 内容:实现了登录、注册功能
   - 是否记录到L1? [ ] 是  [ ] 否

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

第六步:等待用户确认并记录到L1

根据用户确认,使用mem-record skill记录到L1:

如果用户选择"是"

调用 mem-record skill,传入提取的内容

如果用户选择"修改后记录"

询问用户如何修改
根据用户反馈调整内容
调用 mem-record skill

如果用户选择"否"

跳过,继续下一个

第七步:汇总记录结果

所有文件处理完成后,输出汇总:

✅ 文件扫描回顾完成!

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📊 本次扫描统计:
- 扫描文件数:{X}个
- 识别候选:{Y}条
- 成功记录到L1:{Z}条

📝 记录详情:
1. ✅ 技术选型决策 → L1_情境层/2025-12.md
2. ✅ 完成用户认证 → L1_情境层/2025-12.md
3. ⏭️ 跳过:日常琐事

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
💡 建议:
- 这些新记录将在下次周复盘时参与行为模式分析
- 继续保持记录习惯,让记忆系统更全面地了解你

注意事项

文件排除规则

始终排除以下目录和文件:

  • AI_MEMORY/ - 记忆系统本身
  • .obsidian/ - Obsidian配置
  • .trash/ - 已删除文件
  • .claude/ - Claude Code配置
  • 任何隐藏文件/目录(以.开头)

智能识别优先级

按以下优先级识别:

  1. 决策 > 日常事件
  2. 情绪 > 纯事实
  3. 新项目/新习惯 > 常规活动
  4. 重复行为 > 偶发事件

记录密度控制

  • 不要过度记录:琐碎的日常琐事无需记录
  • 聚焦重要事件:决策、情绪、偏好、模式
  • 尊重用户选择:由用户决定哪些值得记录

与其他skills的协作

与mem-record协作

本skill识别出需要记录的内容后,调用mem-record skill进行实际记录:

[mem-file-scan] 识别候选 → [用户确认] → [mem-record] 执行记录

与mem-weekly协作

在周复盘流程中,可以在分析L1记录之前调用本skill:

[周复盘开始]
  ↓
[mem-file-scan] 扫描本周文件,补充L1
  ↓
[mem-weekly] 分析L1,识别行为模式

错误处理

没有找到修改的文件

本周未发现修改的文件(排除AI_MEMORY目录)。

可能原因:
1. 本周主要在Claude中对话,较少直接编辑Obsidian
2. 文件修改时间未在本周范围内

建议:
- 继续使用mem-record记录日常对话
- 下周再尝试文件扫描

文件过大或格式异常

⚠️ 文件 {filename} 过大或格式异常,跳过分析

你可以:
1. 手动告诉我这个文件里的重要内容
2. 继续处理其他文件

示例对话

用户主动触发

用户:文件扫描

Claude:[调用mem-file-scan]
  📂 本周文件扫描结果(12-22 至 12-27)
  发现 5 个修改的文件...
  [后续流程]

周复盘时自动调用

用户:周复盘

Claude:[先调用mem-file-scan]
  在开始周复盘前,让我先扫描一下本周修改的文件...
  [扫描流程]
  ✅ 补充记录完成

  [然后调用mem-weekly]
  现在开始周复盘分析...

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

36.15%
按下载量换算84

Claude

31.62%
按下载量换算73

Cursor

16.71%
按下载量换算39

Gemini CLI

9.15%
按下载量换算21

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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

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