Que fait copilot-memory-store ?
🗄️ Stockez et gérez efficacement des données JSON locales pour l'ingénierie de contexte avec GitHub Copilot et les clients MCP.
🗄️ Stockez et gérez efficacement des données JSON locales pour l'ingénierie de contexte avec GitHub Copilot et les clients MCP.
Cette compétence permet de stocker et gérer des données JSON localement, optimisant l'ingénierie de contexte pour les agents IA comme GitHub Copilot et les clients MCP (Model Context Protocol). Elle est utile pour maintenir un état persistant entre les sessions, enrichir le contexte des conversations et organiser des données structurées sans nécessiter de base de données externe. Supportée par tout client compatible MCP ou outil de ligne de commande, elle fonctionne via un serveur MCP léger ou directement en tant que bibliothèque Node.js. En utilisant des fichiers JSON simples sur le système de fichiers local, elle garantit une faible latence, une simplicité de déploiement et une intégration transparente avec les flux de travail existants des développeurs.
npx skills add Tokio17/copilot-memory-storeInstalled? Explore more Recherche et analyse de données skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
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USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.