llm-wiki-memory は何をしますか?
AIコーディングエージェント向けのローカル、gitバージョン管理されたメモリ。RAG、Docker、外部サービスは不要。オンデバイス埋め込みとMCPサーバーを使用して、ローカルLLM Wiki上でキャプチャ、編集、呼び出しを実現します。
AIコーディングエージェント向けのローカル、gitバージョン管理されたメモリ。RAG、Docker、外部サービスは不要。オンデバイス埋め込みとMCPサーバーを使用して、ローカルLLM Wiki上でキャプチャ、編集、呼び出しを実現します。
llm-wiki-memoryは、Claude Code、Cursor、CodexなどのAIコーディングエージェントに、永続的でバージョン管理可能なローカルメモリを提供するスキルです。RAG(検索拡張生成)、Docker、外部サービスを一切必要とせず、オンデバイス埋め込みとMCPサーバーを利用して、ローカルのLLM Wiki上で情報をキャプチャ、編集、呼び出しできます。このスキルは、gitによるバージョン管理をサポートしているため、メモリの変更履歴を追跡でき、チームでの共有も容易です。使い方はシンプルで、`capture`コマンドで情報を記録し、`recall`コマンドでセマンティック検索や直接クエリにより関連情報を取得できます。設定は環境変数とMCP設定ファイルで行い、`@ctxr/llm-wiki-memory`パッケージをインストールするだけで、すぐに利用を開始できます。
npx skills add ctxr-dev/llm-wiki-memoryInstalled? Explore more 研究&データ分析 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
AIコーディングエージェント向けのローカル、gitバージョン管理されたメモリ。RAG、Docker、外部サービスは不要。オンデバイス埋め込みとMCPサーバーを使用して、ローカルLLM Wiki上でキャプチャ、編集、呼び出しを実現します。
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.