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hjqcan/GoodMemory

GoodMemory는 AI 애플리케이션을 위한 **플러그인 가능한 사용자 메모리 계층**입니다. 챗봇, 코파일럿, 에이전트, 워크플로우 어시스턴트가 모델 재훈련 없이 사용자를 진정으로 '기억'할 수 있도록 합니다.

GoodMemory란 무엇인가요?

GoodMemory는 기존 LLM, 에이전트 프레임워크, 벡터 데이터베이스, RAG 시스템을 대체하지 않는 **전용 사용자 메모리 계층**입니다. 이 스킬의 핵심은 '더 많이 저장하는 것'이 아니라, **무엇을 기억할지, 언제 업데이트할지, 어떻게 검색하고 압축할지, 왜 참조할지, 어떻게 삭제하고 에이전트/프로젝트/테넌트 간 경계를 제어할지**와 같은 세밀한 메모리 관리 문제에 집중합니다. 지원 플랫폼은 Claude Code, Cursor, Codex, Gemini 등 AI 에이전트 및 코딩 어시스턴트 전반이며, GitHub에서 최근 24시간 내에 발견된 레포지토리를 기반으로 에이전트 스킬, MCP 도구, AI 자동화에 활용됩니다. 작동 방식은 메모리 계층의 모든 측면을 프로그래밍 가능하게 제어하여, 각 AI 애플리케이션이 사용자 맥락을 정확히 추출하고 재사용할 수 있게 합니다.

지원 대상✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
npx skills add hjqcan/GoodMemory

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문서

GoodMemory은(는) 무엇을 하나요?

GoodMemory는 AI 애플리케이션을 위한 플러그인 가능한 사용자 메모리 계층입니다. 이는 다음을 대체하지 않습니다: - LLM - 에이전트 프레임워크 - 벡터 데이터베이스 - RAG 시스템

이 도구는 더 구체적인 문제를 해결하는 데 집중합니다:

어떻게 하면 어떤 챗박스/코파일럿/에이전트/워크플로우 어시스턴트가 모델 재훈련 없이 사용자를 진정으로 '기억'할 수 있을까?

GoodMemory의 핵심은 '더 많이 저장하는 것'이 아니라 다음과 같은 질문에 답하는 것입니다:

  • 무엇을 기억할 것인가
  • 언제 업데이트할 것인가
  • 어떻게 검색할 것인가
  • 어떻게 압축할 것인가
  • 왜 참조할 것인가
  • 어떻게 삭제할 것인가
  • 에이전트 간/프로젝트 간/테넌트 간 경계를 어떻게 제어할 것인가

이것의 본질은 다음과 같습니다:

AI 앱용 개인 맥락 엔진 / 메모리 계층

출처: https://github.com/hjqcan/GoodMemory

최근 24시간 내에 GitHub 레포지토리에서 발견된 에이전트 스킬, Claude/Codex/Gemini 워크플로우, MCP 도구 및 인접 AI 에이전트 자동화를 기반으로 합니다.

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