O que scope-recall faz?
Fornece aos agentes Hermes memória semântica persistente usando armazenamento de verdades em SQLite e recuperação vetorial em LanceDB para gerenciamento de contexto entre sessões.
Fornece aos agentes Hermes memória semântica persistente usando armazenamento de verdades em SQLite e recuperação vetorial em LanceDB para gerenciamento de contexto entre sessões.
O `Basilunperplexed948/scope-recall` é uma skill para o framework Hermes que dota agentes de IA com memória persistente e semântica, permitindo a manutenção de contexto entre diferentes sessões de interação. Diferente de habilidades focadas em ferramentas ou prompts, esta skill atua na infraestrutura de memória do agente, combinando dois mecanismos complementares: o armazenamento de fatos e verdades em um banco SQLite, garantindo persistência e consultas estruturadas, e a recuperação vetorial semântica via LanceDB, que permite ao agente buscar informações relevantes com base em similaridade de significado. Essa arquitetura híbrida resolve o problema comum de agentes que perdem o contexto após reinicializações ou mudanças de tópico, tornando-os capazes de lembrar preferências do usuário, decisões passadas e informações factuais de longo prazo. A skill é útil para desenvolvedores que constroem assistentes pessoais, agentes de automação complexa ou ferramentas de suporte que exigem continuidade de conversa. A instalação é simples via `hermes install` e o funcionamento é automatizado dentro do ecossistema Hermes, sem necessidade de configuração manual complexa.
npx skills add Basilunperplexed948/scope-recallInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Fornece aos agentes Hermes memória semântica persistente usando armazenamento de verdades em SQLite e recuperação vetorial em LanceDB para gerenciamento de contexto entre sessões.
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.