O que mnemo faz?
Camada de memória persistente + coordenação para agentes de IA. SQLite local, recall vetorial, servidor MCP. O Mnemo Connect transforma um hub em despachante para uma equipe de agentes distribuída em N máquinas.
Camada de memória persistente + coordenação para agentes de IA. SQLite local, recall vetorial, servidor MCP. O Mnemo Connect transforma um hub em despachante para uma equipe de agentes distribuída em N máquinas.
O Maykbiletti/mnemo é uma skill que fornece uma camada de memória persistente e coordenação para agentes de IA, como Claude Code e outros. Ele utiliza SQLite local para armazenamento confiável, suporte a recall vetorial para recuperação semântica de informações e um servidor MCP (Model Context Protocol) para integração com ferramentas. Sua característica mais marcante é o Mnemo Connect, que permite que um hub central atue como despachante para uma equipe de agentes distribuídos em várias máquinas, facilitando a comunicação e o compartilhamento de estado entre eles. Ideal para desenvolvedores que precisam de memória de longo prazo e orquestração em sistemas multiagente, a skill é útil em cenários como automação de tarefas complexas, desenvolvimento de assistentes persistentes e gestão de conhecimento em projetos. Funciona ao armazenar dados localmente em SQLite e expor endpoints MCP para consulta e escrita, com o Connect estendendo isso para redes distribuídas.
npx skills add Maykbiletti/mnemoInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Camada de memória persistente + coordenação para agentes de IA. SQLite local, recall vetorial, servidor MCP. O Mnemo Connect transforma um hub em despachante para uma equipe de agentes distribuída em N máquinas.
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.