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de total-recall264
Une mémoire d'agent autonome qui observe passivement les transcriptions de session, les compresse en notes priorisées, consolide les redondances et récupère le contexte manqué.
Total Recall ajoute une couche de mémoire persistante et basée sur l'observation à un agent. Il analyse périodiquement les transcriptions de sessions récentes, les compresse en observations prioritaires, consolide et élague les éléments redondants, et fournit des crochets de récupération de session pour capturer le contexte manqué. Une surveillance réactive optionnelle permet une capture quasi en temps réel lors d'une activité intense.
Utilisez Total Recall lorsque vous souhaitez une continuité entre les sessions sans gérer de bases de données ou d'index vectoriels : agents à long terme, équipes ayant besoin de journaux de mémoire concis, ou agents devant préserver des événements importants avec un minimum de maintenance. C'est idéal pour les agents qui doivent "simplement prêter attention" et faire remonter des décisions, préférences ou suivis antérieurs.
prompts/ pour l'Observateur/le Réflecteur.Fonctionne avec les agents capables d'exécuter des scripts shell et d'appeler des fournisseurs de LLM (OpenRouter, Ollama, Groq). Particulièrement adapté aux agents de type OpenClaw et aux exécutions d'agents pilotées par cron.
Total Recall est une compétence complète de mémoire d'agent autonome avec 17 scripts couvrant la compression d'observation, la réflexion/consolidation, la récupération de session, la surveillance réactive, le cycle de rêve, la décroissance de l'importance et les alertes d'urgence. L'architecture est bien conçue avec 5 couches de redondance. Les scripts qui ont été exécutés avec succès (config, tools, buffer-inject, emergency-surface, sensor-sweep, staging-review) ont montré une sortie propre avec une journalisation appropriée et une dégradation gracieuse. 6 scripts ont échoué en raison de problèmes de chemin de source _compat.sh dans l'environnement de test et de l'absence de jq. La compétence nécessite une clé OPENROUTER_API_KEY et plusieurs dépendances système (jq, inotify-tools, PyYAML). La sécurité est solide — pas d'exfiltration, pas de commandes destructives, les clés API sont basées sur l'environnement — avec des préoccupations mineures concernant le chargement de .env basé sur eval et certaines interpolations de chaînes dans les commandes shell.
jqinotify-toolspython3-yaml (PyYAML)Compétence impressionnante de completude. La redondance à 5 couches (observateur, réflecteur, récupération de session, surveillant réactif, crochet de pré-compaction) est bien architecturée. Le cycle de rêve avec décroissance de l'importance et promotion de motifs est une fonctionnalité marquante. Le code est généralement bien structuré avec des écritures atomiques, des fichiers de verrouillage, du dédoublage et une dégradation gracieuse. Le sourcing de .env basé sur eval et certains modèles d'interpolation shell sont des préoccupations de sécurité mineures mais non malveillantes. Les scripts nécessitant un contexte de workspace échouent naturellement en isolation — comportement attendu.
Development Worktree
Create an isolated git worktree for feature work, auto-run project setup, and verify a clean test baseline before development.
Readwise Reader Document Management
Manage Readwise Reader documents: list, save, search, move, tag, highlight, export and bulk-edit via official and custom CLIs.
Bounty Hunter — Atlas
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Junshi — Research Advisor
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Full Stack Builder
End-to-end builder that scaffolds, implements, tests, and optionally deploys web and API applications from a natural-language specification.
ezBookkeeping API Tools
Command-line API tools for ezBookkeeping: record and query transactions, retrieve accounts/categories/tags, and fetch exchange rates for self-hosted personal fi
Feishu Voice Sender
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Claw Bench
Benchmarking skill that guides an agent through a structured suite of capability tests and reporting steps for leaderboard submission.