de ai-toolkit144
Recherchez les sessions de codage passées et les observations à l'aide de requêtes en langage naturel pour récupérer des décisions, des notes et du contexte.
Recherche dans une base de données de mémoire SQLite FTS5 locale pour trouver des observations de codage, des décisions et le contexte de sessions passées. Retourne d'abord une vue résumée concise et peut afficher les détails complets de l'observation sur demande. Utile pour rappeler des décisions antérieures, des notes de débogage et l'historique du projet à travers les sessions.
Utilisez-le lorsque vous devez retrouver des notes ou des décisions antérieures provenant de sessions de codage précédentes (ex: migrations, choix de conception, étapes de dépannage). Déclenchez-le lors de demandes de contexte historique comme "qu'avons-nous décidé concernant X" ou "montre les notes passées sur Y".
Idéalement conçu pour les assistants locaux ou axés sur le code capables d'exécuter Bash/Python et d'accéder au répertoire personnel de l'utilisateur (agents de type Copilot/Codex/Claude Code).
mem-search is a query-only skill that searches a SQLite FTS5 index of past coding session observations. It has no scripts to run. The SKILL.md is well-structured with clear instructions, progressive disclosure (summary then detail), and useful gotchas. Main security concern is FTS5 query injection — the skill mentions escaping single quotes but doesn't fully sanitize FTS5 operator syntax, which can cause malformed MATCH expressions or unintended query logic.
No scripts present — static analysis only. The skill is functional and well-documented. The FTS5 injection risk is real but low-severity (query errors, not data exfiltration). Usefulness is moderate since it's tied to the softspark ecosystem.
