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vectorize-io/hindsight
GitHub审查代码是否符合项目规范，检查缺失测试、死代码、类型安全、Lint问题及编码约定。重点验证Python/TypeScript风格、Pydantic模型使用及注释规范，确保代码质量与一致性。
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Skills in Collection (11)
审查代码是否符合项目规范，检查缺失测试、死代码、类型安全、Lint问题及编码约定。重点验证Python/TypeScript风格、Pydantic模型使用及注释规范，确保代码质量与一致性。
完成实现工作后
提交代码前
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用于发布 Hindsight 核心版本（API/CLI/Helm等），执行版本裁剪、标签推送及触发 CI 构建，并创建伴随的更新日志与博客 PR。
需要发布新版本
提升版本号
生成变更日志和博客 PR
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通过Hindsight引擎为Agent提供跨会话的长期记忆能力，支持回忆过往上下文、持久化关键事实及反思决策依据，确保多轮对话中的信息连续性。
用户提及早期工作或过往决定
用户表达需保留的偏好或约束
需要基于历史项目背景回答问题
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用于创建具备长期记忆能力的子智能体，支持从目录自动导入或交互式配置，实现跨会话学习与知识管理。
用户希望创建具有长期记忆功能的专用智能体
需要初始化基于Hindsight的记忆系统
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管理编码会话长期记忆的插件，支持自动记忆入库、手动存储文档与计划、知识检索及纠错。用于回答用户关于记忆配置、状态查询或修复错误记忆的需求。
用户要求存储或记住信息
询问记忆页面功能
配置仓库级记忆设置
记忆相关功能异常
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通过 Hindsight MCP 工具检索长期记忆，辅助用户查询过往编码决策、项目上下文及偏好。
询问过往决策
查询项目上下文
查找历史偏好
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专家级记忆架构师技能，用于分析应用需求并设计记忆系统架构。通过检测环境配置和现有依赖，输出包含银行配置、标签schema及代码结构的实施计划，供开发者或编码代理执行。
需要为应用设计记忆功能
生成记忆系统实施计划
配置Hindsight记忆服务
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通过 Hindsight Cloud 持久化存储团队知识、项目规范与经验教训，支持结构化事实提取、实体关联及语义搜索。旨在建立共享记忆库，帮助 Agent 主动回忆上下文，提升后续任务协助质量。
用户要求记录项目经验或教训
需要回顾团队约定或历史决策
新任务启动前需加载上下文
发现值得沉淀的技术细节
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提供 Hindsight AI 代理记忆系统的完整技术文档，涵盖架构、API、SDK集成及配置指南，用于快速查阅最佳实践和解决开发问题。
查询 Hindsight 架构或核心概念
学习 API 操作或 SDK 集成方法
排查性能问题或调试配置错误
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提供本地持久化记忆能力，通过CLI存储用户偏好、任务经验及上下文，并在任务前检索相关信息以增强Agent的连续性和准确性。
需要记住用户偏好或历史经验
开始新任务前需检索相关背景
总结过往交互中的关键信息
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通过自托管 Hindsight 服务器持久化存储团队知识、项目规范及经验教训，支持结构化提取与语义检索，便于跨任务上下文回忆与团队协作。
需要记录项目约定或技术决策
回顾过往任务中的经验教训
初始化配置 Hindsight 客户端
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