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vectorize-io/hindsight
GitHub用于审查代码是否符合项目质量标准，检查缺失测试、死代码、类型安全、Lint问题及编码规范。特别强调Python 3.11/3.14兼容性、异步编程、Pydantic模型使用及禁止元组返回值等严格规范。
Install All Skills
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Skills in Collection (11)
用于审查代码是否符合项目质量标准，检查缺失测试、死代码、类型安全、Lint问题及编码规范。特别强调Python 3.11/3.14兼容性、异步编程、Pydantic模型使用及禁止元组返回值等严格规范。
完成实现工作后
提交代码前
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用于发布 Hindsight 核心产品版本，包括执行版本标记、推送至 main 分支以触发 CI/CD 包发布，并创建配套的更新日志和博客 PR。
请求发布新版本
需要切分核心版本
请求生成更新日志
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通过Hindsight引擎实现Agent长期记忆，支持跨会话上下文回忆、持久化事实存储及深度反思推理，确保决策连续性。
用户提及早期工作或过往决定
用户表达持久偏好或约束
需要基于历史积累上下文回答问题
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用于创建具备长期记忆能力的子智能体。支持从目录批量导入种子数据或交互式配置，自动构建知识页面并生成Agent配置文件，适用于需要跨会话学习和记忆的场景。
用户希望创建具有长期记忆功能的专用智能体
需要从指定目录导入内容以初始化智能体知识库
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管理编码会话的长期记忆插件，支持自动知识入库、检索、反思及修正。适用于存储记忆、配置内存库或排查记忆相关问题。
用户要求存储或记住信息
询问记忆页面功能
配置每仓库内存（禁用、重命名、Git深度）
记忆相关功能异常
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通过 Hindsight MCP 工具检索长期记忆，用于回答关于过往决策、项目背景及偏好等问题。若会话初始记忆不足，则调用 recall 或 reflect 工具进行深度搜索和推理。
用户询问过往决策或历史上下文
需要回顾之前的编程会话内容
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分析应用并设计记忆架构，输出包含配置、标签 schema 和代码的实施方案。通过检测环境、依赖和现有配置，为开发者或编码代理提供可执行的步骤指南。
需要设计 AI 记忆系统架构
规划 Hindsight 集成方案
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提供基于Hindsight Cloud的团队知识库持久化记忆功能，支持自动安装配置、存储项目经验与上下文，并利用语义搜索实现知识检索与复用。
用户需要记录或查询团队开发经验
新任务启动前需回顾历史上下文
首次使用需配置Hindsight CLI环境
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提供 Hindsight AI 记忆系统的完整技术文档，涵盖架构、API、配置及最佳实践。用于理解核心概念、集成 SDK、部署服务及排查问题。
查询 Hindsight 架构或 API 文档
配置内存银行或检索策略
集成 Python/Node.js SDK
部署 Hindsight 服务
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本地持久化记忆技能，通过CLI存储用户偏好、任务经验和上下文，支持语义检索与反思，辅助Agent在后续任务中回忆关键信息以提供更精准的帮助。
需要记住用户偏好或技术决策时
执行新任务前需回顾历史上下文时
任务完成后需沉淀经验教训时
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用于通过自托管Hindsight服务器存储和检索团队知识、项目约定及任务经验。支持结构化事实提取、实体关联与语义搜索，帮助Agent记忆上下文并提升协作效率。
需要记录项目规范或技术决策时
需要回顾历史任务上下文或团队偏好时
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