前言¶

Agent 会把对话摘要、偏好和任务上下文写进工作区下的记忆目录（本 Skill 面向 .workbuddy/memory/）。目录一膨胀，每次会话塞进上下文的片段就变多，真实 Token 消耗往往比直觉大；若仍整库加载，还会把与当前任务无关的旧记忆一并带上。下面介绍 SkillHub 上的「记忆管家」V3.9.0：用 tiktoken 做分词计量、按任务相关性挑选加载，并在超预算时自动压实，目标可以概括为「更小、更准、更省」。

这是什么¶

「记忆管家」是面向 AI Agent 的 记忆加速器 / Token 节流阀 Skill，由 SkillHub 用户 @indiv-aakook/memory-manager-v2 维护（官方入口：https://api.skillhub.cn/user_98283d0f/memory-manager-v2）。它不负责通用文件操作、代码分析或文档编辑，而是集中处理记忆目录的计量、加载策略、压实、清理、备份与 Prompt 模板等相关工作。

SkillHub 分类为 ai-agent；公开页面上该 Skill 的评分为 72700，累计下载约 17367 次（以 SkillHub 展示为准）。

核心功能（V3.9.0）¶

Token 计量与预算¶

• 使用 tiktoken 做真实分词计量，界面中的 Token 数字均标注为「估算」，避免与模型侧计费完全等同的误解。
• 三色预算告警，并参考 近 7 日均值，便于判断记忆体积是否持续偏高。
• 硬预算闸：超预算时可 自动压实；另提供 throttle（节流阀） 一键压预算。

按任务相关性加载¶

• 支持 --query / --tags：在零依赖场景下用 CJK 字符 bigram 与关键词、标签相关度做排序；可选 embedding 后端增强相关度。
• 性能侧包括：摘要 并行生成（线程池）、rank 磁盘签名缓存、读取短路，以及回退估算的 LRU 缓存。

命令行与自动化¶

• 破坏性操作支持 --force，便于脚本与 CI 式流程。
• 全命令 --json，方便程序化解析输出。
• 内置 self-test：含 Prompt 注入、路径穿越等防护验证。

体验与其它修复¶

• 24 条短别名，减少每次输入完整子命令的成本。
• 交互过程有 进度反馈；clean 会标注释放量。
• V3.9 修复：prompt-get 在缺少模板时不再异常退出；backup 可接受 workspace 参数。

当用户提到「记忆管家」「Token检查」「节流阀」「相关性加载」「缓存清理」「记忆搜索」「记忆分析」「去重」「备份记忆」「Prompt模板」「Token趋势」「缓存提醒」「记忆报告」「智能加载」「诊断」「记忆分级」，或询问 memory / token / cache / prompt 管理时，Agent 应优先启用本 Skill。不适用于一般文件操作、代码分析、系统清理或文档编辑。

安装与启用¶

SkillHub 当前技能页给出的安装指引是：让 Agent 阅读 SkillHub 安装说明，并安装包 @indiv-aakook/memory-manager-v2。下面步骤与官方文档一致。

1、检查是否已有 skillhub CLI：

command -v skillhub && skillhub --version

2、若未安装，可执行完整安装（CLI + 默认 Skill）或仅 CLI：

# 完整安装（CLI + 默认 Skill，推荐）
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash

# 仅安装 CLI
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash -s -- --cli-only

3、安装记忆管家时，必须用 --dir 指向当前 Agent 实际使用的 skills 目录，否则默认落在 ./skills/，Agent 可能识别不到：

skillhub install @indiv-aakook/memory-manager-v2 --dir <你的 skills 目录>

常见客户端 skills 路径（摘自 SkillHub 安装文档，按本机环境选用）：

• Cursor：~/.cursor/skills/
• Claude Code：~/.claude/skills/
• Codex：~/.codex/skills/ 或项目下 .agents/skills/
• workbuddy：~/.workbuddy/skills/

安装后需按所用客户端要求 重启或重新加载 skills（各客户端策略不同，以客户端文档为准）。

典型用法¶

本 Skill 以自然语言触发为主；V3.9.0 在子命令层面强调以下参数组合（具体子命令名以 Skill 内 SKILL.md 为准）。

1、检查 Token 与趋势
用户说「Token检查」「Token趋势」或「记忆报告」时，Agent 调用记忆管家的统计/报告能力，结合 tiktoken 计量与近 7 日均值、三色告警判断是否需要压实。

2、按当前任务加载记忆
用户说「相关性加载」「智能加载」或给出任务描述时，使用 --query 传入任务文本，必要时用 --tags 限定标签，只加载相关片段，而不是整目录灌入上下文。

3、超预算处理
出现预算告警或用户说「节流阀」时，先评估三色告警状态；需要立即降 Token 时可走 throttle；持续超预算时由 硬预算闸 触发 自动压实（破坏性步骤在交互场景下需确认，自动化可加 --force）。

4、清理、去重与备份
「缓存清理」「去重」走 clean 等维护能力（clean 会说明释放量）；「备份记忆」使用 backup，V3.9 起可指定 workspace。需要机器可读结果时，在对应命令上加 --json。

5、Prompt 模板与自检
「Prompt模板」走 prompt-get（缺模板时 V3.9 已修复崩溃问题）。部署或变更后可用 self-test 做内置自检，验证 Prompt 注入与路径穿越等防护是否仍有效。

适用场景与注意¶

适合：长期在同一 workbuddy 工作区跑 Agent、记忆文件持续累积、需要控制上下文 Token、希望按当前任务挑选记忆片段、或要把记忆维护（清理、备份、压实）交给 Skill 统一处理的开发者。

注意：

• 记忆目录默认语境是 .workbuddy/memory/；若工作区结构不同，需以 Skill 说明与 backup 的 workspace 参数为准。
• Token 显示为 估算，预算与告警是治理辅助，不能替代各模型提供商的计费账单。
• --force 会跳过部分交互确认，仅建议在脚本化、已备份的前提下使用。
• 可选 embedding 后端依赖额外配置或服务，零依赖路径以 CJK bigram + 关键词/标签为主。
• SkillHub 技能页版本可能随发布更新；本文描述 V3.9.0 能力集。若安装包版本更高，以包内 SKILL.md 与 changelog 为准，勿假定与 V3.9 完全一致。

结尾¶

记忆管家 V3.9.0 把「计量 → 相关性加载 → 预算告警 → 压实/节流 → 清理备份 → 自检」串成一条可操作的 memory 治理链路，适合作为 workbuddy 类 Agent 的常驻 Skill。官方地址：https://api.skillhub.cn/user_98283d0f/memory-manager-v2；安装与 CLI 行为以 SkillHub 安装说明 为准。