Auto Memory
为智能体提供永久存储、不可销毁的记忆链
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Auto Memory。 它的用途是：为智能体提供永久存储、不可销毁的记忆链 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/auto-memory/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
‘将用户“张三”偏好深色主题和Python编程的信息，作为身份记忆保存到Auto Memory链上。’，它会调用相关接口，将这段结构化信息加密并永久存储在Autonomys网络中。下次张三回来时，AI会说：‘欢迎回来，张三。已为您切换至深色主题，今天要继续调试Python代码吗？’，因为它从记忆链中读取并重建了完整的用户上下文。
介绍
Auto Memory 解决了智能体在运行过程中记忆易失、上下文丢失的核心痛点。它允许智能体将关键的决策、身份信息和对话上下文作为记忆链，永久存储在 Autonomys 网络上，确保这些数据不会因会话结束或系统重启而丢失。
使用时，开发者或用户只需将智能体与 Auto Memory 集成，即可自动或手动地将需要长期保留的信息（如用户偏好、历史决策逻辑、项目背景）保存到链上。当智能体再次启动或需要回溯时，可以快速从记忆链中读取并重建完整的上下文，实现连续、一致的交互体验。
该技能特别适合那些需要长期与用户互动、处理复杂多轮任务或需要保持身份一致性的智能体开发者，例如开发AI助手、客服机器人、游戏NPC或需要持续学习的自主代理。
使用建议是，明确区分需要永久存储的核心记忆和临时会话数据，以优化存储成本。同时，由于数据上链，需注意链上存储的写入延迟和可能的费用，建议对高频更新的信息进行聚合后批量写入。
核心特点
核心区别在于其记忆的“不可销毁性”和“永久存储”，基于 Autonomys 网络实现，而非依赖易失的本地存储或中心化数据库。这确保了智能体的身份和关键决策历史在任何情况下都不会丢失，为构建真正具有长期记忆和连续性的智能体提供了底层支持。
注意事项
不适合需要极低延迟、高频实时写入或存储成本极度敏感的场景。
常见问题
Auto Memory 存储的数据安全吗？
数据存储在去中心化的 Autonomys 网络上，具有抗审查和防篡改的特性，安全性高。
集成 Auto Memory 会影响智能体的响应速度吗？
读取记忆通常较快，但写入记忆（上链）可能有一定延迟，建议异步或批量处理写入操作。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/auto-memory/raw/index.md 读取 Auto Memory 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/auto-memory/raw/index.md（查看排版版本）