neural-memory
为AI智能体提供类人脑的长期记忆与推理能力。
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：neural-memory。 它的用途是：为AI智能体提供类人脑的长期记忆与推理能力。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/neural-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
“记住我们昨天讨论的，用户反馈系统在周二下午发生了宕机。” 它会自动将“宕机”记忆与时间、事件类型关联。随后当你问：“周二宕机的原因是什么？” AI会通过图遍历，回忆并推理出关联的记忆链，如“宕机 ← 由JWT过期引起 ← 源于Alice的代码审查建议”，而不仅仅是返回相似的句子。
介绍
Neural Memory 解决了AI智能体在会话间遗忘信息、缺乏持续记忆的核心痛点。它通过模拟人脑的“扩散激活”机制，将记忆存储为相互关联的神经元，而非孤立的向量，使AI能够像人类一样通过联想进行记忆检索和推理。
使用极其简单，仅需安装后重启你的AI工具即可。它通过MCP协议自动初始化，提供三个核心工具：记住（nmem_remember）、回忆（nmem_recall）和健康检查（nmem_health）。所有复杂的会话管理、上下文加载和记忆维护都在后台自动完成。
它特别适合需要长期跟踪项目上下文、积累领域知识或进行复杂推理的AI智能体开发者、全栈开发者和数据分析师。无论是开发需要记住用户偏好的聊天机器人，还是构建能分析事件因果关系的分析助手，都能从中受益。
建议用户先从小规模记忆开始，观察其关联和回忆模式。对于需要严格数据隐私的场景，可以充分利用其“云同步”功能，将同步枢纽部署到自己的Cloudflare账户，完全掌控数据。
核心特点
与基于向量检索（RAG）的记忆工具本质不同，Neural Memory是一个具有24种明确关系类型（如CAUSED_BY, LEADS_TO）的图神经网络，支持多跳推理和离线运行，无需LLM生成嵌入，成本为零。
注意事项
不适合仅需简单关键词匹配或一次性信息检索，而不需要记忆关联和推理的场景。
常见问题
需要联网或调用API吗？
完全离线运行，无需调用任何外部API或向量数据库，零成本。
如何保证我的记忆数据隐私？
提供自托管云同步方案，所有数据（记忆、同步枢纽）均可部署在您自己的基础设施上，开发者无法访问。
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/neural-memory/raw/index.md 读取 neural-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/neural-memory/raw/index.md（查看排版版本）