AI会话记忆持久化

技能简介

Satori 为 AI 会话提供跨平台、跨工具的持久化长期记忆能力，支持在 Claude Code、Cursor、Windsurf 等具备本地终端访问能力的 AI 工具中使用。通过向量数据库与知识图谱双引擎存储，实现会话中断后的上下文无缝恢复。

业务背景

解决AI工具会话中断后上下文丢失的痛点，让跨平台协作形成连续记忆。技术团队在不同AI工具间切换时，关键决策、项目节点等信息自动沉淀，新会话启动即可无缝衔接历史讨论，避免重复沟通与信息断层，提升多人协作效率。

落地案例：某开发团队使用Claude Code讨论微服务拆分方案，确定技术选型与上线 deadline 后会话结束。次日换用Cursor继续开发，系统主动召回昨日决策：采用Kafka做消息队列、6月15日联调测试。成员无需复述背景，直接推进编码，省去30分钟同步时间。

能做什么

• 自动保存关键决策、技术选型、截止日期等事实信息
• 在新会话启动时主动检索历史上下文
• 支持自然语言查询召回过往记忆
• 无需手动配置，首次运行自动完成认证与初始化

使用说明

安装指令

npm install -g @satori-sh/cli

保存事实

npx -y @satori-sh/cli@latest add "<facts>"

搜索记忆

npx -y @satori-sh/cli@latest search "<query>"

典型工作流

1. 会话开始时，提取用户消息中的关键实体，执行搜索获取相关背景
2. 将检索结果自然融入回复，不主动声明已搜索
3. 在决策节点或用户明确要求时，批量保存格式化的事实陈述
4. 保存失败时提示用户并展示待保存内容

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• CLI 未安装或网络异常会导致保存失败，需向用户报错
• 避免保存临时调试信息、代码片段或对话填充内容
• 事实描述需包含完整上下文，防止后续检索时语义模糊
• API 密钥存储于本地配置文件，注意文件权限安全

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/joelachance/satori/SKILL.md
来源类型：GitHub 仓库