memory-setup

Skill memory-setup włącza i konfiguruje wyszukiwanie w pamięci dla Moltbot i Clawdbot. Zamiast agenta z "rybią pamięcią" uzyskasz narzędzie, które zapamiętuje fakty, projekty, decyzje i preferencje. Obejmuje konfigurację wektorowego wyszukiwania, strukturę folderów dla dzienników i notatek, oraz ustawienia dostawcy embeddings (Voyage, OpenAI lub lokalny). Idealne do konfiguracji od zera, naprawy problemów z kontekstem i organizacji długoterminowej wiedzy agenta.

1. Otwórz plik konfiguracyjny agenta (~/.clawdbot/clawdbot.json lub moltbot.json) i dodaj sekcję memorySearch z włączoną opcją enabled na true, wybierz dostawcę embeddings (zalecany: voyage), określ źródła indeksowania (memory i sessions) oraz ustaw próg istotności (minScore 0.3) i maksymalną liczbę wyników (20).

2. W katalogu roboczym utwórz strukturę folderów: główny plik MEMORY.md w korzeniu oraz podfolder memory zawierający logs (dzienne notatki w formacie YYYY-MM-DD.md), projects (kontekst projektów), groups (notatki z czatów grupowych) i system (preferencje i ustawienia).

3. Zainicjuj plik MEMORY.md w katalogu roboczym — dodaj sekcje: About (kluczowe fakty i preferencje użytkownika), Active Projects (podsumowania projektów), Decisions & Lessons (ważne decyzje i wnioski) oraz Preferences (styl komunikacji i narzędzia).

4. Zacznij dodawać codzienne notatki w folderze memory/logs — każdego dnia utwórz nowy plik o nazwie odpowiadającej dacie (np. 2025-01-15.md) z kontekstem sesji, postępami i istotnymi informacjami.

5. Agent automatycznie indeksuje zawartość w trybie hot (na bieżąco) i wyszukuje istotne fragmenty pamięci podczas rozmowy — wektory podobieństwa łączą nowe pytania z przechowywanymi faktami i decyzjami na podstawie ustawionego progu relevancji.