Slowave Skill 技能

技能简介

Slowave 是一款专为编程 Agent 设计本地自适应记忆层工具。它解决了一个核心问题：每次开启新会话或切换 Agent 时，之前的上下文、决策和约束条件都会丢失，Agent 不得不重复同样的解释。Slowave 让 Agent 拥有持久化、跨会话的共享记忆，无需依赖外部 LLM 或托管服务。

核心能力

• 会话跨越记忆：在 Claude Code、Codex、Cursor、Cline、Windsurf、OpenCode、Claude Desktop 等主流 Agent 之间共享上下文
• 自适应记忆强化：有用的记忆会随使用而加强，无关的记忆会自动衰减，无需人工整理
• 反馈驱动更新：Agent 直接判断记忆是否有用，Slowave 根据反馈调整记忆权重，无需单独的记忆管理 LLM
• 纯本地运行：使用轻量级多语言嵌入模型 + SQLite 存储，数据不发送至任何托管服务
• 无需 LLM API Key：记忆维护和检索完全在本地执行，不消耗任何外部 LLM 调用
• 本地控制面板：提供可视化仪表盘，可查看记忆、过程、检索记录和系统健康状态
• 5 个 MCP 端点：Activate、Remember、Recall、Feedback、Commit，安装配置极其简单

安装配置

环境要求

• 支持 macOS、Linux、Windows
• 需要 Docker（用于后台服务）
• Python 3.10+（用于 pip 安装）

安装步骤

1. 使用 pipx 安装（推荐） pipx install slowave

2. 初始设置（检测并配置所有支持的客户端） slowave setup --dry-run # 预览将要执行的配置 slowave setup # 实际执行配置

3. 启动本地控制面板 slowave dashboard # 在浏览器中打开仪表盘

4. 针对单个客户端配置（如仅配置 Claude Code） slowave setup --client claude-code

重要提示

• 默认嵌入模型首次使用时会从 Hugging Face 下载（约 45 MB，后续缓存本地）
• 记忆数据明文存储在当前 OS 用户的应用数据目录
• 卸载方法参见官方文档的移除指南

使用步骤

1. 激活会话：在 Agent 开始新任务时，Slowave 自动加载相关记忆
2. 记录持久信息：Agent 遇到重要的决策、约束或失败教训时，调用 Remember 端点保存
3. 任务中查询：Agent 可随时调用 Recall 搜索相关记忆片段
4. 反馈评估：任务完成后，Agent 对本次检索的记忆给出有用/无关/过时评价
5. 提交结果：调用 Commit 保存任务结果和可复用流程

适用场景

• 多项目并行维护，每个项目有不同约束和偏好需要 Agent 记住
• 团队成员共用 Agent 时，需要跨会话传递项目上下文
• 复杂重构或迁移任务，需要 Agent 记住之前的决策和替代方案
• 长期迭代项目，避免 Agent 重复犯同样的错误
• 需要在 Claude Code 和 Cursor 等多个 Agent 之间无缝切换

适用人群

• 日常使用编程 Agent 的独立开发者
• 需要管理多个项目的技术团队
• 追求高效 Agent 工作流的效率爱好者
• 对 AI 记忆系统有研究兴趣的技术人员

工作原理

Slowave 的核心是一个持续反馈循环：remember（记忆）→ recall（检索）→ use（使用）→ feedback（反馈）→ reinforce/weaken（强化/弱化）→ decay（衰减）。Agent 判断信息是否有用，Slowave 负责根据反馈机械地维护记忆基底。系统使用 5 个简单的 MCP 工具：Activate 启动会话并加载相关记忆，Remember 保存决策和约束，Recall 在任务中查询，Feedback 标记记忆质量，Commit 提交结果。后台工作进程持续整合相关记忆和可复用流程。

官方链接

• GitHub：https://github.com/slowave-ai/slowave
• PyPI：https://pypi.org/project/slowave/
• 文档：https://github.com/slowave-ai/slowave/blob/main/docs