Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx agentmods add rules/desko77/cursor-1c-skills/agent-working-memorygit clone --depth 1 https://github.com/Desko77/cursor-1c-skillsWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/rules/desko77/cursor-1c-skills/agent-working-memory)<a href="https://agentmods.dev/rules/desko77/cursor-1c-skills/agent-working-memory"><img src="https://agentmods.dev/badge/rules/desko77/cursor-1c-skills/agent-working-memory.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5 | $0.00022 | $0.01202 |
| Opus 5 | $0.00011 | $0.00601 |
| Sonnet 5 | $0.00004 | $0.00240 |
| Haiku 4.5 | $0.00002 | $0.00120 |
Grade A, and why
agent-working-memory scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 4d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 97 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Рабочая память агента: файлы плана, передача сессии, журнал инцидентов
Применяется: к задачам длиннее нескольких вызовов инструментов, к работе, которая переживет одну сессию, и к тому, как в проекте копятся правила для агента.
Причина одна: контекст сессии конечен и сжимается без предупреждения. Все, что живет только в переписке, теряется - вместе с целью, найденными фактами и половиной сделанной работы.
1. План на диске, а не в голове
Для задачи из нескольких этапов рабочая память выносится в файлы рядом с задачей. Минимальный комплект:
| Файл | Что там | Когда обновляется |
|---|---|---|
| план | цель, этапы, открытые вопросы | при смене замысла |
| находки | что выяснено, какие решения приняты и почему | по мере разбора |
| прогресс | что сделано, что упало, на чем остановились | после каждого этапа |
Ключевое не в том, чтобы завести файлы, а в том, чтобы перечитывать план перед решением. Это возвращает цель в поле внимания: длинная сессия незаметно уводит от исходной задачи к тому, чем агент занимался последние двадцать шагов.
Когда применять: задача от трех этапов, исследование с множеством поисков, работа, которая точно не уложится в одну сессию. Когда не применять: одиночная правка, быстрый вопрос, задача на пять вызовов инструментов - там файлы плана дороже пользы.
В разработке доработок 1С эту роль уже играют артефакты этапов - см. sdd-workflow.md, раздел
"Возобновление работы между сессиями". Отдельные файлы плана нужны там, где SDD избыточен, а задача
все равно длинная: разбор, миграция, исследование.
2. Передача сессии
Когда сессия подходит к концу, а работа - нет, она сворачивается в передаточный документ. Не пересказ переписки, а то, что нужно следующему агенту, чтобы продолжить:
- цель и текущее состояние: что сделано, что осталось, на чем остановились;
- принятые решения с обоснованием - иначе следующий агент передумает их заново;
- какие скилы и инструменты вызывать дальше - без этого преемник начинает с выбора инструмента, который уже был сделан;
- незакрытые хвосты и известные грабли этой задачи.
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 4d ago First seen · 97 lines · 22 tokens per session scan A 9e6488001e92
agent-working-memory is a cursor rule published in the GitHub repository Desko77/cursor-1c-skills (55 stars, last pushed yesterday), licensed MIT. It adds 22 tokens to every session and 1,202 once invoked, about $0.0001 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-30.
Other cursor rules, from other repositories
angular-20
This rule provides comprehensive best practices and coding standards for Angular development, focusing on modern TypeScript, standalone components, signals, and performance optimizations.
dev-standard
Apache Superset development standards and guidelines for Cursor IDE.
cli-error-handling
CLI command error handling patterns.
prefer-direct-imports-over-module-mocks
Prefer extracting a testable core over vi.mock / vi.resetModules when unit tests need to reach production logic entangled with config, env, or singletons.
control-plane-descriptors
Control plane descriptor and instance implementation patterns.
family-instance-domain-actions
Family instance domain action implementation patterns.