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 skills/mworldorg/markdown-memory/mm-resumenpx skills add mworldorg/markdown-memory --skill mm-resumegit clone --depth 1 https://github.com/mworldorg/markdown-memoryWrote 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/skills/mworldorg/markdown-memory/mm-resume)<a href="https://agentmods.dev/skills/mworldorg/markdown-memory/mm-resume"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/mworldorg/markdown-memory/mm-resume.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 | $0.00161 | $0.03176 |
| Opus 5 | $0.00081 | $0.01588 |
| Sonnet 5 | $0.00032 | $0.00635 |
| Haiku 4.5 | $0.00016 | $0.00318 |
Grade A, and why
mm-resume 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 — 205 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
mm-resume — Context Restore for Claude Code
Решает проблему: после /clear, exit && claude, или после паузы на день — нет контекста. Этот skill за один вызов читает все источники и говорит «где мы, что в работе, что брать следующим».
Это аналог git status, но для проекта в целом — не для рабочей копии, а для головы.
Когда вызывать
- В начале новой Claude Code сессии в проекте — первая команда
- После
/mm save→/clear— восстановить контекст в той же сессии - После недели паузы — догнать что вообще происходило
- Когда юзер пишет «где мы», «что у нас», «напомни» — сразу запускай, не переспрашивай
Конфиг
Загрузи mm-config.json по алгоритму из <repo>/docs/CONFIG-LOADING.md. Поддержка mm-config.local.json overlay обязательна.
Понадобятся:
paths.obsidian_projectspaths.obsidian_sessions(на случай старого формата без папки проекта)
Процесс
Шаг 0. Фоновый автоапдейт mm-системы (неблокирующий)
Выполни в фоновом режиме команду проверки обновлений:
- На macOS/Linux:
python3 $MM_REPO_ROOT/scripts/auto-update.py --background &(или используя путь~/.markdown-memory/scripts/auto-update.pyесли переменная не задана) - На Windows: запусти
pythonсо скриптомauto-update.py --backgroundв фоновом режиме (скрипт сам сделает Popen detached-процесс и мгновенно вернет управление).
Шаг 1. Определи проект (worktree-aware)
То же что в mm-init-project Phase 0:
- Если cwd внутри
.claude/worktrees/...— resolve до main repo через.gitфайл-указатель - Иначе — поднимись до корня (где
.git/,package.json,pyproject.toml, и т.п.) - Имя проекта = из
passport.mdfrontmatter (если есть) ИЛИ basename корневой папки
Если в проекте нет passport.md — скажи: Проект не инициализирован для mm. Запустить /mm new сначала? и остановись.
Шаг 2. Прочитай источники (параллельно если можно)
2a. Паспорт
<project_root>/passport.md— frontmatter, секция 8 (контекст промптов), секция 10 (текущее состояние)
2b. Obsidian-артефакты (Obsidian Knowledge Vault)
- Определи путь к хранилищу
<vault_root>(из секции## Obsidian Knowledge VaultвCLAUDE.md, либо дефолтная локальная папка.vault/, либо глобальная папка проекта<obsidian_projects>/<name>/). - Прочитай
<vault_root>/00-home/текущие приоритеты.md— извлеки текущие цели, WIP и следующие шаги. - Прочитай
<vault_root>/00-home/index.md— для понимания структуры доступных вknowledge/иatlas/заметок. <vault_root>/handoff.md(если есть) — последний snapshot для chat; обязательно вытащи секцию «Точка возврата» (следующий шаг + висящее: неотправленный промпт прошлой сессии, недоделанное, WIP).<vault_root>/sessions/— найди самый свежий .md по mtime; прочти секции «Что сделано», «Открытые вопросы», «Следующие шаги».- Если текущая задача пользователя касается конкретных интеграций, решений или архитектурных вопросов, найди релевантные заметки в
<vault_root>/knowledge/(или вatlas/) и предложи агенту прочитать их.
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 · 205 lines · 161 tokens per session scan A 5597cb3e1dad
mm-resume is a skill published in the GitHub repository mworldorg/markdown-memory (25 stars, last pushed 17d ago), licensed MIT. It adds 161 tokens to every session and 3,176 once invoked, about $0.0008 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 skills, from other repositories
performance-optimization
Optimizes application performance across frontend, backend, queries, and databases. Use when performance requirements exist, when you suspect performance regressions, when Core Web Vitals or load times need improvement, when N+1 query patterns need fixing, or when profiling reveals bottlenecks.
doubt-driven-development
Subjects every non-trivial decision to a fresh-context adversarial review before it stands. Use when correctness matters more than speed, when working in unfamiliar code, when stakes are high (production, security-sensitive logic, irreversible operations), or any time a confident output would be cheaper to verify now…
test-driven-development
Drives development with tests. Use when implementing any logic, fixing any bug, or changing any behavior. Use when you need to prove that code works, when a bug report arrives, or when you're about to modify existing functionality.
ci-cd-and-automation
Automates CI/CD pipeline setup. Use when setting up or modifying build and deployment pipelines. Use when you need to automate quality gates, configure test runners in CI, or establish deployment strategies.
context-engineering
Optimizes agent context setup. Use when starting a new session, when agent output quality degrades, when switching between tasks, or when you need to configure rules files and context for a project.
documentation-and-adrs
Records decisions and documentation. Use when making architectural decisions, changing public APIs, shipping features, or when you need to record context that future engineers and agents will need to understand the codebase.