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 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/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<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="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>- NVIDIA SkillSpector warn
SkillSpector: 1 finding, up to medium
These are SkillSpector’s own severities. On a checked sample its high-severity flags on skills were ~96% false positives — a documented command, a public API, a “never do X” rule — so we show them as a caution to read, not a verdict. Why →
- medium analysis-evasion · line 1 Suspicious Unicode normalization or mixed-script contentFix: Review the flagged content for security risks. Ensure no credentials, secrets, or sensitive data are exposed.
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 5.1 | $0.00161 | $0.03176 |
| Opus 5.5 | $0.00064 | $0.01270 |
| Sonnet 5.5 | $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 1mo 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.
- 1mo 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 5d ago), licensed MIT. It adds 161 tokens to every session and 3,176 once invoked, about $0.0006 per session on Opus 5.5. 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
discernment-nudge
After you give a substantive answer or draft that the user may act on — advice or recommendations, drafted artifacts such as goals, plans, pitches, proposals, or emails, estimates or projections, analysis or interpretation of data, factual claims they may rely on, or a multi-step argument — invoke this skill BEFORE…
andrej-karpathy
Behavioral guidelines to reduce common LLM coding mistakes. Use when writing, reviewing, or refactoring code to avoid overcomplication, make surgical changes, surface assumptions, and define verifiable success criteria.
anti-sleep
Keep a Mac awake with caffeinate during long builds, downloads, or supervised automation runs.
accint-commitments
Triage acc's open promises and close them with honest real-world verdicts via accact(runtime="outcome").
agents-v2-py
Build container-based Foundry Agents with Azure AI Projects SDK (ImageBasedHostedAgentDefinition). Use when creating hosted agents with custom container images in Azure AI Foundry.
analytics-product
Analytics de produto — PostHog, Mixpanel, eventos, funnels, cohorts, retencao, north star metric, OKRs e dashboards de produto.