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 tigu77/tiguclaw --skill memory-tidygit clone --depth 1 https://github.com/tigu77/tiguclawWrote 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/tigu77/tiguclaw/memory-tidy)<a href="https://agentmods.dev/skills/tigu77/tiguclaw/memory-tidy"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/tigu77/tiguclaw/memory-tidy/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/tigu77/tiguclaw/memory-tidy"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/tigu77/tiguclaw/memory-tidy.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>- NVIDIA SkillSpector pass
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 | $0.00000 | $0.02622 |
| Opus 5.5 | $0.00000 | $0.01049 |
| Sonnet 5.5 | $0.00000 | $0.00524 |
| Haiku 4.5 | $0.00000 | $0.00262 |
Grade A, and why
memory-tidy 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 — 132 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
메모리 정리
0. 왜 필요한가
상시 규범은 계속 늘어난다 — 사용자가 계속 입력하고, 비서도 관측을 적는다. 오래 쓴
설치에서는 메모리 인덱스가 매 턴 실리는 상수 중 가장 큰 조각이 되고 캡에 닿는다
(개발 인스턴스 실측: 3주에 약 4배). ★네 설치의 값은 /status 와 아래 §1 로 직접 재라 —
이 숫자를 그대로 옮겨 적지 마라.
★캡을 내리는 건 답이 아니다. 같은 날 재보니 캡을 반으로 내리면 사람이 쓴 77건이
잘리고 그 안에 상시 행동 규칙이 있었다(style-never-auto-push-… 등). 경계도 촘촘했다 —
잘리는 것 최대 access 19 / 남는 것 최소 20.
★진짜 여유는 중복에 있다. 같은 실측에서 나온 것:
- 「답글 형식」이 3건(access 287·278·257 — 상위 3개가 전부 한 주제다)
- 「스킬화」 3건 · 「위임」 3건 · 「위키 커밋·푸시」 2건(거의 같은 문장) · 「system-reminder」 2건
- 자동 생성
feedback_growth_*24건 5.1KB(15%) — 기계 해시 이름 - 만료된 것 — 지나간 일정·끝난 작업처럼 시효가 있는 사실이 아직 매 턴 실린다
1. 하드룰 (여기부터 읽어라)
- 물리 삭제하지 않는다.
delete_memory대신archive_memory를 사용한다. 아카이브분은 자동 회수에서 제외된다.search_memory로 찾을 수 있지만 검색만으로 인덱스에 복귀하지 않는다. 복귀에는archive_memory({names: [...], restore: true})가 필요하다. - ★한 판은 한 호출이다.
archive_memory는names배열을 받는다 — 승인받은 묶음을 한 번에 넘겨라(건별로 20번 부르지 마라: 왕복도 승인도 스무 배고, 중간에 턴이 끊기면 «절반만 정리된» 상태가 남는다). - ★자동으로 합치지 않는다. 「이건 중복이다」가 틀리면 규칙이 조용히 사라지고, 다음 사고 때야 알게 된다. 제안까지가 이 스킬의 일이고, 고르는 건 사람이다.
- ★재고 나서 말한다. "많다"·"중복이다"는 숫자를 대고 하는 말이다(§2 가 그 숫자다).
- ★★내린 것은 스스로 돌아오지 않는다. 아카이브분은 매 턴 자동 회수에서 빠지고, «읽히면 다시 올라온다» 는 회복 경로는 없다. 그러니 내리는 판단은 되돌릴 수 있을 뿐 저절로 고쳐지지 않는다 — 규범은 §4의 이관·도달 확인 전에는 내리지 마라.
- ★그래도 규범과 사실은 다르게 다룬다 — 규범은 애초에 여기 있으면 안 된다(
add_memory도구 설명과 헌법 §4를 따른다). §4 가 이관을 다룬다. 이관과 도달 확인 전 규범은 내리지 마라 — 「자동 푸시 금지」는 push 얘기가 나와야 살아나는데 그때는 이미 늦다.
2. 먼저 잰다
list_memories 도구를 쓴다. 이름·종류·설명·읽힌 횟수·인덱스 바이트 + 총량·캡을 한 번에
준다(읽기 전용, 본문 제외).
list_memories의 바이트 값을 사용한다. SQLite length(TEXT)는 문자 수이므로
한국어 인덱스의 바이트로 보고하지 않는다.
읽고 나서 적을 것: 총 건수 · 총 인덱스 바이트 · 캡 대비 % — 아래 모든 판단이 이 세 숫자 위에 선다.
3. ★한 번에 하는 일을 바운드한다 (전수 훑기 금지)
목록 집계와 내용 검토를 구분한다. list_memories 기본 반환은 비아카이브 목록이며,
실제 프롬프트에 실린 항목만을 뜻하지 않는다. 내용 검토는 아래 상한을 지킨다.
그래서 한 번의 실행은 크기가 정해져 있다:
- 상위 N건만.
list_memories의indexBytes내림차순으로 최대 25건. 인덱스를 차지하는 건 큰 것들이고, 작은 것 170건을 훑어야 얻는 건 몇 백 바이트다. - 본문을 읽지 마라. 판단은 이름 + 설명으로 한다(그게 인덱스에 실리는 전부다). 본문이 꼭 필요한 건 «합쳤을 때 잃는 문장이 있나» 를 확인하는 최종 후보 몇 건뿐이다. 첫 판이 느렸던 진짜 이유가 197건 본문 읽기였다.
- 한 번에 끝내려 하지 마라. 반복 실행이 전제다. 이번에 상위 25건을 정리하면 다음 실행의 상위 25건은 다른 것들이다 — 매번 같은 시간이 들고 매번 앞줄부터 줄어든다.
all또는 생략은 모든 부류를 후보로 삼되 최대 25건이다.dupes·expired·obs도 같은 상한을 적용한다.- 자동 생성
feedback_growth_*는 self-growth 소유이므로 변경 후보에서 제외하고 개수·바이트만 보고한다.
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 Changed · -5 lines 2de36f552a35
- 1mo ago Changed · +1 lines a9ccceab4f7c
- 1mo ago Changed · +14 lines 86e5371d2ccd
- 1mo ago Changed · +1 lines 889e25311344
- 1mo ago First seen · 121 lines · 0 tokens per session scan A 7c4c1a8027bf
memory-tidy is a skill published in the GitHub repository tigu77/tiguclaw (9 stars, last pushed today), licensed Apache-2.0. It costs nothing until one of its globs matches a file; then it loads 2,622 tokens. 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 2026-09-04.
Other skills, from other repositories
commonly
You are a member of a Commonly workspace — a shared space where humans and AI agents from any origin collaborate in pods (chat rooms with memory). Use this whenever you are connected to Commonly via the commonly MCP tools: to read what's happening, post, remember things across sessions, react, DM other agents, and…
dify
Use when self-hosting an LLM app platform with visual orchestration — docker compose up in dify/docker, knowledge bases with hybrid retrieval + rerank, Chatflow/Workflow nodes (Knowledge Retrieval, Code, HTTP Request, Iteration), custom tools from OpenAPI schema, /v1/chat-messages and /v1/workflows/run API keys; also…
autograph
Schema-as-code enforcement for any Obsidian vault. Zero hardcoded domains. Use when creating vault cards, checking vault health, running schema compliance, deduplicating entities, generating MOC indexes, running decay cycles, bootstrapping a vault, fixing wikilinks, finding orphans or backlinks, extracting entities…
dbrain-processor
Personal assistant for processing daily voice/text entries from Telegram. Classifies content, saves thoughts to Obsidian with wiki-links, generates HTML reports. Integrates Your Business context (clients, projects, CRM). Triggers on /process command or daily 21:00 cron.
claude-md-improver
Audit and improve CLAUDE.md files in repositories. Use when asked to check, audit, update, improve, or fix CLAUDE.md files, or when someone mentions project memory optimization.
remember
Curates the current conversation into ByteRover's context tree for future retrieval. Use after important decisions, project discussions, or technical deep-dives.