Borrowing it
Nothing to install: this file belongs to TOKTOKHAN-DEV/agent-company. Take a copy, put it at the same path in your own repository, and replace the rules that are about this project with yours.
curl -O https://raw.githubusercontent.com/TOKTOKHAN-DEV/agent-company/main/.claude/skills/save-memory/SKILL.mdgit clone --depth 1 https://github.com/TOKTOKHAN-DEV/agent-companyWrote 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/toktokhan-dev/agent-company/save-memory)<a href="https://agentmods.dev/skills/toktokhan-dev/agent-company/save-memory"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/toktokhan-dev/agent-company/save-memory/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/toktokhan-dev/agent-company/save-memory"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/toktokhan-dev/agent-company/save-memory.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 | $0.00059 | $0.01084 |
| Opus 5.5 | $0.00024 | $0.00434 |
| Sonnet 5.5 | $0.00012 | $0.00217 |
| Haiku 4.5 | $0.00006 | $0.00108 |
Grade A, and why
save-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 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.
What it actually says
/save-memory
세션의 맥락을 다음 세션이 이어받을 수 있는 형태로 남긴다.
1단계 — 무엇을 저장할지 고른다
이번 세션에서 다음에 해당하는 것을 찾으세요.
| 저장한다 | 저장하지 않는다 |
|---|---|
| 판단의 근거 — 왜 A 대신 B를 골랐나 | 코드를 읽으면 알 수 있는 것 (구조, 시그니처) |
| 검토했지만 버린 대안 | git log 가 이미 기록한 것 |
| 사용자의 선호와 제약 | 이번 세션에서만 의미 있는 임시 상태 |
| 막힌 지점과 그 이유 | 이미 wiki 에 있는 내용 |
| 다음 세션이 이어서 해야 할 것 | 일반적인 기술 지식 |
저장할 것이 없으면 없다고 말하고 끝내세요. 억지로 만든 메모리는 다음 세션의 노이즈입니다.
2단계 — 기존 메모리와 대조
ls wiki/memory/short-term/ wiki/memory/long-term/
같은 주제의 파일이 있으면 새로 만들지 말고 그 파일을 갱신하세요. 중복 메모리는 서로 어긋나면서 어느 쪽이 맞는지 알 수 없게 만듭니다.
내용이 틀린 것으로 밝혀진 메모리는 삭제하세요. 오래된 메모리보다 틀린 메모리가 위험합니다.
3단계 — 단기 메모리 작성
pnpm memory:new <kebab-case-topic>
스크립트가 템플릿에서 파일을 만들고 경로를 출력합니다. 그 파일을 채우세요.
- 한 파일에 한 주제. 세션 요약을 뭉뚱그리지 마세요.
- 상대 날짜 금지. "어제" 대신
2026-07-27. type을 정확히:decision/observation/preference/blocker/progress- 왜를 반드시 남기세요. 무엇을 했는지는 git 이 압니다.
4단계 — 승격 판단
단기 ──(3회 이상 참조 / 계속 참으로 확인)──▶ 장기 ──(프로젝트 규칙이 됨)──▶ wiki
단기 → 장기
다음 중 하나면 승격합니다.
- 같은 내용이 세 번 이상 참조되었다
- 프로젝트가 존재하는 한 계속 참이다
- 사용자 선호로 확인되었다 (
type: preference는 승격 1순위)
pnpm memory:new <topic> --long
내용을 옮기고, 원본 단기 메모리에 promoted: true 를 설정한 뒤,
wiki/memory/index.md 에 한 줄을 추가하세요. 이 갱신을 빠뜨리면 SessionStart 훅이 그 메모리를
로드하지 않습니다.
장기 → wiki
다음 중 하나면 wiki 문서나 ADR 로 승격합니다.
- 다른 사람이나 에이전트가 따라야 할 규칙이 되었다 →
wiki/0N-*.md갱신 - 되돌리기 어려운 아키텍처 결정이다 →
wiki/decisions/ADR-NNNN-*.md신규 작성
wiki 로 승격했으면 wiki/06-history.md 에 타임라인 항목을 추가하세요.
5단계 — 정리
30일이 지난 type: progress 메모리 중 완료된 것은 삭제합니다.
해결된 blocker 도 삭제하거나 결과를 담아 decision 으로 바꿉니다.
find wiki/memory/short-term -name '*.md' -mtime +30
삭제 전에 사용자에게 목록을 보여주고 확인받으세요.
6단계 — 보고
무엇을 저장했고 무엇을 승격했는지 한 문단으로 요약합니다. 파일 경로를 포함하세요.
하지 말아야 할 것
- 메모리 파일에 코드를 복사해 넣지 마세요. 경로와 판단 근거만 남깁니다.
wiki/memory/index.md에 메모리 본문을 쓰지 마세요. 한 줄 링크만입니다.- 확신 없는 내용에
confidence: high를 붙이지 마세요. - 사용자 확인 없이 wiki 의 기존 문서를 크게 고치지 마세요. 갱신 제안을 먼저 하세요.
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 · 101 lines · 59 tokens per session scan A 1d28e7aadee8
save-memory is a skill published in the GitHub repository TOKTOKHAN-DEV/agent-company (85 stars, last pushed 2mo ago), licensed MIT. It adds 59 tokens to every session and 1,084 once invoked, about $0.0002 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
kai
Kai — Self-Improving Meta-Agent. Reviews working-rules a human has already approved in whatever memory backend the project uses, keeps the ones that are universal rather than project-specific, and emits proposed SKILL.md edits as a diff for review. Never applies or commits a change. Use when reviewing accumulated…
learn
Use when a build uncovers a spec gap, design miss or lesson worth recording.
debrief
Skill "debrief" from adamlinscott/claude-skills, covering debrief (beta), 1. refresh the corpus, debrief corpus --global # or roll up across all projects, 2. consolidate (grouping-task -> merge / group) and 3. pick a theme and ask the open-question set.
brief-me
The user has come back to this session with weak or no memory of it. Reading the last message will not fix that: the last message was written for someone who was here five minutes ago. It leans on pronouns, on shorthand coined mid-session, and on file names introduced hours back. It continues the thread; it does not…
memory-audit
You are running a memory audit for the user's per-user Claude memory in this project.
context-compression
Use Tokenless for large files and noisy tool outputs before they enter context. Must be used when commands, Read output, diffs, logs, or search results are large.