Memory Management

memory-safety-patternsは、C・C++・RustでRAII、所有権、スマートポインタ、リソース解放の考え方をエージェントが実践できるよう支援します。バックエンドやシステムコードのレビューに使えば、リークやダングリングポインタの削減に役立ち、ファイル、ソケット、バッファ、FFI境界まわりのより安全なリファクタリング判断を後押しします。

python-performance-optimization は、プロファイリングを起点に、Python コードの遅さやメモリ消費の重さを診断するためのスキルです。CPU、メモリ、I/O のボトルネック、キャッシュ、ベクトル化、async、ベンチマークの進め方まで幅広くカバーします。

python-resource-managementは、コンテキストマネージャー、例外に強いクリーンアップ、非同期リソースのライフサイクル管理、ストリーミング処理のパターンに対応したPythonコード生成を支援します。ファイル、DB接続、ソケット、確実な後始末が必要なバックエンド実装での利用に適しています。

memory-management は、HOT/WARM/COLD のファイル運用によって、Claude がセッションをまたいでプロジェクト文脈を保持できるようにするスキルです。SEO や Context Engineering のワークフローで、`CLAUDE.md`、`memory/` フォルダ、用語集エントリ、監査・順位計測・競合分析・レポートに合わせたイベント駆動の更新を継続的に管理したい場合に役立ちます。

mnemos は、圧縮後も持続する文脈を必要とするエージェント向けの、タスク範囲に限定されたメモリスキルです。型付きの MnemoGraph を使って目標と制約を保持し、結果を圧縮し、再開用のチェックポイントを残します。コンテキスト設計、デバッグ、リポジトリ保守、引き継ぎに役立ちます。

continual-learning は、セッションをまたいで役立つ学びを記憶しておきたい AI コーディングエージェント向けのスキルです。hooks、二層メモリ、reflection を備えており、プロジェクトの作法を再利用したり、同じミスの繰り返しを防いだり、Agent Orchestration を継続的に改善したりできます。

self-improving-agent は Agent Orchestration 向けのメタスキルで、タスク結果を記録し、再利用できるパターンを抽出し、更新を memory・templates・hooks・任意の PR review に流せるように設計されています。