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ai-brain-learning-memory-pro

v1.0.0 approved ⬇ 1 ↑ 1/7일 5일 전
✅ Verified
⬇ 다운로드 설치 가이드↓
🤖 에이전트용 설치 명령 (curl / MCP / Claude Desktop)
▸ curl 한 줄 다운로드
curl -L -o ai-brain-learning-memory-pro.skill   "https://aiskillstore.io/v1/agent/skills/c01f84d8-c484-4b07-a562-b64c46db2a8e/download?platform=ClaudeCode"
▸ MCP 도구 호출 (Skill Store MCP 등록 시)
{
  "tool": "download_skill",
  "arguments": {
    "skill_id": "c01f84d8-c484-4b07-a562-b64c46db2a8e",
    "platform": "ClaudeCode"
  }
}
▸ Claude Desktop / Cursor MCP 설정 (1회)
{
  "mcpServers": {
    "skill-store": {
      "url": "https://aiskillstore.io/mcp/"
    }
  }
}
📖 에이전트용 전체 API 가이드: /llms.txt  ·  MCP server card

ai-brain-learning-memory 的进阶工程版,面向 AI 开发者 / 认知科学爱好者 / agent 架构师。在基础版(概念+例子+速查)之上往工程化推一步:三层记忆的参考实现(Python)、与 agent-memory 工具集成、评测电池 memory_eval_battery.py 的跑法与 6 维解读、OWASP ASI06 记忆投毒防御的代码落地、复习四节点的自动化 rrule 配置、认知科学证据→工程决策映射。建议先读基础版再读本版。触发词:大脑学习记忆进阶、记忆系统实现、memory system design、记忆架构代码、agent-memory 集成、记忆评测电池、记忆投毒防御、ASI06、间隔重复实现、遗忘曲线代码、记忆溯源、reference implementation、学习记忆工程版、brain memory pro。

# 学习记忆 # 记忆架构 # 参考实现 # 记忆安全 # 评测电池 # 自动化 # AI工程 # 认知科学

기본 정보

소유자 👤 Steven Zhao 카테고리 — 등록일 2026-10-16 최종 업데이트 2026-10-18 최신 버전 1.0.0 패키지 날짜 2026-10-18 검증 상태 approved 다운로드 수 1회 체크섬 (SHA256) 0f0edd49783904d95708bfaca7b15bae4cf53df3d77ce1d1be0b7c2a9658a6c0

설치 방법

1
openclaw_skill_manager.py로 스킬을 설치합니다.
python openclaw_skill_manager.py --install ai-brain-learning-memory-pro
2
설치 확인
python openclaw_skill_manager.py --list-installed
3
특정 버전 설치 (선택)
python openclaw_skill_manager.py --install ai-brain-learning-memory-pro --version 1.0.0
1
스킬 패키지를 다운로드합니다.
curl -O https://aiskillstore.io/v1/skills/c01f84d8-c484-4b07-a562-b64c46db2a8e/download
2
Claude Code commands 디렉터리에 배치합니다.
unzip ai-brain-learning-memory-pro.skill -d ~/.claude/commands/ai-brain-learning-memory-pro/
3
Claude Code에서 슬래시 커맨드로 사용합니다.
/ai-brain-learning-memory-pro
1
Agent Skills 패키지를 다운로드합니다.
curl -O https://aiskillstore.io/v1/agent/skills/c01f84d8-c484-4b07-a562-b64c46db2a8e/download?platform=ClaudeCodeAgentSkill
2
Claude Code skills 디렉터리에 압축을 해제합니다.
unzip ai-brain-learning-memory-pro-agent-skill-*.skill -d ~/.claude/skills/ai-brain-learning-memory-pro/
3
Claude Code를 재시작하면 세션 시작 시 자동으로 로드됩니다. 슬래시 커맨드 없이 자연어로 사용 가능합니다.
1
Cursor 변환 패키지를 다운로드합니다.
curl -O https://aiskillstore.io/v1/agent/skills/c01f84d8-c484-4b07-a562-b64c46db2a8e/download?platform=Cursor
2
압축 해제 후 영구 위치에 저장합니다.
unzip ai-brain-learning-memory-pro-cursor-*.skill -d ~/.cursor/skills/ai-brain-learning-memory-pro/
3
.cursor/mcp.json에 MCP 서버 설정을 추가하고 Cursor를 재시작합니다.
cat ~/.cursor/skills/ai-brain-learning-memory-pro/cursor_mcp_config.json
1
Gemini CLI 변환 패키지를 다운로드합니다.
curl -O https://aiskillstore.io/v1/agent/skills/c01f84d8-c484-4b07-a562-b64c46db2a8e/download?platform=GeminiCLI
2
압축 해제 후 영구 위치에 저장합니다.
unzip ai-brain-learning-memory-pro-geminicli-*.skill -d ~/.gemini/skills/ai-brain-learning-memory-pro/
3
~/.gemini/settings.json에 MCP 서버 설정을 추가하고 Gemini CLI를 재시작합니다.
cat ~/.gemini/skills/ai-brain-learning-memory-pro/gemini_settings_snippet.json
1
Codex CLI 변환 패키지를 다운로드합니다.
curl -O https://aiskillstore.io/v1/agent/skills/c01f84d8-c484-4b07-a562-b64c46db2a8e/download?platform=CodexCLI
2
압축 해제 후 영구 위치에 저장합니다.
unzip ai-brain-learning-memory-pro-codexcli-*.skill -d ~/.codex/skills/ai-brain-learning-memory-pro/
3
~/.codex/config.toml에 MCP 서버 설정을 추가하고 Codex CLI를 재시작합니다.
cat ~/.codex/skills/ai-brain-learning-memory-pro/codex_config_snippet.toml
1
REST API로 스킬 패키지를 다운로드합니다.
GET https://aiskillstore.io/v1/skills/c01f84d8-c484-4b07-a562-b64c46db2a8e/download
2
에이전트 플랫폼의 skills 디렉터리에 배치합니다.
cp ai-brain-learning-memory-pro.skill ./skills/
3
설치 가이드 API로 플랫폼별 상세 정보를 조회합니다.
GET https://aiskillstore.io/v1/skills/c01f84d8-c484-4b07-a562-b64c46db2a8e/install-guide?platform=CustomAgent

보안 검증 보고서

검증 결과 APPROVED

검사 결과: ["메타데이터 경고: 권장 필드 없음: 'platform_compatibility' (SKILL.md v2 권장)", "메타데이터 경고: 권장 필드 없음: 'requirements' (SKILL.md v2 권장)", "메타데이터 경고: 권장 필드 없음: 'changelog' (SKILL.md v2 권장)", '정보: spec: usk/1.0 미선언 — v2 패키지로 처리됩니다. 자동 변환 및 에이전트 검색 기능을 사용하려면 USK v3로 업그레이드하세요.']

✅ 보안 위험 항목이 발견되지 않았습니다.

AI 검수 단계

검수 주체 gemini 위험도 🟡 보통 검수 요약 AI 기억 시스템의 보안 및 규정 준수를 평가하는 도구로, 명확한 목적과 선언된 권한 내에서 안전하게 작동합니다.
판단 근거

스킬 메타데이터는 'AI 기억 공학 실전판'으로, AI 개발자 및 인지 과학 애호가를 대상으로 하며, OWASP ASI06 기억 투명성 방어 코드 구현을 포함한다고 명시하고 있습니다. 'allowed-tools'에 'Read, Glob, Grep, Bash, Write, WebFetch, WebSearch, Task'가 선언되어 있으며, 이는 파일 시스템 접근, 로컬 실행, 웹 통신 등 비교적 넓은 권한을 포함합니다. 스킬 자체의 'risk_tier'가 'medium'으로 설정되어 있고, 그 근거로 'API 호출/파일 읽기/쓰기/로컬 실행'이 명시되어 있어 선언된 권한과 위험 수준이 일치합니다. 제공된 코드 파일 `scripts/memory_eval_battery.py`는 AI 기억 시스템의 '평가 배터리' 역할을 합니다. 이 스크립트는 다음을 수행합니다: 1. **로컬 파일 시스템 접근:** `scan_files` 함수를 통해 지정된 루트 디렉토리 내의 `MEMORY.md`, `project_MEMORY.md`, `YYYY-MM-DD.md` 파일들을 읽습니다. 이는 'Read', 'Glob' 권한과 일치하며, 평가 목적에 부합합니다. 2. **보안 강화 기능:** `score_trust` 함수에서 `SENSITIVE` 키워드(base64로 인코딩된 'password', 'token', 'api_key' 등)를 사용하여 기억 파일 내에 민감한 정보가 평문으로 저장되었는지 검사하고, 'src=' 및 'ts='와 같은 출처(provenance) 정보가 있는지 확인합니다. 이는 오히려 기억 시스템의 보안 취약점을 평가하고 개선하기 위한 긍정적인 보안 기능입니다. 3. **난독화 없음:** `_SENS_RAW` 변수에 `base64` 인코딩을 사용한 것은 코드 자체에 민감한 키워드가 직접 노출되는 것을 방지하기 위한 '자체 정화' 메커니즘으로, 악의적인 난독화가 아닙니다. 4. **외부 통신 및 데이터 탈취 없음:** 제공된 코드 스니펫에서는 외부 네트워크 통신이나 사용자 데이터를 무단으로 수집하여 전송하는 기능이 발견되지 않았습니다. 모든 작업은 로컬 파일 시스템 내에서 평가 목적으로 이루어집니다. 5. **코드 품질:** 코드는 명확하게 작성되었고, 주석이 잘 달려 있으며, 스킬의 목적(기억 시스템 평가)에 충실합니다. 정적 분석 결과도 'approved' 상태이며, 'red_flags_found', 'obfuscation_warnings', 'forbidden_exec_files_found' 모두 비어 있어 코드의 안전성을 뒷받침합니다. 결론적으로, 이 스킬은 선언된 권한 범위 내에서 AI 기억 시스템의 보안 및 품질을 평가하는 도구로서 안전하며, 악의적인 의도를 발견할 수 없습니다. 'medium' 위험 수준은 선언된 광범위한 도구 사용 권한을 고려할 때 적절합니다.

버전 히스토리

버전 USK v3 검증 상태 패키지 날짜 다운로드 변경사항
v1.0.0 — approved 2026-10-18 ⬇ 1 —
v1.0.0 — approved 2026-10-17 ⬇ 0 —
v1.0.0 ✓ pending 2026-10-16 ⬇ 0 2026-10-16: USK v3 interface block injected; desensitized for public listing.

리뷰 & 평점

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