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mem-search

Recherche dans la mémoire de WorkPilot (builds passés, patterns appris) par paliers — un index compact d'abord, les détails seulement sur demande par ID.

Skill by tleub-ebp

IndexedMIT★ 4
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Works with Claude Code, Claude apps, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, VS Code, OpenCode, Goose, Windsurf. Read the repository before you give any tool access to your data.

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Recherche dans la mémoire de WorkPilot (builds passés, patterns appris) par paliers — un index compact d'abord, les détails seulement sur demande par ID. À utiliser avant d'attaquer un problème pour vérifier s'il a déjà été rencontré, ou pour retrouver comment une décision passée a été prise.

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What this skill can do and what it asks for, from its SKILL.md. Checked Oct 25, 2026.

Tools
No tools found
Secrets
None asked for
Install scripts
None found
Runs as
Python package

Network hosts it talks to 1

  • codeload.github.com · found in install command

Files it touches

  • ~/.claude/skills/mem-search

What's inside

Skill name
mem-search
Description
Recherche dans la mémoire de WorkPilot (builds passés, patterns appris) par paliers — un index compact d'abord, les détails seulement sur demande par ID. À utiliser avant d'attaquer un problème pour vérifier s'il a déjà été rencontré, ou pour retrouver comment une décision passée a été prise.
License
MIT
Instructions
53 lines in SKILL.md · view on GitHub

Before installing

  • Ships executable scripts

Files (2)

  • SKILL.md
  • mem_search.py · scripts/

SKILL.md (first lines)

# mem-search — remonter la mémoire sans y noyer le contexte

WorkPilot garde trois mémoires : les traces de builds (`task_logger`), le graphe
de connaissances (graphiti) et les patterns distillés (`learning_loop`). Les
lire directement rend des enregistrements entiers — c'est-à-dire qu'il faut
payer chaque candidat pour en écarter la plupart.

Ce skill les lit **par paliers**. Chaque palier ne se paie que si le précédent
l'a justifié.

## Les trois paliers

```bash
# 1. Index — ce qui existe. ~100 tokens, quel que soit le volume en mémoire.
python3 scripts/mem_search.py index "timeout intermittent dans les tests d'intégration"

# 2. Timeline — deux lignes par ID retenu de l'index.
python3 scripts/mem_search.py timeline task:042-add-widget pattern:p-17

# 3. Detail — l'enregistrement complet, un ID à la fois.
python3 scripts/mem_search.py detail task:042-add-widget
```

Lancer `python3 scripts/mem_search.py --help` pour les options
(`--project-dir`, `--limit`, `--budget`, `--json`).

## Comment s'en servir

1. **Commencer par `index`.** Il est calibré pour tenir dans la place qu'on
   accepte de dépenser avant même de savoir s'il y a quelque chose. S'il rend
   `+N more`, la requête est trop large : la resserrer coûte moins cher que de
   lire N candidats.
2. **Passer à `timeline` sur trois à cinq IDs**, pas sur tout l'index. C'est le
   palier qui dit *ce qui s'est passé* ; il suffit presque toujours à décider si
   l'épisode est le bon.
3. **N'appeler `detail` que sur ce qu'on va vraiment lire.** Un enregistrement
   complet est un log de build entier — c'est le palier cher, et il existe pour
   être appelé rarement.

## Ce que ce skill ne fait pas

Il n'écrit rien. Les trois mémoires sont alimentées par le pipeline lui-même
(`task_logger` pendant le build, `learning_loop` après) ; ici on ne fait que
lire. Une leçon à conserver passe par la phase `observe`, qui écrit une
proposition relue par un humain — pas par un appel de recherche.

## Format des IDs

`task:<spec-id>` pour un build archivé, `pattern:<pattern-id>` pour un pattern
appris. L'index les rend tels quels : les recopier verbatim, ne pas les
reconstruire à la main.

From tleub-ebp/WorkPilot-AI, MIT.

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Signals

Stars
4
Forks
0
Open issues
0
Last commit (this folder)
Aug 26, 2026 (2 months ago)
Last release
Jun 9, 2026 (4 months ago)

From GitHub (fetched Oct 24, 2026).

Details

License
MIT
First seen
Oct 24, 2026
Last checked
Oct 24, 2026

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Cite this page

mem-search skill. Agent Mart. https://agentmart.dev/skills/tleub-ebp-mem-search (last updated 2026-10-24)