概要

fireworks-skill-memory は、Anthropic の Claude Code（スキル）と組み合わせて使うための「スキル単位での永続的経験メモリ」を提供する Python ライブラリです。スキルがユーザーとのやり取りや学習結果をセッションを超えて記憶し、次回以降の呼び出し時にその経験を参照して応答を調整できるように設計されています。軽量で導入が容易、MIT ライセンスで商用利用も可能です。

リポジトリの統計情報

• スター数: 9
• フォーク数: 0
• ウォッチャー数: 9
• コミット数: 9
• ファイル数: 10
• メインの言語: Python

主な特徴

• スキル単位の永続的メモリ管理：各スキルごとに独立した記憶領域を持ち、学習や対話履歴を保持。
• セッション間の経験継承：同じスキルが次回呼び出されたときに以前の状態を参照可能。
• 軽量でシンプルな Python API：既存の Claude Code スキルに組み込みやすい設計。
• MIT ライセンス：商用利用や改変、配布が容易。

技術的なポイント

fireworks-skill-memory は「スキルをキーとする永続ストレージ」と「スキル実行時にメモリを注入する仕組み」の２つの役割に注力しています。具体的には、各スキルごとに経験エントリ（対話履歴や学習結果）を保存・読み出しできるインターフェースを提供し、スキル呼び出し時にその内容をコンテキストとして注入することで Claude の応答生成に反映させます。実装は Python ベースで、ファイルや軽量データベースへの永続化を想定した抽象化レイヤーを持つため、ストレージバックエンドの差し替えが比較的容易です。

設計上の注目点は以下です。まず「スキル単位の名前空間」により、異なるスキルの情報が混在しないよう分離されるため、用途ごとの履歴管理が直感的です。次に「サイズ制御や世代管理」の方針を用意しておくことで、無制限に情報が膨張するのを防げます（実装は設定可能な保持ポリシーを想定）。さらに、プライバシーとセキュリティ面では永続化データがローカル保存される場合のアクセス制御や暗号化を適用しやすい構造になっています。

開発者向けには簡潔な API が提供され、スキル初期化時にメモリストアを注入し、スキル内で「現在の経験を取得／追加／削除」する操作が可能です。これにより、例えばユーザーの好みやエラー傾向、学習済みパターンを保存して次回の応答最適化に利用できます。README やドキュメント（多言語対応の README.zh-CN.md あり）で使用例や導入手順が示されており、Claude Code と組み合わせた運用フローを素早く試せます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• .gitignore: file
• CODE_OF_CONDUCT.md: file
• LICENSE: file
• README.md: file
• README.zh-CN.md: file

…他 5 ファイル

まとめ

Claude Code のスキルに永続的な「経験」を持たせるための実用的なツールキットです。

リポジトリ情報：

• 名前: fireworks-skill-memory
• 説明: Persistent, per-skill experience memory for Claude Code
• スター数: 9
• 言語: Python
• URL: https://github.com/yizhiyanhua-ai/fireworks-skill-memory
• オーナー: yizhiyanhua-ai
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/251871046?v=4

READMEの抜粋：