From relational-memory
This skill provides background knowledge about the Relational Memory system. Use when Claude needs to understand the 7D vector, 3-layer model, EMA updates, drift detection, or the friction thesis. Triggers when user asks about "relational memory", "vector dimensions", "how does the memory work", "what are layers", "how does signal extraction work", or discusses the relational memory architecture.
How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/relational-memory:relational-contextThe summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
Dieses Plugin implementiert ein relationales Gedächtnissystem das nicht Information ÜBER jemanden speichert, sondern die Beziehung SELBST modelliert.
Dieses Plugin implementiert ein relationales Gedächtnissystem das nicht Information ÜBER jemanden speichert, sondern die Beziehung SELBST modelliert.
Relationales Gedächtnis gibt der AI die Sicherheit, unbequem zu sein. Nicht nur "AI die sich erinnert", sondern AI die durch Beziehungswissen den Mut hat, produktive Reibung zu erzeugen — wie ein guter Freund.
Jede Session wird auf 7 Dimensionen analysiert (0.0–1.0):
| Dimension | Bedeutung | Low | High |
|---|---|---|---|
| Formality | Sprachregister | Slang, Dialekt | "Sie", Titel |
| Warmth | Verbundenheit (emotional ODER intellektuell) | Transaktional | Persönliche Verbindung |
| Humor | Humor als Element der Interaktion | Ernst | Banter, Running Jokes |
| Depth | Tiefe der Themen | Aufgabenausführung | Philosophisch, existenziell |
| Trust | Offenheit und Vertrauen | Reserviert, prüfend | Verletzlichkeit, Delegation |
| Energy | Engagement und Antrieb | "ok", minimal | Leidenschaftlich, rapid-fire |
| Resilience | Belastbarkeit bei Meinungsverschiedenheiten | Weicht aus | Hitzige Diskussion, produktiv |
EMA-Update: V_neu = α · V_alt + (1-α) · signal
| Schicht | Ändert sich | Inhalt | Budget |
|---|---|---|---|
| Base Tone | Über Monate | Destilliertes Beziehungsbild, wie ein Freund sie beschreiben würde | 100-200 Tokens |
| Patterns | Über Wochen | Wenn-dann-Regeln aus implizitem Feedback | 150-300 Tokens |
| Anchors | Selten | Wendepunkte die die Beziehung verändert haben | 50-100 Tokens |
Layers werden alle 5 Sessions via Sleep-Time-Condensation aktualisiert (LLM destilliert Signal-History in Layers).
Ab 5 Sessions: Baseline aus Signal-History. Wenn eine Dimension >0.25 abweicht → Drift-Warning im System-Prompt. Ziel: Transparenz statt stilles Anpassen.
Das System optimiert auf User-Wachstum, nicht auf Zufriedenheit. Resilience-Guidance passt sich an:
/memory-save: Signale extrahieren → EMA-Update → Vektor speichern/sleep: Signal-History in Layers verdichten (alle 5 Sessions empfohlen)/vector: Aktuellen Zustand anzeigennpx claudepluginhub spectator81-png/relational-memory --plugin relational-memoryImplements CoALA memory architecture for Claude: stores working, episodic, semantic, procedural memories in filesystem for recall, reflection, learning across sessions.
Cross-host durable memory for AI agents using the ling-mem CLI. Maintains a three-tier model of who the user is across sessions and hosts (Claude Code, Codex, OpenClaw).
Captures cross-project learnable patterns (decisions, errors, insights) into a persistent semantic graph via Neural Memory MCP. Auto-recalls context at session start and captures learnings after feature work, debugging, or code review.