memelord
glommer/memelord
Memelord provides persistent, project-specific memory for AI coding agents using local vector search and Turso databases, improving over time through reinforcement learning hooks.
Overview
Memelord addresses the common issue where coding agents start every session from scratch by establishing a local memory database per project. It features an MCP server, lifecycle hooks for automatic injection and consolidation, and a reinforcement learning scoring system to decay unhelpful insights and reward useful ones.
Capabilities
- ▸Vector similarity search for retrieving task-relevant memories
- ▸Automated session hooks for initializing context and garbage collecting unused memories
- ▸Reinforcement learning rating system for evaluating memory usefulness
- ▸Local embedding generation without external API keys
- ▸Per-project isolation via Turso sqlite databases
Best for
Preventing coding agents from repeating past mistakes across sessions, Storing codebase insights and architectural patterns for future agent prompts, Tracking user corrections and self-corrections dynamically during development tasks
Works with
実タスクにどれだけ役立つか(機能の豊富さ・用途の明確さ)。 — AIによるcapabilities/use-cases解析
実装・指示の品質。 — AIによるSKILL.md/README解析
リポジトリがどれだけ活発に保守されているか。 — GitHub 最終push日時の新しさ
ドキュメントの充実度・分かりやすさ。 — README/独自要約の情報量
危険・不審な挙動が無いか。 — AIによるセキュリティレビュー
ありふれたラッパーではない独自性。 — AIによる独自性判定
コミュニティの採用度。 — GitHub Stars/Forks(対数スケール)
対応AIエージェントの広さ。 — AIによる対応エージェント判定
ライセンス不明/制限あり(Red)のSkillは総合スコアに0.85倍の補正を適用します。 ランキングはこのScoreのみで決まり、広告で変わりません。 算出方法の詳細 →
Security considerations
Stores project-specific memory locally inside a .memelord directory. Avoid storing sensitive API keys or credentials in custom memory reports.
Categories
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