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ai-brain-learning-memory

v2.4.0 official 4일 전
✅ Verified
⬇ 다운로드 설치 가이드↓
🤖 에이전트용 설치 명령 (curl / MCP / Claude Desktop)
▸ curl 한 줄 다운로드
curl -L -o ai-brain-learning-memory.skill   "https://aiskillstore.io/v1/agent/skills/66bfb6e4-481d-4dbc-be47-1d6c09a4c348/download?platform=ClaudeCode"
▸ MCP 도구 호출 (Skill Store MCP 등록 시)
{
  "tool": "download_skill",
  "arguments": {
    "skill_id": "66bfb6e4-481d-4dbc-be47-1d6c09a4c348",
    "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 大脑学习记忆方法论(汇总版)——把 AI 的学习与记忆按人脑模型组织:三层记忆架构 + 编码→存储→提取三阶段 + 训战省化学习飞轮 + 复习与遗忘机制 + 人脑学习法原理与 AI 对照 + 记忆安全。让 AI 真正「学得进、记得住、用得上」。含 30 秒上手、触发说明、场景例子、问题速查表,普通用户也能直接用。触发词:大脑学习记忆、AI学习记忆、记忆架构、怎么让AI记住、学习记忆机制、海马体、记忆固化、brain memory、learning memory、记忆模型、记忆分层、艾宾浩斯、间隔重复、记忆宫殿、费曼学习法、主动回忆、睡眠巩固、记忆投毒、记忆安全、情节记忆、语义记忆、快速绑定、记忆评测。

# 学习记忆 # 记忆架构 # 记忆固化 # 遗忘曲线 # 训战省化 # 记忆卫生 # 记忆安全 # 人脑学习法 # AI学习方法论

기본 정보

소유자 👤 Steven Zhao 카테고리 — 등록일 2026-10-17 최종 업데이트 2026-10-17 최신 버전 2.4.0 패키지 날짜 2026-10-17 검증 상태 official 다운로드 수 0회 체크섬 (SHA256) 08508db2275b169761bb386b3aa6f80af1957fae5ea30c6a5900c9ea20a0a7e2

설치 방법

1
openclaw_skill_manager.py로 스킬을 설치합니다.
python openclaw_skill_manager.py --install ai-brain-learning-memory
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 --version 2.4.0
1
스킬 패키지를 다운로드합니다.
curl -O https://aiskillstore.io/v1/skills/66bfb6e4-481d-4dbc-be47-1d6c09a4c348/download
2
Claude Code commands 디렉터리에 배치합니다.
unzip ai-brain-learning-memory.skill -d ~/.claude/commands/ai-brain-learning-memory/
3
Claude Code에서 슬래시 커맨드로 사용합니다.
/ai-brain-learning-memory
1
Agent Skills 패키지를 다운로드합니다.
curl -O https://aiskillstore.io/v1/agent/skills/66bfb6e4-481d-4dbc-be47-1d6c09a4c348/download?platform=ClaudeCodeAgentSkill
2
Claude Code skills 디렉터리에 압축을 해제합니다.
unzip ai-brain-learning-memory-agent-skill-*.skill -d ~/.claude/skills/ai-brain-learning-memory/
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/66bfb6e4-481d-4dbc-be47-1d6c09a4c348/download?platform=Cursor
2
압축 해제 후 영구 위치에 저장합니다.
unzip ai-brain-learning-memory-cursor-*.skill -d ~/.cursor/skills/ai-brain-learning-memory/
3
.cursor/mcp.json에 MCP 서버 설정을 추가하고 Cursor를 재시작합니다.
cat ~/.cursor/skills/ai-brain-learning-memory/cursor_mcp_config.json
1
Gemini CLI 변환 패키지를 다운로드합니다.
curl -O https://aiskillstore.io/v1/agent/skills/66bfb6e4-481d-4dbc-be47-1d6c09a4c348/download?platform=GeminiCLI
2
압축 해제 후 영구 위치에 저장합니다.
unzip ai-brain-learning-memory-geminicli-*.skill -d ~/.gemini/skills/ai-brain-learning-memory/
3
~/.gemini/settings.json에 MCP 서버 설정을 추가하고 Gemini CLI를 재시작합니다.
cat ~/.gemini/skills/ai-brain-learning-memory/gemini_settings_snippet.json
1
Codex CLI 변환 패키지를 다운로드합니다.
curl -O https://aiskillstore.io/v1/agent/skills/66bfb6e4-481d-4dbc-be47-1d6c09a4c348/download?platform=CodexCLI
2
압축 해제 후 영구 위치에 저장합니다.
unzip ai-brain-learning-memory-codexcli-*.skill -d ~/.codex/skills/ai-brain-learning-memory/
3
~/.codex/config.toml에 MCP 서버 설정을 추가하고 Codex CLI를 재시작합니다.
cat ~/.codex/skills/ai-brain-learning-memory/codex_config_snippet.toml
1
REST API로 스킬 패키지를 다운로드합니다.
GET https://aiskillstore.io/v1/skills/66bfb6e4-481d-4dbc-be47-1d6c09a4c348/download
2
에이전트 플랫폼의 skills 디렉터리에 배치합니다.
cp ai-brain-learning-memory.skill ./skills/
3
설치 가이드 API로 플랫폼별 상세 정보를 조회합니다.
GET https://aiskillstore.io/v1/skills/66bfb6e4-481d-4dbc-be47-1d6c09a4c348/install-guide?platform=CustomAgent

보안 검증 보고서

검증 결과 CAUTION

🚨 보안 위험 감지:

  • SECURITY_AUDIT.md: exec(

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.']

AI 검수 단계

검수 주체 gemini 위험도 🔴 높음 검수 요약 주요 스크립트는 안전해 보이나, `SECURITY_AUDIT.md` 파일에서 `exec(` 호출이 감지되어 임의 코드 실행 가능성에 대한 수동 검토가 필요합니다.

발견된 문제

  • 정적 분석 결과 `SECURITY_AUDIT.md` 파일에서 `exec(` 호출이 감지되었습니다. 이는 임의 코드 실행(Arbitrary Code Execution)의 잠재적 위험을 내포하며, 해당 파일의 전체 내용과 컨텍스트를 확인해야 합니다.
  • 제공된 코드 스니펫(`scripts/memory_eval_battery.py`) 외에 `SECURITY_AUDIT.md` 파일의 내용이 없어 `exec(` 호출의 의도와 위험도를 정확히 판단하기 어렵습니다.
판단 근거

제공된 `scripts/memory_eval_battery.py` 파일은 AI 기억 평가를 위한 스크립트로, '로컬 폐쇄 루프, 제로 네트워크, 제로 실제 자격 증명, 제로 실제 기억'이라는 안전 설계를 명시하고 있습니다. 임시 디렉터리에서 합성 데이터를 사용하여 파일 시스템 읽기/쓰기 작업을 수행하며, 이는 선언된 `allowed-tools` (Read, Write)와 일치합니다. 이 스크립트 자체에서는 악의적인 코드나 선언되지 않은 외부 통신, 사용자 데이터 무단 수집/전송의 징후가 발견되지 않았습니다. 코드 품질 또한 스킬의 목적에 부합하는 것으로 보입니다. 그러나 정적 분석 결과 `SECURITY_AUDIT.md` 파일에서 `exec(` 호출이 발견된 것은 심각한 보안 문제입니다. `exec()` 함수는 파이썬 코드를 동적으로 실행할 수 있게 하여, 악용될 경우 시스템 파괴, 데이터 탈취 등 임의 코드 실행으로 이어질 수 있습니다. 비록 `.md` 파일이 직접 실행되는 코드가 아닐 수 있지만, 에이전트 환경이 마크다운 파일 내의 코드 스니펫을 파싱하고 실행할 가능성을 배제할 수 없습니다. 메타데이터의 `risk_rationale`에서 '로컬 실행'을 언급하고 있지만, `exec()`는 매우 강력한 기능이므로 특별한 주의가 필요합니다. `SECURITY_AUDIT.md` 파일의 전체 내용이 제공되지 않아 `exec(` 호출이 단순한 코드 예시인지, 아니면 잠재적인 취약점인지 판단할 수 없습니다. 따라서 이 스킬은 즉시 승인될 수 없으며, `SECURITY_AUDIT.md` 파일의 내용을 수동으로 검토하여 `exec(` 호출의 맥락과 실제 위험을 평가해야 합니다. 이 잠재적 위험으로 인해 `risk_level`을 `high`로 상향 조정합니다.

버전 히스토리

버전 USK v3 검증 상태 패키지 날짜 다운로드 변경사항
v2.4.0 — official 2026-10-17 ⬇ 0 —
v2.4.0 ✓ pending 2026-10-17 ⬇ 0 1.0.0: initial upload (USK v3)

리뷰 & 평점

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