Verwenden Sie diesen Skill, wenn der Benutzer auffordert, claude-mem einzurichten, claude-mem zu koppeln, cmem zu verbinden, seinen cmem-Schlüssel hinzuzufügen, die Cloud-Synchronisierung in Cowork einzurichten, oder cmem.ai Connect-Werte (sync token, user id, SyncHub URL) für dieses Plugin bereitstellt. Konfiguriert die Anmeldedaten des claude-mem-cowork-Plugins.
DEIN EQUIPMENT
Dateien, Tags und die Installation in drei Schritten
Tipp: Lies Dokumentation und Code vor der ersten Nutzung, damit du Funktion und benötigte Berechtigungen kennst.
NÄCHSTE SKRIPTE
Empfohlen basierend auf Tags und Kategorie
Verwenden Sie dies, wenn der Benutzer danach fragt, den Speicher zu durchsuchen, „Haben wir das bereits gelöst?“, „Wie haben wir X letztes Mal gemacht?“ fragt oder Arbeit aus vorherigen Sitzungen abrufen möchte.
Verwenden Sie dies bei der Einrichtung von claude-mem auf Cursor: lokaler oder entfernter Worker, lokaler Host-Login-Observer oder entfernte cmem.ai-Inferenz.
Reduziert AIGC-Erkennungsraten und KI-Anmutung in akademischen Arbeiten für Claude Code und Codex. Basierend auf Detektoren wie 知网, 万方, PaperPass und PaperPure werden Scanning, deterministischer Ersatz, Satz-Level-Rekonstruktion und Anti-AI-Auditing eingesetzt, um standardisierte KI-Spuren zu verringern und dabei akademischen Stil, Fakten, Daten, Zitate und Fachterminologie konsistent zu halten. Verwenden, wenn der Nutzer KI-Anmutung reduzieren, AIGC-Rate senken, KI-Erkennung umgehen, falsch-positive KI-Ähnlichkeit verringern, Text menschlicher wirken lassen oder Begriffe wie 'KI-Anmutung reduzieren', 'Ähnlichkeit senken' oder 'AIGC-Prüfung' erwähnt.