Utilisez ceci lors de la configuration de claude-mem sur Cursor : worker local ou distant, observateur host-login local ou inférence distante cmem.ai.
CE QUE VOUS OBTENEZ
Fichiers, tags et installation en trois étapes
Conseil : Lisez la documentation et le code avant la première utilisation pour connaître son rôle et les permissions requises.
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Recommandé selon les tags et la catégorie
Utilisez cette skill lorsque l'utilisateur demande de configurer claude-mem, d'appairer claude-mem, de connecter cmem, d'ajouter sa clé cmem, de configurer la synchronisation cloud dans Cowork, ou fournit les valeurs cmem.ai Connect (sync token, user id, SyncHub URL) pour ce plugin. Configure les informations d'identification du plugin claude-mem-cowork.
Élabore un plan d'installation ECC fondé sur des éléments concrets pour un dépôt spécifique, en classant skills, commands, rules, hooks et extras dans les buckets DAILY et LIBRARY lors de passes de révision parallèles et sensibles au dépôt. À utiliser quand l'ECC doit être limité à ce dont le projet a réellement besoin plutôt que de charger le bundle complet.
Réduit les taux de détection AIGC et l'aspect IA dans les articles académiques avec Claude Code et Codex. Fondé sur des détecteurs tels que 知网, 万方, PaperPass et PaperPure, il utilise le balayage et le ciblage, le remplacement déterministe, la reconstruction au niveau de la phrase et l'audit Anti-AI pour réduire les traces d'IA standardisées tout en préservant le registre académique, les faits, les données, les citations et la terminologie. À utiliser lorsque l'utilisateur demande de réduire l'aspect IA, baisser le taux AIGC, contourner la détection IA, limiter les faux positifs de similarité IA, rendre un texte plus humain, ou mentionne « supprimer l'aspect IA », « réduire la similarité » ou « détection AIGC ».