nano-banana-pro-prompts-recommend-skill
AI skill for OpenClaw & Claude Code — recommend from 10000+ Nano Banana Pro (Gemini) image prompts. Smart search by use case, content remix, sample images.
Sistema de memoria persistente para agentes IA. Usa mem_save después de bugfixes, decisiones, descubrimientos, cambios de config. Usa mem_search cuando el usuario menciona "remember"/"recordar" o al empezar trabajo que se solapa con sesiones previas. Usa mem_session_summary antes de terminar sesiones para preservar contexto.
Suivez les instructions du dépôt pour votre agent. Consultez les fichiers et dépendances avant l’installation.
SkillHub CLI
skillhub install dragonjar/engramclawExaminez la source et la compatibilité, puis suivez les étapes d’installation.
Donnez le lien à votre agent et demandez-lui d’examiner instructions et dépendances avant d’expliquer les étapes.
Engram te da memoria persistente entre sesiones. Recuerdas bugfixes, decisiones de arquitectura, patrones y descubrimientos de conversaciones previas.
NO es automático como cron job → Requiere decisión ACTIVA del agente.
| Momento | Herramienta | Razón |
|---|---|---|
| INICIO de sesión | mem_context |
Recuperar trabajo previo |
| Después de trabajo significativo | mem_save |
Guardar descubrimientos |
| Usuario dice "recuerda"/"recordar" | mem_search |
Buscar en memoria |
| Empezando trabajo similar | mem_search |
Verificar si ya se hizo |
| FIN de sesión | mem_session_summary |
Preservar contexto |
| Después de compactación de contexto | mem_context |
Recuperar estado |
El agente evalúa el contexto y decide:
NO esperes a que te pidan guardar → Decide proactivamente.
Este skill requiere dos binarios instalados:
| Herramienta | Propósito | Repositorio |
|---|---|---|
| MCPorter | Cliente MCP para ejecutar herramientas | steipete/mcporter |
| Engram | Backend de memoria persistente | Gentleman-Programming/engram |
macOS / Linux (Homebrew):
brew tap steipete/tap
brew install steipete/tap/mcporter
Todas las plataformas (npm):
# Sin instalación (para probar)
np...
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Skill de OpenClaw que integra Engram - sistema de memoria persistente para agentes IA.
Permite que los agentes recuerden entre sesiones:
Este skill requiere dos binarios:
| Herramienta | Propósito | Repo |
|---|---|---|
| MCPorter | Cliente MCP | steipete/mcporter |
| Engram | Backend de memoria | Gentleman-Programming/engram |
macOS / Linux:
brew tap steipete/tap
brew install steipete/tap/mcporter
Todas las plataformas (npm):
npm install -g mcporter
Windows (binario): Descargar de GitHub Releases
macOS / Linux:
brew install gentleman-programming/tap/engram
Windows: Descargar de GitHub Releases y agregar al PATH
mcporter config add engram --stdio "engram mcp"
mcporter list engram # Debe mostrar 13 herramientas
# Inicio de sesión - recuperar contexto
mcporter call engram.mem_context project="mi-proyecto"
# Guardar un bugfix
mcporter call engram.mem_save \
title="Query N+1 corregido" \
type="bugfix" \
project="mi-proyecto" \
content='**Qué**: Agregué eager loading
**Por qué**: Performance degradado con 100+ registros
**Dónde**: src/services/users.ts
**Aprendido**: ORM requiere Preload() explícito'
# Buscar en memoria
mcporter c...
# Engram - Memoria Persistente para Agentes IA Engram te da memoria persistente entre sesiones. Recuerdas bugfixes, decisiones de arquitectura, patrones y descubrimientos de conversaciones previas. ## ⚠️ IMPORTANTE: Mecanismo de Activación **NO es automático como cron job** → Requiere decisión ACTIVA del agente. ### ✅ Cuándo el agente LLAMA a Engram: | Momento | Herramienta | Razón | |---------|-------------|-------| | **INICIO de sesión** | `mem_context` | Recuperar trabajo previo | | **Después de trabajo significativo** | `mem_save` | Guardar descubrimientos | | **Usuario dice "recuerda"/"recordar"** | `mem_search` | Buscar en memoria | | **Empezando trabajo similar** | `mem_search` | Verificar si ya se hizo | | **FIN de sesión** | `mem_session_summary` | Preservar contexto | | **Después de compactación de contexto** | `mem_context` | Recuperar estado | ### ❌ Cuándo el agente NO llama a Engram: - Cada mensaje del usuario (ruido) - Heartbeats (gasta tokens innecesariamente) - Crons en background (no es el propósito) - Tool calls triviales (no vale la pena guardarlo) ### 🤖 Decisión del Agente: El agente evalúa el contexto y decide: - **¿Fue trabajo significativo?** → Guardar - **¿Aprendí algo importante?** → Guardar - **¿Cambio de configuración crítico?** → Guardar - **¿Fue trivial?** → No guardar **NO esperes a que te pidan guardar** → Decide proactivamente. --- ## ⚙️ Prerrequisitos Este skill requiere dos binarios instalados: | Herramienta | Propósito | Repositorio | |-------------|-----------|-------------| | **MCPorter** | Cliente MCP para ejecutar herramientas | [steipete/mcporter](https://github.com/steipete/mcporter) | | **Engram** | Backend de memoria persistente | [Gentleman-Programming/engram](https://github.com/Gentleman-Programming/engram) | ### Instalar MCPorter **macOS / Linux (Homebrew):** ```bash brew tap steipete/tap brew install steipete/tap/mcporter ``` **Todas las plataformas (npm):** ```bash # Sin instalación (para probar) np...
# EngramClaw 🧠 [](https://github.com/gentleman-programming/openclaw) [](https://github.com/Gentleman-Programming/engram) Skill de OpenClaw que integra **Engram** - sistema de memoria persistente para agentes IA. ## ¿Qué hace? Permite que los agentes recuerden entre sesiones: - Bugfixes y cómo se resolvieron - Decisiones de arquitectura - Patrones descubiertos y gotchas - Configuraciones importantes ## Instalación ### Prerrequisitos Este skill requiere dos binarios: | Herramienta | Propósito | Repo | |-------------|-----------|------| | **MCPorter** | Cliente MCP | [steipete/mcporter](https://github.com/steipete/mcporter) | | **Engram** | Backend de memoria | [Gentleman-Programming/engram](https://github.com/Gentleman-Programming/engram) | ### Paso 1: Instalar MCPorter **macOS / Linux:** ```bash brew tap steipete/tap brew install steipete/tap/mcporter ``` **Todas las plataformas (npm):** ```bash npm install -g mcporter ``` **Windows (binario):** Descargar de [GitHub Releases](https://github.com/steipete/mcporter/releases) ### Paso 2: Instalar Engram **macOS / Linux:** ```bash brew install gentleman-programming/tap/engram ``` **Windows:** Descargar de [GitHub Releases](https://github.com/Gentleman-Programming/engram/releases) y agregar al PATH ### Paso 3: Conectar ```bash mcporter config add engram --stdio "engram mcp" mcporter list engram # Debe mostrar 13 herramientas ``` ## Quick Start ```bash # Inicio de sesión - recuperar contexto mcporter call engram.mem_context project="mi-proyecto" # Guardar un bugfix mcporter call engram.mem_save \ title="Query N+1 corregido" \ type="bugfix" \ project="mi-proyecto" \ content='**Qué**: Agregué eager loading **Por qué**: Performance degradado con 100+ registros **Dónde**: src/services/users.ts **Aprendido**: ORM requiere Preload() explícito' # Buscar en memoria mcporter c...
AI skill for OpenClaw & Claude Code — recommend from 10000+ Nano Banana Pro (Gemini) image prompts. Smart search by use case, content remix, sample images.
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