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family-memory-timeline家庭记忆时间线

Agent Skill

family-memory-timeline 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

3,966

周安装

162

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,283
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:family-memory-timeline(家庭记忆时间线)
来源仓库:https://github.com/harrylabsj/family-memory-timeline
安装命令:
openclaw skills install family-memory-timeline
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install family-memory-timeline

简介

family-memory-timeline 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。

  • 它能自动分析家庭照片和对话,生成结构化时间线故事,帮助回顾和珍藏家庭重要记忆。
  • 安装命令为 openclaw skills install family-memory-timeline,需确认权限范围和维护状态。
  • 使用时需注意是否会触发联网、命令执行或文件读写操作。
  • 建议结合来源仓库和原始 README 核验具体用法。

SKILL.md

Family Memory Timeline - 家庭记忆时光机

功能说明

家庭记忆时光机是一个专门用于整理和呈现家庭记忆的skill。它通过分析家庭照片、视频和对话文字,自动生成结构化的时间线故事,帮助家庭成员回顾和珍藏重要时刻。

核心功能

  1. 照片情感分类 - 自动分析照片内容,识别场景、人物、情感氛围
  2. 对话摘要 - 从家庭对话文字中提取关键信息和情感要点
  3. 时间线生成 - 基于时间戳和内容关联性,自动构建时间线
  4. 故事叙述 - 将时间线转化为连贯的叙述性故事

使用方式

触发词

  • 家庭记忆时光机
  • 家庭故事整理
  • 家庭照片时间线
  • 家庭回忆整理

指令格式

格式1:简单指令

整理家庭记忆 [时间范围] [故事风格]

示例:

  • 整理家庭记忆 2023年
  • 整理家庭记忆 去年 温馨风格

格式2:详细指令

创建家庭时间线:
照片:[照片路径列表]
对话:[对话文本]
时间范围:[开始时间] 到 [结束时间]
风格:[风格偏好]

输入格式

请求参数 (CreateStoryRequest)

{
  "media": [
    "/photos/vacation_2023.jpg",
    { "path": "/photos/birthday.png", "description": "春节家庭聚会", "timestamp": "2023-01-22T18:00:00" }
  ],
  "conversations": [
    { "speaker": "妈妈", "content": "今天宝宝第一次走路了!", "timestamp": "2023-05-15T10:30:00" },
    { "speaker": "爸爸", "content": "太激动了,要记录下来!", "timestamp": "2023-05-15T10:31:00" }
  ],
  "config": {
    "style": { "narrative": "warm" },
    "output": { "formats": ["json", "markdown"] }
  },
  "projectName": "2023家庭回忆"
}

参数说明

参数类型必填说明
mediaarray媒体文件路径或对象数组
conversationsarray对话记录数组
configobject配置选项
projectNamestring项目名称

config配置

{
  "style": {
    "narrative": "warm | humorous | formal | poetic | casual"
  },
  "output": {
    "formats": ["json", "markdown"]
  }
}

输出格式

成功响应

{
  "success": true,
  "story": {
    "id": "story_xxx",
    "title": "我们的家庭故事",
    "timeline": {
      "events": [...],
      "timeframe": { "start": "...", "end": "..." }
    },
    "chapters": [...],
    "summary": {
      "totalEvents": 5,
      "emotionalHighlights": [...],
      "keyMoments": [...]
    },
    "metadata": {
      "generatedAt": "2026-04-05T...",
      "version": "0.1.0"
    }
  },
  "processing": {
    "status": "completed",
    "progress": 100
  },
  "outputContent": "..."
}

使用示例

示例1:整理年度家庭回忆

输入:

整理家庭记忆

我想整理2023年的家庭回忆。
照片在 /Users/家庭/照片/2023/ 目录下。
还有一些微信聊天记录。
请生成一个温馨风格的时间线故事。

示例2:创建宝宝成长记录

输入:

开始家庭记忆项目 "宝宝的成长第一年"

添加照片 /Users/家庭/宝宝/0-12个月/
添加对话记录:
- 妈妈:今天宝宝第一次翻身了!
- 爸爸:宝宝会坐起来了!

时间范围:2023年1月到12月
风格:温馨感人
生成时间线

输出示例(Markdown格式)

# 我们的家庭故事

**生成时间**: 2026年4月5日 18:30:00
**时间范围**: 2023年1月1日 - 2023年12月31日

## 统计概览
- 总事件数: 5
- 照片/媒体: 2
- 对话记录: 3

## 时间线
### 2023-05-15 - 宝宝第一次翻身了
- 类型: conversation
- 描述: 今天宝宝第一次翻身了!
- 情感: warmth (85%置信度)
- 重要性: 7/10

## 故事章节
### 2023-05月的温馨时刻
时期: 2023-05-01 - 2023-05-31
情感基调: 温馨感人
叙述: 这个月的家庭生活充满了温暖和甜蜜...

## 情感亮点
- warmth: 3次 (代表: 宝宝第一次翻身了)

## 关键时刻
- 宝宝第一次翻身了 (重要性: 7/10)

---
*由家庭记忆时光机生成 | 版本: 0.1.0*

注意事项

  1. 支持的图片格式:JPG、PNG、HEIC,单张不超过10MB
  2. 对话处理单次不超过5000字
  3. 支持中文和英文
  4. 时间范围支持从1970年至今
  5. 不接入真实第三方API,使用模拟数据

技术信息

  • 版本: 0.1.0
  • 类型: ES Module (handler.mjs)
  • 依赖: 无外部依赖(纯模拟实现)

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

80.51%
按下载量换算1,033

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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