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layered-memory分层记忆

Agent Skill

layered-memory 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

10,820

周安装

442

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

3,501
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:layered-memory(分层记忆)
来源仓库:https://github.com/yingdadaa/layered-memory
安装命令:
openclaw skills install layered-memory
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 layered-memory

简介

基于L0/L1/L2三层结构的分层记忆管理系统,大幅减少Token消耗。L0节省99%Token(摘要层),L1节省88%(概览层),L2为完整内容。支持自动生成分层文件、智能接续加载、防重复读取。适用于需要管理大型记忆文件的场景。

SKILL.md

name
layered-memory
description
基于 L0/L1/L2 三层结构的分层记忆管理系统,大幅减少 Token 消耗。L0 节省 99% Token(摘要层),L1 节省 88%(概览层),L2 为完整内容。支持自动生成分层文件、智能按需加载、防重复写入。适用于需要高效管理大型记忆文件的场景。
license
MIT

Layered Memory Management System

分层记忆管理系统,通过 L0/L1/L2 三层结构智能加载记忆,减少 Token 消耗。

层级说明

  • L0 (Abstract): 极简摘要,节省 ~99% Token
  • L1 (Overview): 结构概览,节省 ~88% Token
  • L2 (Full): 完整内容,按需加载

使用方式

# 生成所有记忆文件的分层
node index.js generate --all

# 为单个文件生成分层
node index.js generate ~/clawd/MEMORY.md

参考文档

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

73.2%
按下载量换算2,563

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

可疑

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。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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