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memory-hierarchy内存层次结构

Agent Skill

memory-hierarchy 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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

3,175

周安装

135

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,112
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:memory-hierarchy(内存层次结构)
来源仓库:https://github.com/sinnzen/memory-hierarchy
安装命令:
openclaw skills install memory-hierarchy
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 memory-hierarchy

简介

基于 Claude Code memdir 的三层记忆系统。让 AI 记住用户偏好、反馈、项目上下文、外部系统索引。

SKILL.md

name
memory-hierarchy
description
基于 Claude Code memdir 的三层记忆系统。让 AI 记住用户偏好、反馈、项目上下文、外部系统索引。

memory-hierarchy

基于 Claude Code memdir 的三层记忆系统。


什么时候触发

当以下情况发生时,必须使用本 skill:

  • 用户提供了明确的偏好或反馈("这样做,不要那样做")
  • 用户透露了关于自己身份/角色/目标的信息
  • 用户提到项目进展、截止日期、驱动因素
  • 用户告诉外部系统的位置(Linear、Slack、Grafana 等)
  • 用户问"你还记得上次……吗?"

记忆目录结构

memory/                          # 记忆根目录
  user/                          # 用户相关
    yyyy-mm-dd.md               # 按日期保存
  feedback/                      # 反馈/纠正
    yyyy-mm-dd.md
  project/                       # 项目进展/目标
    yyyy-mm-dd.md
  reference/                     # 外部系统索引
    yyyy-mm-dd.md

每条记忆文件格式:

---
name: <简短名称>
description: <一句话描述,用于判断相关性>
type: <user | feedback | project | reference>
date: <yyyy-mm-dd>
---

<记忆内容>

四种记忆类型

1. user(用户)

什么: 用户角色、目标、职责、知识背景 何时保存: 了解到用户的角色、偏好、职责、知识时 结构:

用户说:我是数据科学家,关注日志
→ 保存:user memory: 用户是数据科学家,目前关注可观测性/日志

2. feedback(反馈)

什么: 用户对我工作方式的指导——要避免的 + 要坚持的 何时保存:

  • 用户纠正时("不要那样做"、"停止做 X")
  • 用户确认时("是的"、"完美,继续这样做")

结构:

规则本身
**Why:** (用户给的 이유——通常是因为过去的问题或强烈偏好)
**How to apply:** (何时何地适用这条指导)

3. project(项目)

什么: 正在进行的项目、目标、bug、事件 何时保存: 了解到谁在做什么、为什么、截止时间 注意: 相对日期 → 绝对日期("周四" → "2026-04-03")

4. reference(外部系统)

什么: 外部系统中信息的指针/位置 何时保存: 了解到外部资源及其用途时 示例: "Linear 的 INGEST 项目跟踪所有 pipeline bug" → 保存位置索引


禁止保存的内容

代码模式、架构、文件路径 → 从代码里直接读 ❌ Git 历史、最近改动 → 用 git log / git blame ❌ 调试方案 → 修复在代码里,上下文在 commit message ❌ CLAUDE.md 里已有的内容 → 不要重复 ❌ 临时状态/进行中的工作 → 记忆是长期的


记忆读取流程

  1. 读取 memory/ 下所有 .md 文件
  2. type 分类
  3. description 字段判断相关性
  4. 验证记忆是否仍然有效(检查文件/资源)
  5. 如果记忆与当前状态冲突 → 信任当前状态,更新或删除旧记忆

记忆写入流程

  1. 判断类型(user/feedback/project/reference)
  2. 检查是否已存在相似记忆 → 合并或追加
  3. 写入对应日期文件
  4. 格式:memory/<type>/yyyy-mm-dd.md

容量限制

  • MEMORY.md(入口点)限制:200 行 / 25KB
  • 单条记忆文件:保持精简
  • 索引条目:一行 ~200 字符以内
  • 详细说明放到专题文件里

scripts/

scripts/ 目录下是可执行的辅助脚本,用于维护记忆系统。


与 MEMORY.md 的关系

MEMORY.md = 入口点 + 最核心的长期记忆(最多 200 行) memory/ 目录 = 分层记忆仓库(user/feedback/project/reference) CLAUDE.md = 项目级配置和规则(不属于记忆)

三者是递进关系:CLAUDE.md 定义框架,MEMORY.md 是精选,memory/ 是档案库。

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

98.18%
按下载量换算1,092

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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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