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效率权限需确认clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

memory-manager-wyblhl内存管理器 wyblhl

Agent Skill

memory-manager-wyblhl 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

5,180

周安装

218

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,814
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-manager-wyblhl(内存管理器 wyblhl)
来源仓库:https://github.com/wyblhl/memory-manager-wyblhl
安装命令:
openclaw skills install memory-manager-wyblhl
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-manager-wyblhl

简介

自动管理 OpenClaw 的记忆系统,包括工作记忆、短期记忆、长期记忆、记忆合并与压缩。 Triggers: memory manager, memory management, 记忆管理,memory compression, memory cleanup

SKILL.md

name
memory-manager
description
>
Triggers
memory manager, memory management, 记忆管理,memory compression, memory cleanup
metadata
author
wyblhl
version
1.0.0

🧠 Memory Manager - 记忆管理技能

版本: 1.0 创建时间: 2026-03-19 状态: ✅ 激活


🎯 功能说明

自动管理 OpenClaw 的记忆系统,包括:

  • 工作记忆(最近 7 天)
  • 短期记忆(最近 30 天)
  • 长期记忆(永久保存)
  • 记忆合并与压缩
  • 记忆清理与归档

📁 记忆结构

D:\OpenClaw\workspace\memory\
├── MEMORY.md                    ← 主记忆文件(始终保留)
├── capabilities.json            ← 能力评估(每次学习后更新)
├── knowledge-graph.json         ← 知识图谱(每次学习后更新)
├── learning-round-*.json        ← 学习轮次记录(保留最近 50 轮)
├── conversation-*.json          ← 会话记录(保留最近 10 个)
└── tiers/
    ├── config.json              ← 分层配置
    ├── working/                 ← 工作记忆(7 天)
    ├── short-term/              ← 短期记忆(30 天)
    └── long-term/               ← 长期记忆(永久)

🔄 自动执行任务

每轮学习后

  1. 更新 capabilities.json
  2. 更新 knowledge-graph.json
  3. 创建 learning-round-N.json
  4. 保存到 memory/tiers/working/

每日清理

  1. 合并 7 天前的工作记忆到短期记忆
  2. 合并 30 天前的短期记忆到长期记忆
  3. 删除超过 50 轮的旧学习记录
  4. 生成记忆归档报告

每周优化

  1. 压缩长期记忆文件
  2. 生成记忆统计报告
  3. 优化知识图谱结构

⚙️ 配置参数

{
  "memoryManager": {
    "enabled": true,
    "workingMemoryDays": 7,
    "shortTermMemoryDays": 30,
    "maxLearningRounds": 50,
    "maxConversations": 10,
    "autoCompact": true,
    "compactThreshold": 0.7,
    "mergeStrategy": "summarize"
  }
}

📝 记忆合并策略

合并规则

  1. 相同主题合并: 将相同主题的记忆合并为一条
  2. 时间序列合并: 按时间顺序合并连续的记忆
  3. 重要性分级: 高重要性记忆单独保留
  4. 知识关联: 建立记忆之间的关联边

压缩算法

原始记忆 → 提取关键词 → 生成摘要 → 保存核心信息 → 删除冗余

🚀 使用方法

自动触发

每轮学习完成后自动执行记忆管理

手动触发

# 运行记忆管理
node -e "require('./skills/memory-manager').run()"

# 清理旧记忆
node -e "require('./skills/memory-manager').cleanup()"

# 合并记忆
node -e "require('./skills/memory-manager').merge()"

📊 记忆质量指标

指标目标当前
记忆完整度≥95%-
检索响应时间<100ms-
压缩率≥50%-
关联准确率≥90%-

🔐 安全保护

  • ✅ 合并前自动备份
  • ✅ 删除前确认重要性
  • ✅ 关键记忆永久保留
  • ✅ 错误恢复机制

记忆管理技能结束

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

80.4%
按下载量换算1,458

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

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。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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