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openclaw-memory-system-v2OpenClaw 记忆系统 V2

Agent Skill

openclaw-memory-system-v2 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

4,771

周安装

193

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,498
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:openclaw-memory-system-v2(OpenClaw 记忆系统 V2)
来源仓库:https://github.com/muisenice/openclaw-memory-system-v2
安装命令:
openclaw skills install openclaw-memory-system-v2
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 openclaw-memory-system-v2

简介

OpenClaw 记忆管理系统,三层架构(NOW.md + 每日日志 + 知识库),支持 heartbeat 写入、夜间反思、CRUD 验证、主动遗忘。Based on Ray Wang's 30-day production experience.

SKILL.md

name
openclaw-memory-system
description
OpenClaw 记忆管理系统,三层架构(NOW.md + 每日日志 + 知识库),支持 heartbeat 写入、夜间反思、CRUD 验证、主动遗忘。Based on Ray Wang's 30-day production experience.

OpenClaw Memory System v1.0

基于 Ray Wang 的生产实践经验,30天迭代的记忆管理系统。

核心原则

文件 = 事实来源

  • Context Window 是工作台,文件才是仓库
  • 不写进文件的东西 = 你从来不知道的东西

三层架构

1. 短期层:NOW.md

  • 用途:Agent 的"工作台",当前状态、优先级、阻塞项
  • 特点:覆写式(每次 heartbeat 更新)
  • 位置:~/.openclaw/workspace/NOW.md

2. 中期层:memory/YYYY-MM-DD.md

  • 用途:事件流水,记录当天发生的一切
  • 特点:追加式,永不覆写
  • 位置:~/.openclaw/workspace/memory/

3. 长期层:INDEX.md → 结构化知识库

  • 用途:提炼后的可复用知识
  • 目录:lessons/、decisions/、people/、projects/、preferences/
  • 位置:~/.openclaw/workspace/memory/INDEX.md

目录结构

workspace/
├── NOW.md                  # 短期:状态仪表盘(覆写式)
├── MEMORY.md               # 指向 INDEX.md 的指针
├── AGENTS.md               # Agent 操作手册
├── HEARTBEAT.md            # Heartbeat 执行流程
│
└── memory/
    ├── INDEX.md            # 知识导航(启动时必读)
    ├── YYYY-MM-DD.md       # 每日日志(追加式)
    │
    ├── decisions/          # 战略决策记录
    ├── lessons/            # 可复用教训
    ├── people/             # 人物画像
    ├── projects/           # 项目状态
    ├── preferences/        # 用户偏好
    ├── reflections/        # 每日自省
    ├── actions/            # 任务卡片
    │
    └── .archive/           # 冷存储(不索引)

Frontmatter 规范

---
title: "主题"
date: 2026-03-24
category: lessons|person|decision
priority: 🔴|🟡|⚪
status: active|superseded|conflict
last_verified: 2026-03-24
tags: []
---

状态流转

active ──→ superseded    (被更新版本取代)
active ──→ conflict      (发现矛盾信息,待人工裁决)
conflict ──→ active      (人工裁决后恢复)

生命周期

日间(Heartbeat 每 30-60 分钟)

  1. 扫描活跃 session 消息
  2. 提取重要信息写入日志
  3. 路由到对应知识文件(轻量去重)
  4. 刷新 NOW.md

23:30 日志同步

  • 扫描全天所有 session 补漏

23:45 夜间反思

  1. 读取上下文(今日日志 + NOW.md + 相关知识文件)
  2. 写反思(计划 vs 实际 + 教训 + 明天改变)
  3. 清理日志(去重)
  4. CRUD 回写知识库 ← 核心
  5. 过时扫描(>30 天标记 [⚠️ STALE])

每周日 00:00 GC 归档

  • 日志 >30 天 + 无引用 → .archive/
  • 反思 >30 天 → 归档
  • 核心知识(decisions/、lessons 🔴、people/)永不归档

温度模型

温度状态处理
T > 0.7🔥 Hot保持活跃索引
0.3 < T ≤ 0.7🌤️ Warm保留但检索降权
T ≤ 0.3🧊 Cold移至 .archive/
Temperature = w_age × age_score + w_ref × ref_score + w_pri × priority_score

写入工具

工具用途场景
memlog.sh "Title" "Body"日记追加事件、完成、决策
Write NOW.md覆写 NOW.md
printf >> file追加lessons/ people/ 等

写入禁忌

  • ❌ 硬编码时间戳(用脚本自动取)
  • ❌ 用 Edit 修改 memory/ 文件
  • ❌ 用 Write 覆写已有 memory/ 文件
  • ❌ 写无实质内容的噪音
  • ❌ 不读就写知识文件

检索策略

L1: 扫 INDEX.md → 定位目标文件

  • 适用:知道要找什么类别

L2: 直接读取目标文件

  • 适用:已知具体文件路径

L3: QMD 语义搜索

  • 适用:不确定信息在哪个文件

CRUD 验证

写入知识文件时必须:

  1. READ - 读取目标文件当前内容
  2. COMPARE - 比较新知识与已有内容

- 已有覆盖新知识 → NOOP (跳过) - 新知识更新 → UPDATE (旧版标记 superseded) - 新知识矛盾 → CONFLICT (两版保留 + 标记) - 全新的知识 → ADD (追加)

  1. METADATA - 更新 last_verified 日期

记忆幻觉防护

类型描述例子
编造写入从未发生过的事情Agent 声称"昨天做了 X"
错误写入不准确的信息把 A 的观点归因给 B
冲突同一事实的两个矛盾版本并存说"用方案 A"又说"用方案 B"
遗漏重要信息没有被记录关键决策没写进文件

快速上手(最小配置)

workspace/
├── NOW.md           # 状态板
├── AGENTS.md        # Agent 操作手册
└── memory/
    └── YYYY-MM-DD.md  # 每日日志

Obsidian 集成

将 memory/ 目录设为 Obsidian vault:

  • 启用核心插件:File explorer、Graph view、Backlinks、Daily notes
  • 设置 useMarkdownLinks: false,启用 [[wiki-link]]
  • 开启"显示隐藏文件"浏览归档

设计灵感

  • 人脑记忆整合(睡眠时整合)
  • 艾宾浩斯遗忘曲线
  • Stanford Generative Agents
  • Mem0 / MemGPT / HaluMem

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

90.23%
按下载量换算1,352

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

可疑

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。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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