Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
待分类只读unknown未标认证来源可访问许可证需确认审计未展示

three-layer-memory三层存储器

Agent Skill

three-layer-memory 用于补充待分类相关能力,适合在 Local Agent 中需要让 Agent 承接待分类相关任务时使用。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

250

周安装

10

下载量

81
Local Agent

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。

来源数

2

许可证

unknown

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:three-layer-memory(三层存储器)
来源仓库:https://skills.volces.com
仓库路径:three-layer-memory
安装命令:
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。当前暂无明确安装命令,请以来源页面说明为准。

简介

three-layer-memory 用于补充待分类相关能力,适合在 Local Agent 中承接待分类任务。

  • 它可能涉及缓存机制、数据分层存储或记忆增强策略,但功能尚未完全定义。
  • 使用时建议结合项目架构图,通过原始文档确认各层职责与交互逻辑。
  • 安装前请评估是否需要持久化存储或内存管理权限,注意性能与安全性平衡。
  • 由于分类未定,建议仅用于实验性场景并密切监控行为表现。

SKILL.md

三层记忆系统 (Three-Layer Memory Architecture)

为 AI Agent 构建的模块化记忆系统,模拟人类记忆的海马体机制。

系统概述

workspace/
├── memory/
│   ├── episodic/     # 情景记忆 - 具体事件和对话
│   ├── semantic/    # 语义记忆 - 提炼的知识和模式
│   ├── rules/       # 强制规则 - 系统行为约束
│   └── archived/   # 归档 - 历史情景记忆
├── identity/        # 身份模块
└── MEMORY.md        # 长期记忆索引

三层架构

1. 情景记忆 (Episodic Memory)

用途:记录具体事件、对话和上下文

特点

  • 按日期组织:memory/episodic/YYYY-MM/YYYY-MM-DD.md
  • 保留 30 天,之后自动归档
  • 保留原始细节,供回溯使用

示例

# 2026-02-16

## 事件 1
- 时间:14:30
- 内容:与 Shaun 讨论任务优先级
- 结果:决定先完成记忆系统设计

## 事件 2
- 时间:16:00
- 内容:测试新配置的飞书技能
- 结果:正常工作

2. 语义记忆 (Semantic Memory)

用途:存储提炼的知识、模式和经验教训

特点

  • 永久保留
  • 按主题组织:memory/semantic/[主题].md
  • 从情景记忆提炼而来

示例

# 技术经验-飞书集成

## 飞书文档操作
- 使用 feishu_doc 工具进行文档读写
- 文档 Token 从 URL 提取:/docx/XXX

## 常见问题
- 权限不足时检查 app_scopes
- 卡片消息格式需严格遵循 JSON

3. 强制规则 (Rules)

用途:定义系统行为约束和协议

特点

  • 永久保留
  • 强制执行
  • 编号管理:memory/rules/XXX-[名称].md

示例规则

  • 001-时间意图捕获.md:识别"明天"、"记得"等时间意图
  • 006-重启感知协议.md:处理系统重启后的上下文恢复
  • 011-任务管理系统.md:任务队列管理规范

关键文件

MEMORY.md

长期记忆索引,仅在主会话(direct chat)加载。

# MEMORY.md - 长期记忆索引

## 关于我
- 名字: Lobster
- 详见: identity/00-core.md

## 系统环境
- 主机: Linux x64
- 工作目录: /root/.openclaw/workspace

## 近期重要记忆
- [2026-02-15] 身份确立
- [2026-02-24] 系统升级:systemd 守护

identity/ 模块

模块化身份系统:

identity/
├── 00-core.md        # 核心身份(必读)
├── 01-values.md      # 价值观
├── 02-background.md  # 背景经历
├── 03-skills.md      # 技能列表
├── 05-goals.md       # 目标规划
├── 07-workstyle.md   # 工作方式
└── 08-relations.md   # 关系网络

NOVA 记忆维护

自动维护流程,每周执行一次。

触发条件

  • 每周日 22:30 自动执行
  • 用户要求"整理记忆"

执行流程

  1. 归档 Episodic

- 保留最近 7 天 - 移动更早文件到 archived/

  1. 提炼 Semantic

- 技术经验 → semantic/技术经验-*.md - 流程模板 → semantic/流程模板-*.md - 经验教训 → semantic/经验教训-*.md

  1. 更新索引

- 更新 MEMORY.md

  1. 健康检查

- < 500 行:✅ 健康 - 500-1000:⚠️ 需关注 - 1000:🔴 过载


八步自我迭代法

每日/重大任务后执行的反思与改进流程。

触发条件

  • 每晚 22:00 与每日总结结合执行
  • 完成重大任务后
  • 用户明确要求

八步流程

1. 观察 - 回顾今天完整工作
2. 分析 - 评估做得好/需改进的地方
3. 设计 - 针对问题设计解决方案
4. 实施 - 更新系统文件
5. 验证 - 检查完整性,自我评分
6. 记录 - 创建情景记忆
7. 提炼 - 创建/更新语义记忆
8. 提交 - Git commit

验证标准

  • 9-10分:完美执行
  • 7-8分:良好执行
  • 5-6分:需要改进
  • <7分:重新设计

技能调用

node skills/self-iterator/iterate.js [scope]

会话加载规则

每次会话开始时:

  1. 检查重启上下文 → /root/.openclaw/restart-context.json
  2. 读取核心身份 → identity/00-core.md
  3. 读取用户信息 → USER.md
  4. 读取情景记忆 → memory/episodic/YYYY-MM/YYYY-MM-DD.md(当天+昨天)
  5. 主会话额外读取 → MEMORY.md

实施要点

  1. 文件优先:不要依赖" Mental Notes",所有重要信息写入文件
  2. 分层存储:原始细节 → 情景记忆,提炼知识 → 语义记忆
  3. 定期维护:通过 NOVA 流程保持系统健康
  4. 索引指引:MEMORY.md 作为入口,指向详细记忆

与现有系统集成

如果 AI Agent 使用 OpenClaw:

  1. 将此 skill 放入 ~/.openclaw/workspace/skills/
  2. 在 AGENTS.md 中添加记忆加载规则
  3. 配置 cron 任务执行 NOVA 维护

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

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

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

Local Agent

84.81%
按下载量换算69

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

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

继续浏览同类 Skills