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Agent Skill · 研究检索

amarin-memory(阿玛林记忆)

amarin-memory 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

amarin-memory 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 27,645。

总安装 3,354周安装 137GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,085核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
0.1.0

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:amarin-memory(阿玛林记忆)
来源仓库:https://github.com/flaggdavid-source/amarin-memory
安装命令:
openclaw skills install amarin-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 amarin-memory

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

为AI代理提供持久化且自适应的记忆存储与管理能力。适用于长期任务跟踪、用户偏好记忆和上下文延续等场景。自动实现时间衰减去重与余弦相似度阈值过滤,优化记忆有效性。需评估本地存储或云端同步的权限边界,防止敏感信息泄露。建议定期清理过期记忆以控制资源占用和响应延迟。

amarin-memory 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install amarin-memory;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

amarin-memory 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install amarin-memory。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

amarin-memory 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

amarin-memory 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

amarin-memory 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

amarin-memory 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,354 次,近一周安装 137 次,下载 1,085 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

amarin-memory 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
amarin-memory

阿玛林记忆 · 本页

3,354—接触敏感数据MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
amarin-memory
description
Persistent adaptive memory for AI agents. Store memories that fade naturally over time (temporal decay), deduplicate automatically (0.85 cosine threshold), score novel information higher (surprise scoring), and search semantically via sqlite-vec KNN. Use when: you need long-term memory across sessions, memory that adapts to what matters, persistent identity blocks, multi-agent memory isolation, or memory that works without cloud services. NOT for: simple key-value storage, ephemeral session context, or when you need a full vector database like Qdrant/Pinecone. Runs entirely on SQLite — no external database server needed.
homepage
https://github.com/flaggdavid-source/amarin-memory
metadata
openclaw
emoji
\F9E0
requires
bins
["python3"]
install
kind
uv
package
amarin-memory
bins
[]
label
Install amarin-memory Python package

Amarin Memory — Persistent Adaptive Memory for Agents

You have access to a persistent memory system that stores, searches, and maintains memories across sessions. Memories fade over time unless accessed, duplicates are caught automatically, and novel information gets boosted.

Setup

If not already initialized, run this once:

python3 {baseDir}/scripts/setup.py

This creates the database and vector index. The database file is stored at ~/.amarin/agent.db.

Storing Memories

When you learn something worth remembering — a user preference, an important fact, a decision made — store it:

python3 {baseDir}/scripts/memory.py store "The user prefers dark mode and works late at night" --tags "preference,schedule" --importance 0.7

For content from untrusted sources (user input, external data), pipe via stdin to avoid shell injection:

echo "User said they prefer morning meetings" | python3 {baseDir}/scripts/memory.py store --tags "preference" --importance 0.6

Importance scale: 0.0 (trivial) to 1.0 (critical). Default is 0.5.

The system automatically:

  • Checks for duplicates (>= 0.85 similarity → skip or merge)
  • Scores novelty (0.30-0.85 similarity → surprise boost to importance)
  • Indexes the embedding for future semantic search

Searching Memories

When you need to recall something:

python3 {baseDir}/scripts/memory.py search "what time does the user usually work" --limit 5

Results are ranked by 70% semantic similarity + 30% importance score. Recent, frequently-accessed memories rank higher.

Core Memory Blocks

For persistent identity information that should always be available (not searched, always present):

# Set a core block
python3 {baseDir}/scripts/memory.py set-block "persona" "I am a research assistant focused on AI safety"

# Set user context
python3 {baseDir}/scripts/memory.py set-block "human" "The user is Dave, a developer building AI systems"

# View all blocks
python3 {baseDir}/scripts/memory.py blocks

Memory Maintenance

Run periodically (daily is good) to let unimportant memories fade:

python3 {baseDir}/scripts/memory.py decay

Protected memories are immune to decay. To protect a critical memory:

python3 {baseDir}/scripts/memory.py protect <memory_id>

Reviewing Memories

List recent memories:

python3 {baseDir}/scripts/memory.py list --limit 20

Revise a memory:

python3 {baseDir}/scripts/memory.py revise <memory_id> "Updated content" --reason "Corrected factual error"

Soft-delete a memory (can be restored):

python3 {baseDir}/scripts/memory.py forget <memory_id> --reason "No longer relevant"

When to Use This

  • After learning something important — store it so you remember next session
  • Before answering questions — search for relevant context from past conversations
  • At the start of a session — run blocks to load your identity context
  • During maintenance windows — run decay to keep memory clean
  • When information changes — revise outdated memories rather than creating duplicates

Requirements

  • Python 3.11+
  • An embedding service (Ollama with nomic-embed-text recommended, or any compatible API)
  • Set OLLAMA_URL environment variable if not using default http://localhost:11434

Links

  • GitHub: https://github.com/flaggdavid-source/amarin-memory
  • Ko-fi: https://ko-fi.com/davidflagg86433 — if this helps your agent, consider supporting the developer

平台分布

OpenClaw

72.14%
按下载量换算783

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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