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Agent Skill · 研究检索

claude-memory-optimizer(Claude 记忆优化器)

claude-memory-optimizer 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。

claude-memory-optimizer 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为调用外部服务;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 23,932。

总安装 4,144周安装 178GitHub Stars 1下载 1,452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
1.3.0

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:claude-memory-optimizer(Claude 记忆优化器)
来源仓库:https://github.com/mystour/claude-memory-optimizer
安装命令:
openclaw skills install claude-memory-optimizer
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 claude-memory-optimizer

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。

增强版结构化记忆系统,含 frontmatter 元数据与自动迁移。继承四种分类体系并优化存储性能。claude-memory-optimizer 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。适用于大规模知识库管理与历史记录回溯。需验证迁移脚本对现有文件的兼容性。建议备份原始数据后再执行结构调整。

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 claude-memory-optimizer;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

    它需要调用外部服务,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

claude-memory-optimizer 怎么安装?

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

claude-memory-optimizer 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。

claude-memory-optimizer 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

claude-memory-optimizer 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。

claude-memory-optimizer 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,144 次,近一周安装 178 次,下载 1,452 次,GitHub 1 星。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。

claude-memory-optimizer 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

  • 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

  • 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
claude-memory-optimizer

Claude 记忆优化器 · 本页

4,1441调用外部服务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
claude-memory-optimizer
description
Structured memory system with 4-type classification (user/feedback/project/reference), frontmatter metadata, and automated migration. Based on Claude Code memory architecture.
tags
memory, claude-code, knowledge-management, persistence
version
1.0.0

Claude Memory Optimizer

Structured memory system for OpenClaw with 4-type classification and automated migration.

When to Use

  • Setting up memory for the first time in OpenClaw
  • Migrating from unstructured memory/*.md to organized categories
  • Improving memory recall with semantic frontmatter
  • Implementing Claude Code-style memory architecture

Features

  • 4-Type Classification: user, feedback, project, reference
  • Frontmatter Metadata: structured name/description/type for semantic search
  • Auto-Migration: one-command refactor of existing memory files
  • Log Mode: optional append-only daily logs (KAIROS style)

Quick Start

Install

clawhub install claude-memory-optimizer

Run Migration

# Auto-detect workspace
node ~/.openclaw/skills/claude-memory-optimizer/scripts/refactor-memory.js

# Or specify explicitly
node ~/.openclaw/skills/claude-memory-optimizer/scripts/refactor-memory.js ~/.openclaw/workspace

Verify

ls -la ~/.openclaw/workspace/memory/
cat ~/.openclaw/workspace/MEMORY.md

Memory Types

TypePurposeExample
userUser role, preferences, skills"Data scientist, prefers concise replies"
feedbackBehavior corrections/confirmations"No trailing summaries — user can read diffs"
projectProject context, decisions, deadlines"Thesis deadline: 2026-06-01"
referenceExternal system pointers"Kaggle: https://kaggle.com/chenziong"

Directory Structure

memory/
├── user/          # User information
├── feedback/      # Behavior guidance
├── project/       # Project context
├── reference/     # External references
└── logs/          # Append-only logs (optional)
    └── YYYY/
        └── MM/
            └── YYYY-MM-DD.md

Memory File Format

Each memory file uses frontmatter metadata:

---
name: Data Science Background
description: User is a data scientist focused on observability and LLMs
type: user
---

User studies at Beijing University of Technology & UCD, GPA 3.95/4.2.
Research: LLM, AI Agents, MCP.

**Skills:** Python, PyTorch, Transformers, NLP

**How to apply:** Use data science terminology, assume ML background.

What NOT to Save

  • Code patterns, architecture, file paths (derivable from codebase)
  • Git history, recent changes (use git log)
  • Debugging solutions (fix is in the code)
  • Content already in CLAUDE.md
  • Ephemeral task details (only useful in current session)

Configuration

OpenClaw Config

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "memorySearch": {
        "enabled": true,
        "provider": "local",
        "maxResults": 20,
        "minScore": 0.3
      },
      "compaction": {
        "memoryFlush": {
          "enabled": true,
          "softThresholdTokens": 4000
        }
      }
    }
  }
}

Usage Examples

Save User Preference

User: "Remember, I prefer concise replies without trailing summaries."

AI: Saves to memory/feedback/reply-style.md:

---
name: Reply Style Preference
description: User wants concise replies, no trailing summaries
type: feedback
---

**Rule:** Keep replies concise, no trailing summaries.

**Why:** User said "I can read the diff myself."

**How to apply:** End responses directly after completing work.

Retrieve Memory

User: "What did I say about database testing?"

AI: Runs memory_search query="database testing" → returns memory/feedback/db-testing.md

Verify Memory

User: "Is the experiment design in memory/project/dong-thesis.md still current?"

AI: Runs grep to verify → detects outdated info → updates memory file.

Migration Guide

Before

memory/
├── 2026-03-21.md
├── 2026-03-28.md
├── research-memory.md
└── video-memory.md

After

memory/
├── project/
│   ├── 2026-03-21-.md
│   ├── 2026-03-28-.md
│   └── research-memory.md
├── reference/
│   └── video-memory.md
└── logs/2026/04/2026-04-02.md

Advanced Features

Semantic Retrieval (Future)

async function findRelevantMemories(query: string, memoryDir: string) {
  const memories = await scanMemoryFiles(memoryDir);
  const selected = await selectRelevantMemories(query, memories);
  return selected.slice(0, 5); // Top 5 relevant memories
}

Verification on Recall (Future)

Before recommending from memory:

  1. If memory names a file → ls to verify existence
  2. If memory names a function → grep to confirm
  3. If memory conflicts with current state → trust current observation, update memory
"Memory says X exists" ≠ "X exists now"

Maintenance

Daily (Heartbeat)

  • Append to memory/YYYY-MM-DD.md
  • Record decisions, conversations, learnings

Weekly (Review)

  • Read daily notes
  • Distill important info to MEMORY.md
  • Remove outdated entries

Monthly (Audit)

  • Review project progress
  • Update long-term goals
  • Check .learnings/ records

Troubleshooting

Memory Not Loaded

  • Ensure MEMORY.md exists in workspace root
  • Check agents.defaults.memorySearch.enabled = true
  • Restart OpenClaw gateway

Poor Recall Quality

  • Add specific description in frontmatter
  • Use consistent keywords
  • Adjust minScore (lower = broader matches)

Migration Fails

  • Backup memory/ directory first
  • Run script with --dry-run (if available)
  • Check file permissions

References

  • Claude Code: src/memdir/ (memdir.ts, memoryTypes.ts, findRelevantMemories.ts)
  • OpenClaw Docs: docs/concepts/memory.md
  • Related Skills: memory-setup-openclaw, elite-longterm-memory

License

MIT-0

License

MIT-0

平台分布

OpenClaw

86.76%
按下载量换算1,260

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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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