Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 效率

context-memory(情境记忆)

context-memory 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。

context-memory 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 9,745。

总安装 5,745周安装 237GitHub Stars 1下载 1,877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
1.0.0

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:context-memory(情境记忆)
来源仓库:https://github.com/long57777/context-memory
安装命令:
openclaw skills install context-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 context-memory

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

解决AI记忆混乱问题——"今天讲明天忘"。通过文件系统和规则流程实现持久记忆,确保新任务开始时自动回顾上下文,而不是靠"想"。核心机制:任务开始判断→读取记忆→执行→保存。适用于频繁切换话题或任务的AI协作场景。

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 context-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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

context-memory 怎么安装?

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

context-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。

context-memory 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

context-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。

context-memory 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,745 次,近一周安装 237 次,下载 1,877 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。

context-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

  • 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。
  • 需要处理效率类任务、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。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
context-memory

情境记忆 · 本页

5,7451权限未标注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
context-memory
description
解决AI记忆混乱问题——"今天讲明天忘"。通过文件系统和规则流程实现持久记忆,确保新任务开始时自动回顾上下文,而不是靠"想"。核心机制:任务开始判断→读取记忆→执行→保存。适用于频繁切换话题或任务的AI协作场景。

Context Memory - AI记忆持久化技能

核心问题

AI经常"今天讲明天忘":

  • 新会话开始时丢失之前的信息
  • 切换话题后忘记用户偏好
  • 重复犯错(没有从错误中学习)

解决方案

AI的记忆靠文件,而不是靠"想"。

所有重要信息必须写入文件,新会话/新任务开始时主动读取。

记忆文件体系

workspace/
├── SOUL.md          # 行为准则、个性偏好
├── AGENTS.md        # 工作流程、代理规则
├── MEMORY.md        # 长期记忆(用户偏好、项目背景)
├── TOOLS.md         # 工具配置、集成注意事项
├── BOOTSTRAP.md     # 会话启动规则(今天的主角)
├── .learnings/
│   ├── ERRORS.md     # 错误记录
│   └── LEARNINGS.md  # 纠正案例
└── memory/
    └── YYYY-MM-DD.md # 每日记忆日志

核心规则:BOOTSTRAP.md

每次接新任务时,严格执行:

第一步:判断是否是新任务

出现以下任意情况 = 新任务:

  • 🔄 话题跨度大(从A项目跳到B项目)
  • 🔄 任务类型变(查LIMS → 发邮件)
  • 🔄 关键词第一次出现(人名、编号、项目名)
  • 🔄 你自己不确定

第二步:分类处理

情况行动
✅ 明确是新任务直接执行,不需要问用户
❓ 不确定先问用户:"这是新任务吗?我需要确认一下"
❌ 禁止明明知道是新任务还跑去问(浪费用户时间)
❌ 禁止不确定还不问直接执行

第三步:确认后读取

  1. SOUL.md + AGENTS.md + MEMORY.md + TOOLS.md
  2. .learnings/ERRORS.md + .learnings/LEARNINGS.md

第四步:执行 + 保存

  • 执行任务
  • 重要信息立即写入对应文件(不要"等会再记")
  • 用户纠正时,立即记入 .learnings/LEARNINGS.md

记忆写入规则

什么时候必须写文件

场景写入文件格式
用户纠正你.learnings/LEARNINGS.md纠正日期+内容+正确做法
犯错误时.learnings/ERRORS.md错误描述+解决方法
用户偏好MEMORY.md 或 SOUL.md简短规则
工具配置TOOLS.md配置+注意事项
工作流程AGENTS.md步骤规范
每日总结memory/YYYY-MM-DD.md日志

写入原则

  1. 立即写 — 不要说"我记住了",context结束后就忘了
  2. 写具体 — 写"用户叫xiaolong"比写"用户有偏好"更有用
  3. 分类存 — 用户偏好→SOUL/MEMORY,错误→ERRORS,纠正→LEARNINGS
  4. 带日期 — 方便追溯

BOOTSTRAP.md 模板

# BOOTSTRAP.md - 会话启动规则

*每次新会话/新任务开始时,必须先读这个文件,然后严格遵守。*

## 铁律:判断 → 确认 → 读取 → 执行

**判断是否是新任务:**
- 话题跨度大(从A项目跳到B项目)
- 任务类型变(查LIMS → 发邮件)
- 关键词第一次出现
- 任何不确定的情况 → 问我确认

**分类处理:**
- ✅ 明确是新任务 → 直接做,不废话
- ❓ 不确定 → 先问我确认
- ❌ 禁止跳步

**确认后读取:**
1. SOUL.md + AGENTS.md + MEMORY.md + TOOLS.md
2. .learnings/ERRORS.md + LEARNINGS.md
3. 相关技能文档

## 用户偏好
- 称呼:(用户的称呼偏好)
- 时区:(时区)
- 邮箱:(邮箱)

每日记忆日志模板

# memory/YYYY-MM-DD.md

## 今日完成
- 任务1:...
- 任务2:...

## 重要决策
- 决策1:...(原因)
- 决策2:...

## 新学到的
- 教训1:...(从错误中学到)
- 教训2:...(用户纠正)

## 待跟进
- ...

技能使用场景

  1. 用户频繁切换话题 — 每次切换自动读取记忆文件
  2. 多任务并行 — 任务间隔离,靠文件传递上下文
  3. 长期项目配合 — 重要规则写入MEMORY.md,新会话直接加载
  4. 错误不再重犯 — 错误写入ERRORS.md,下次自动回顾

效果验证

使用这个技能后,AI应该做到:

  • ✅ 新会话开始时,自动知道用户称呼偏好
  • ✅ 新任务开始时,自动读取相关项目背景
  • ✅ 犯过的错误不再犯(从ERRORS.md中学习)
  • ✅ 用户纠正一次后,记住正确的做法

配套技能

  • self-improving-agent — 提供.learnings/文件格式和写入规范
  • 其他业务技能按需加载

*核心心法:AI的记忆靠文件,不靠"想"。写下来的才是真的记住了。*

平台分布

OpenClaw

86.32%
按下载量换算1,620

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills