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Agent Skill · 效率

dream-rem(梦雷姆)

dream-rem 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。

dream-rem 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 8,352。

总安装 7,173周安装 293GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,297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
3.0.13

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:dream-rem(梦雷姆)
来源仓库:https://github.com/jofiction918/dream-rem
安装命令:
openclaw skills install dream-rem
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 dream-rem

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。

深度整合记忆,将 daily 日记提炼到 topic 文件,清理过时内容 / 触发词:深度整合、梦境整理 / 命令:/dream-rem

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 dream-rem;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

dream-rem 怎么安装?

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

dream-rem 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。

dream-rem 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。

dream-rem 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。

dream-rem 用的人多吗?

公开数据是累计安装 7,173 次,近一周安装 293 次,下载 2,297 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。

dream-rem 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
dream-rem

梦雷姆 · 本页

7,173—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
dream-rem
version
3.1.0
description
深度整合记忆,将 daily 日记提炼到 topic 文件,清理过时内容 / 触发词:深度整合、梦境整理 / 命令:/dream-rem
license
MIT
triggers

dream-rem v3.1.0 — 睡梦式记忆深度整合

定时深度整合:将分散的 daily 日记提炼合并到 topic 文件,删除过时内容,保持 MEMORY.md 简洁可用。


线性工作流

触发:Cron 满足条件 OR 用户输入 "/dream-rem"
         ↓
Step 1 — 准备
         读取 heartbeat-state.json
         读取 MEMORY.md 索引
         扫描 topics/ 目录,建立 topic 清单
         ↓
Step 2 — Orient(建立视野)
         输出 topic 清单(文件名 + type + description)
         检查 MEMORY.md 是否超限(200行/25KB)
         ↓
Step 3 — Gather(收集信号)【含核查清单】
         确定扫描窗口:最近14天的 daily 文件
         执行 ls memory/*.md,列出窗口内所有文件
         逐个读取每个文件(不得跳过任何文件)
         输出"已扫描文件清单(共 N 个)"
         对照 topics/,识别:新信息 / 过时内容 / 矛盾
         ↓ [必须输出核查清单,才能进入下一步]
         ↓
Step 4 — Consolidate(整合执行)
         按核查清单结果执行:
         - 新信息 → 追加到已有 topic 或新建 topic
         - 过时内容 → 更新或删除
         - 矛盾 → 保留正确版本,删除错误版本
         ↓
Step 5 — Prune & Index(精简索引)
         重写 MEMORY.md(≤200行 + ≤25KB)
         更新 heartbeat-state.json
         ↓
Step 6 — 输出执行报告
         扫描N个文件 / 新增N个 topic / 删除N个 / MEMORY.md行数

Step 1 — 准备

  1. 读取 memory/heartbeat-state.json
  2. 自增 sessionCount(每次心跳代表一个新会话)
  3. 检测是否满足整合条件:

- sessionCount >= 5 且 距 lastDreamAt > 24小时 - 或距 lastDreamAt > 72小时(强制整合)

  1. 若不满足条件 → 回复 HEARTBEAT_OK,流程结束
  2. 若满足条件 → 继续 Step 2

Step 2 — Orient(建立视野)

  1. 读取 MEMORY.md 索引,了解当前主题覆盖情况
  2. 扫描 topics/ 目录,建立已有 topic 清单(文件名 + type + description)
  3. 确认 daily logs 位置(memory/ 或 memory/logs/)

MEMORY.md 超限警告:若超过 200 行或 25KB,在提案中标记。


Step 3 — Gather(收集信号)

硬性要求:在扫描窗口内不得跳过任何文件。

  1. 确定扫描窗口:取最近 14 天的 daily 文件(不得扩大也不缩小)
  2. 列出窗口内所有文件:先执行 ls memory/*.md 得到完整清单
  3. 逐个读取每个文件:窗口内所有文件都要读,不得只读最新或只读部分
  4. 建立扫描记录:输出格式:

> 已扫描文件(共 N 个,窗口14天): > - memory/2026-04-01.md ✓ > - memory/2026-04-03.md ✓

  1. 识别新信息:对照已有 topic 清单,标记值得新增/追加的内容
  2. 识别过时内容:逐个对比 topic 文件和 daily 新结论,标记矛盾或被推翻的内容
  3. 识别矛盾:同一事实在不同文件说法不一致,标记冲突

【核查清单 Gate】进入 Step 4 前,必须输出以下全部项,缺少任何一项不得进入整合:

  • [ ] 已扫描文件清单:列出所有文件名,证明窗口内无遗漏
  • [ ] 新信息摘要:每条新信息一行,证明确实读了内容
  • [ ] 过时 topic 清单:含文件路径和过时原因,证明逐个对比过
  • [ ] 矛盾 topic 清单:含涉及的两个文件路径和矛盾内容

若核查清单任何一项为空,必须重新确认,不得跳过。


Step 4 — Consolidate(整合执行)

按 Step 3 核查清单结果执行:

  • 新信息 → 有对应 topic → 合并追加进去
  • 新信息 → 无对应 topic → 新建 topic 文件(含 frontmatter)
  • 过时内容 → 更新为最新结论,或删除旧版本
  • 矛盾 → 保留正确版本,删除错误版本(不保留两个)

Step 5 — Prune & Index(精简索引)

  1. 重写 MEMORY.md:

- 每行一个指针:- [名称](topics/文件名.md) — 一句话 hook(≤150字符) - 总行数 ≤200,大小 ≤25KB - 删除过时 topic 的指针,补充新增 topic 的指针

  1. 验证修改后文件可读
  2. 更新 heartbeat-state.json 的 lastDreamAt,重置 sessionCount

Step 6 — 输出执行报告

## 🌙 Dream 完成 · YYYY-MM-DD HH:MM 扫描窗口:14天 已扫描文件:N个 本次耗时:N分钟 ### 整合结果 | 类型 | 数量 | 说明 | |------|------|------| | 🌟 新增/更新 topic | N个 | - | | 🗑 清理过时记忆 | N条 | - | | 📋 MEMORY.md | N行(之前 M行) | ✅ 精简 | ### 本次主要变化 - 新增:topics/xxx.md - 更新:topics/ccc.md - 删除:topics/ddd.md(过时) ### 下次整合预计 YYYY-MM-DD HH:MM(≥5会话 + ≥24小时后自动触发)

核心原则

  1. MEMORY.md = 纯索引——不是记忆文件,每行一个指针
  2. topic 文件 = 真实记忆——所有记忆内容存在 topics/ 下
  3. 删除被推翻的——不保留矛盾的两个版本
  4. 相对日期 → 绝对日期——"昨天" → "2026-04-04"

安装后配置

首次安装后,请在终端执行以下命令创建定时任务:

openclaw cron add --name "记忆深度整合(Dream)" --every 12h --session isolated --timeout-seconds 600 --message "检查并执行记忆深度整合(dream-rem)。..." --announce

心跳状态文件:memory/heartbeat-state.json,内容如下:

{ "lastExtraction": null, "lastDreamAt": null, "sessionCount": 0 }

触发条件

  • sessionCount >= 5 且 距上次整合 > 24小时
  • 或距上次整合 > 72小时(强制整合)

权限要求

  • FileRead:读取 MEMORY.md、topics/、daily 文件
  • FileWrite / FileEdit:修改 topics/、MEMORY.md、memory/heartbeat-state.json

触发词

  • 自动:Cron 每 12 小时检测(需手动创建)
  • 手动:/dream-rem

*本 Skill 基于 CC 记忆系统设计,适配 OpenClaw v3.1.0*

平台分布

OpenClaw

92.35%
按下载量换算2,121

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。

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