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dtldhjh-auto-memorydtldhjh 自动记忆

Agent Skill

dtldhjh-auto-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。

总安装

8,504

周安装

344

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

2,669
OpenClaw

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。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

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:dtldhjh-auto-memory(dtldhjh 自动记忆)
来源仓库:https://github.com/dtldhjh/dtldhjh-auto-memory
安装命令:
openclaw skills install dtldhjh-auto-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 dtldhjh-auto-memory

简介

LLM 增强记忆系统 — 语义理解、智能摘要、敏感信息保护。三层架构自动管理 agent 记忆。

SKILL.md

name
auto-memory
version
3.0.0
description
LLM 增强记忆系统 — 语义理解、智能摘要、敏感信息保护。三层架构自动管理 agent 记忆。
author
dtldhjh
license
MIT
category
productivity
platforms

Auto Memory - LLM 增强记忆系统 v3.0.0

LLM 驱动的智能记忆系统,让 agent 拥有完整的持久记忆能力。

v3.0.0 核心特性

特性说明
🤖 LLM 分析语义理解对话内容,智能分类
🔒 敏感信息保护自动检测并脱敏 API Key、Token、密码等
📊 结构化提取偏好/决策/待办/问题/学习 五维分类
📝 智能摘要自动生成对话摘要
🔄 智能去重跨次运行去重,不再重复累积

三层记忆架构

用户对话
    ↓ (extract-memory.sh v3 + LLM)
┌─────────────────────────┐
│  memory/YYYY-MM-DD.md   │  日常日志
│  - LLM 智能分析         │
│  - 五维分类提取         │
│  - 敏感信息脱敏         │
└───────────┬─────────────┘
            ↓ (update-long-memory.sh)
┌─────────────────────────┐
│      MEMORY.md          │  长期记忆
│  - 用户偏好             │
│  - 重要决策             │
│  - 项目进展             │
└───────────┬─────────────┘
            ↓ (openclaw memory index)
┌─────────────────────────┐
│     向量数据库          │  可检索
│  - openclaw memory search │
└─────────────────────────┘

安装

# 创建目录
mkdir -p ~/.openclaw/scripts
mkdir -p ~/.openclaw/workspace/memory/archive
mkdir -p ~/.openclaw/workspace/.learnings/shared

# 下载脚本
# extract-memory.sh (v3.0 LLM 增强版)
# update-long-memory.sh

# 设置权限
chmod +x ~/.openclaw/scripts/extract-memory.sh
chmod +x ~/.openclaw/scripts/update-long-memory.sh

配置 HEARTBEAT.md

## 1. 自动记忆更新
\`\`\`bash
~/.openclaw/scripts/extract-memory.sh main
\`\`\`

## 2. 长期记忆同步
\`\`\`bash
~/.openclaw/scripts/update-long-memory.sh main
\`\`\`

LLM 分析输出

## LLM 分析 (10:34)

**摘要**: 本次对话完成了记忆系统的三层架构改造

### 🎯 偏好
- OpenCode 模型偏好设置
- 服务开发配置:端口 10001-10100

### 📋 决策
- 采用三层互补架构管理记忆

### 📌 待办
- ✅ 优化脚本
- ✅ 创建更新脚本

### ❌ 问题
- MEMORY.md 未及时更新

### 💡 学习
- 去重机制需要跨次检查

敏感信息保护

类型模式替换为
API Keyapi_key=xxx[REDACTED_KEY]
Tokentoken=xxx[REDACTED_TOKEN]
密码password=xxx[REDACTED_PASSWORD]
手机号13812345678[REDACTED_PHONE]
邮箱user@example.com[REDACTED_EMAIL]
内网 IP192.168.x.x[REDACTED_IP]

脱敏流程:

  1. 检测敏感模式
  2. 发送给 LLM 前脱敏
  3. LLM 返回结果再次检查

示例输出

🧹 检查过期文件...
📚 加载学习经验...
📄 分析 session: e0262284-xxx.jsonl
   🤖 使用 LLM 分析对话...
✅ LLM 分析完成
   📝 摘要: 本次对话完成了记忆系统的三层架构改造...
🔄 更新向量索引...
✅ 索引已更新

更新日志

v3.0.0 (2026-03-22)

  • 🤖 LLM 语义分析(使用当前模型)
  • 🔒 敏感信息自动脱敏
  • 📊 五维分类提取
  • 📝 智能摘要生成
  • 🔄 智能去重

v2.0.0 (2026-03-22)

  • 三层记忆架构
  • 自动同步到 MEMORY.md

v1.0.0 (2026-03-12)

  • 初始版本

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

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

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

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

OpenClaw

77.06%
按下载量换算2,057

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

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。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。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

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