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Agent Skill · 研究检索

failure-memory-log(故障记忆记录)

failure-memory-log 用于记录任务执行中的错误、用户纠正、经验和能力缺口,适合在 OpenClaw 中希望让 Agent 持续沉淀问题、修正和最佳实践时使用。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。

failure-memory-log 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为执行命令;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 10,343。

总安装 12,735周安装 536GitHub Stars 2下载 4,460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:failure-memory-log(故障记忆记录)
来源仓库:https://github.com/voidlight00/failure-memory-log
安装命令:
openclaw skills install failure-memory-log
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 failure-memory-log

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。

自动记录任务失败模式并提供解决方案建议的知识库系统。适合希望 Agent 持续积累经验、减少重复错误的长期协作场景。可捕获错误上下文、根因分析和修复方案形成知识条目。需开启日志写入权限并定期归档以避免存储溢出。failure-memory-log 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

建议结合人工审核机制,确保记录内容的准确性和实用性。

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 failure-memory-log;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

    它需要执行命令,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

failure-memory-log 怎么安装?

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

failure-memory-log 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。

failure-memory-log 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install failure-memory-log 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

failure-memory-log 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。

failure-memory-log 用的人多吗?

公开数据是累计安装 12,735 次,近一周安装 536 次,下载 4,460 次,GitHub 2 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。

failure-memory-log 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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。

不太适合

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 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
failure-memory-log

故障记忆记录 · 本页

12,7352执行命令MIT-0有提醒

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
failure-memory
description
Automatic failure pattern recording and recall system. Prevents repeating the same mistakes by logging errors with context, root cause, and resolution. Use when: (1) a command/task fails and you want to record why, (2) starting a new task and want to check for known pitfalls, (3) reviewing accumulated failure patterns for learning, (4) agent makes an error and needs to log it for future prevention. Triggers: 'log failure', 'check failures', 'failure report', 'what went wrong', 'mistake log', or any error/failure during agent work.

Failure Memory

Record failures. Learn from them. Never repeat them.

Core Concept

Every failure has three parts:

  1. What happened (error message, symptom)
  2. Why it happened (root cause)
  3. How to fix/avoid it (resolution)

This skill stores them in a searchable markdown file and provides a recall mechanism before starting similar tasks.

File Structure

memory/
└── failures.md      # All failure records (append-only log)

Recording a Failure

When an error occurs during work, append to memory/failures.md:

## [YYYY-MM-DD HH:mm] <short title>

- **Category:** <build|deploy|config|api|permissions|data|logic|network|dependency>
- **Context:** <what you were trying to do>
- **Error:** `<exact error message or symptom>`
- **Root Cause:** <why it happened>
- **Resolution:** <what fixed it>
- **Prevention:** <how to avoid next time>
- **Tags:** <comma-separated keywords for search>

When to Record

Record AUTOMATICALLY when:

  • A shell command exits non-zero and you identify why
  • An API call fails and you find the cause
  • A config/setup step fails and you resolve it
  • You catch yourself repeating a previously-solved mistake
  • A sub-agent reports an error with resolution

Do NOT record:

  • Transient network timeouts (unless pattern emerges)
  • Intentional test failures
  • User-cancelled operations

Pre-Task Recall

Before starting any significant task, search failures for relevant history:

grep -i "<keyword>" memory/failures.md

Or use memory_search if vector search is available:

memory_search query="<task description> failure error"

If matches found, mention them briefly:

⚠️ Known pitfall: [title] — [prevention tip]

Failure Report

When asked for a failure report or review, generate a summary:

  1. Read memory/failures.md
  2. Group by category
  3. Identify repeat patterns (same root cause appearing multiple times)
  4. Suggest systemic fixes for patterns

Report Format

# Failure Report — YYYY-MM-DD

## Stats
- Total: N failures recorded
- Top category: <category> (N occurrences)
- Repeat offenders: N patterns seen 2+ times

## Repeat Patterns
### <pattern name>
- Seen: N times
- Root cause: <shared cause>
- Systemic fix: <recommendation>

## Recent Failures (last 7 days)
- [date] <title> — <resolution>

Initialization

Run scripts/init.sh to set up the failures file:

bash scripts/init.sh [memory_dir]

Default memory_dir: ./memory

Best Practices

  1. Be specific — "EACCES on /var/run/docker.sock" beats "permission error"
  2. Include the exact error — Future grep depends on it
  3. Tag generously — More tags = better recall
  4. Review monthly — Patterns reveal systemic issues
  5. Link to fixes — Reference commits, PRs, or config changes when possible

平台分布

OpenClaw

76.85%
按下载量换算3,428

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install failure-memory-log 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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