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Agent Skill · 研究检索

fast-unified-memory(快速统一内存)

fast-unified-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。

fast-unified-memory 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;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 11,056。

总安装 11,756周安装 505GitHub Stars 公开资料未说明下载 4,121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
1.0.1

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:fast-unified-memory(快速统一内存)
来源仓库:https://github.com/broedkrummen/fast-unified-memory
安装命令:
openclaw skills install fast-unified-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 fast-unified-memory

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。

结合本地 Ollama 嵌入与文件存储实现语义向量检索。适用于私有知识库查询、上下文记忆保持等需要快速响应的场景。支持基于关键词或语义相似度筛选历史对话与文档片段。fast-unified-memory 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。数据存储于本地文件系统,敏感信息需自行加密以防泄露。

性能受本地硬件资源影响,建议定期清理过期条目优化索引效率。

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 fast-unified-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

    它需要需要联网,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

fast-unified-memory 怎么安装?

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

fast-unified-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。

fast-unified-memory 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

fast-unified-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。

fast-unified-memory 用的人多吗?

公开数据是累计安装 11,756 次,近一周安装 505 次,下载 4,121 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。

fast-unified-memory 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

  • 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

  • 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
fast-unified-memory

快速统一内存 · 本页

11,756—需要联网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

Skill: Fast Unified Memory

A high-performance unified memory system that integrates OpenClaw memory with semantic memory storage using Ollama's nomic-embed-text model for ultra-fast embeddings.

Overview

This skill provides a unified memory layer that combines:

  • OpenClaw Memory: Standard file-based memory storage
  • Semantic Memory: Vector-based memory using Ollama embeddings

Features

  • ⚡ Ultra-fast: ~130ms for combined search (embedding ~40ms + search ~90ms)
  • 🔒 Private: All processing done locally via Ollama
  • 💰 Free: No API costs - uses local Ollama instance
  • 🧠 Semantic: Uses nomic-embed-text for intelligent similarity matching

Requirements

  • Ollama installed and running
  • nomic-embed-text model pulled: ollama pull nomic-embed-text

Installation

# Install Ollama first
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# Pull the embedding model
ollama pull nomic-embed-text

# Start Ollama
ollama serve

Usage

Commands

# Search both memory systems
node fast-unified-memory.js search "your query"

# Add a memory
node fast-unified-memory.js add "User prefers concise responses"

# List all memories
node fast-unified-memory.js list

# Show system stats
node fast-unified-memory.js stats

Architecture

┌─────────────────────────────────────────────┐
│           FAST UNIFIED MEMORY                │
│                                             │
│  ┌─────────────┐    ┌─────────────┐        │
│  │   OpenClaw  │    │   Semantic  │        │
│  │   Memory    │    │   Memory    │        │
│  │ (files)     │    │  (vectors) │        │
│  └─────────────┘    └─────────────┘        │
│           ↓                  ↓              │
│    [Keyword Match]   [Cosine Similarity]   │
│                                             │
│        Unified Results (ranked)             │
└─────────────────────────────────────────────┘

Performance

MetricValue
Embedding generation~40ms
Vector search~50ms
File search~40ms
Total search~130ms

Configuration

The skill uses these defaults:

  • Ollama URL: http://localhost:11434
  • Embedding model: nomic-embed-text
  • Memory storage: ~/.mem0/fast-store.json
  • OpenClaw memory: ~/.openclaw/workspace/memory/

Files

  • fast-unified-memory.js - Main CLI tool
  • SKILL.md - This documentation

Troubleshooting

Ollama not running:

ollama serve

Model not found:

ollama pull nomic-embed-text

Port conflict: The skill assumes Ollama is on port 11434. Update the OLLAMA_URL constant if using a different port.

License

MIT

平台分布

OpenClaw

86.17%
按下载量换算3,551

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

可疑

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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