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Agent Skill · 开发

forget-something(忘记某事)

forget-something 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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。

forget-something 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 6,324。

总安装 4,847周安装 198GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,568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
0.1.0

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:forget-something(忘记某事)
来源仓库:https://github.com/roryyu/forget-something
安装命令:
openclaw skills install forget-something
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 forget-something

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

忘记某事技能为人工智能系统实施遗忘机制,管理内存过载和维护数据隐私。适用于长期 AI 协作中的内存优化需求。支持选择性遗忘特定数据以释放资源。forget-something 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。使用时需确认遗忘范围和影响评估,避免丢失关键信息。

建议定期清理非必要数据,保持系统性能平衡。

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 forget-something;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

forget-something 怎么安装?

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

forget-something 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。

forget-something 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

forget-something 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。

forget-something 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,847 次,近一周安装 198 次,下载 1,568 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。

forget-something 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。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

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。
  • 需要处理开发类任务、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。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
forget-something

忘记某事 · 本页

4,847—只读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
forget-something
description
Implement forgetting mechanisms for AI systems to manage memory overload, improve performance, and maintain data privacy. Use when working with long-term AI systems, memory management, or privacy-preserving AI.

Forget Something Skill

遗忘机制技能

This skill enables implementation of forgetting mechanisms for AI systems, particularly for OpenClaw agents, to manage memory overload, improve performance, and maintain data privacy. 该技能为AI系统(特别是OpenClaw智能体)实现遗忘机制,用于管理内存过载、提高性能和维护数据隐私。

Overview

概述

Forgetting mechanisms are essential for AI systems that accumulate large amounts of data over time. They help:

  • Prevent memory bloat and performance degradation
  • Maintain data privacy by removing outdated or sensitive information
  • Focus on relevant information by eliminating noise
  • Comply with data retention policies and regulations

遗忘机制对于随时间积累大量数据的AI系统至关重要。它们有助于:

  • 防止内存膨胀和性能下降
  • 通过移除过时或敏感信息来维护数据隐私
  • 通过消除噪音来专注于相关信息
  • 遵守数据保留政策和法规

Forgetting Strategies

遗忘策略

1. Time-Based Forgetting

1. 基于时间的遗忘

Remove data after a specified time period. 在指定时间段后移除数据。

// Example: Remove memories older than 30 days
// 示例:删除超过30天的记忆
const forgetOldMemories = (memoryStore, days = 30) => {
  const cutoffTime = Date.now() - (days * 24 * 60 * 60 * 1000);
  memoryStore.filter(memory => memory.timestamp > cutoffTime);
};

2. Relevance-Based Forgetting

2. 基于相关性的遗忘

Remove data based on relevance score. 基于相关性分数移除数据。

// Example: Remove memories with relevance score below threshold
// 示例:删除相关性分数低于阈值的记忆
const forgetIrrelevantMemories = (memoryStore, threshold = 0.3) => {
  memoryStore.filter(memory => memory.relevance >= threshold);
};

3. Frequency-Based Forgetting

3. 基于访问频率的遗忘

Remove data based on access frequency. 基于访问频率移除数据。

// Example: Remove memories accessed less than N times
// 示例:删除访问次数少于N次的记忆
const forgetInfrequentMemories = (memoryStore, minAccessCount = 2) => {
  memoryStore.filter(memory => memory.accessCount >= minAccessCount);
};

4. Explicit Forgetting

4. 显式遗忘

Remove specific data based on user requests. 根据用户请求移除特定数据。

// Example: Remove specific memory by ID
// 示例:通过ID删除特定记忆
const forgetSpecificMemory = (memoryStore, memoryId) => {
  memoryStore.filter(memory => memory.id !== memoryId);
};

5. Context-Based Forgetting

5. 基于上下文的遗忘

Remove data based on current context relevance. 基于当前上下文相关性移除数据。

// Example: Remove memories unrelated to current task
// 示例:删除与当前任务无关的记忆
const forgetContextIrrelevant = (memoryStore, currentContext) => {
  memoryStore.filter(memory => {
    return memory.topics.some(topic => currentContext.topics.includes(topic));
  });
};

Implementation for OpenClaw

OpenClaw实现

Memory Store Structure

记忆存储结构

// Example memory structure
// 示例记忆结构
const memory = {
  id: "unique-id-123",
  content: "This is a memory content",
  timestamp: Date.now(),
  relevance: 0.8,
  accessCount: 5,
  topics: ["project", "meeting", "action-item"],
  source: "user-input",
  sensitivity: "low" // low, medium, high
  // 敏感度:低、中、高
};

Forgetting Configuration

遗忘配置

// OpenClaw forgetting configuration
// OpenClaw遗忘配置
const forgettingConfig = {
  strategies: [
    {
      type: "time-based",
      days: 30,
      enabled: true
    },
    {
      type: "relevance-based",
      threshold: 0.3,
      enabled: true
    },
    {
      type: "frequency-based",
      minAccessCount: 2,
      enabled: true
    }
  ],
  runInterval: "daily", // daily, weekly, monthly
  // 运行间隔:每日、每周、每月
  dryRun: false, // preview what would be deleted
  // 模拟运行:预览将要删除的内容
  backupBeforeForgetting: true
  // 遗忘前备份:是
};

Integration with OpenClaw

与OpenClaw集成

// Example integration with OpenClaw agent
// 与OpenClaw智能体集成示例
const OpenClawForgettingMechanism = {
  init(agent) {
    this.agent = agent;
    this.memoryStore = agent.memory;
    this.config = agent.config.forgettingMechanism || {};
    this.setupScheduler();
  },
  
  setupScheduler() {
    const interval = this.config.runInterval || "daily";
    const cronExpression = this.getCronExpression(interval);
    
    // Schedule forgetting based on configuration
    // 根据配置安排遗忘任务
    this.agent.scheduler.addJob({
      name: "forgetting-mechanism",
      cron: cronExpression,
      task: () => this.runForgetting()
    });
  },
  
  getCronExpression(interval) {
    const expressions = {
      daily: "0 0 * * *",
      weekly: "0 0 * * 0",
      monthly: "0 0 1 * *"
    };
    return expressions[interval] || "0 0 * * *";
  },
  
  async runForgetting() {
    this.agent.logger.info("Running forgetting mechanism...");
    
    const originalCount = this.memoryStore.size;
    
    // Apply all enabled strategies
    // 应用所有启用的策略
    this.config.strategies?.forEach(strategy => {
      if (strategy.enabled) {
        this.applyStrategy(strategy);
      }
    });
    
    const finalCount = this.memoryStore.size;
    const removedCount = originalCount - finalCount;
    
    this.agent.logger.info(`Forgetting mechanism completed: Removed ${removedCount} memories`);
    
    return {
      originalCount,
      finalCount,
      removedCount
    };
  },
  
  applyStrategy(strategy) {
    switch (strategy.type) {
      case "time-based":
        this.forgetTimeBased(strategy.days);
        break;
      case "relevance-based":
        this.forgetRelevanceBased(strategy.threshold);
        break;
      case "frequency-based":
        this.forgetFrequencyBased(strategy.minAccessCount);
        break;
      case "context-based":
        this.forgetContextBased(strategy.context);
        break;
      default:
        this.agent.logger.warn(`Unknown forgetting strategy: ${strategy.type}`);
    }
  },
  
  forgetTimeBased(days = 30) {
    const cutoffTime = Date.now() - (days * 24 * 60 * 60 * 1000);
    this.memoryStore.filter(memory => memory.timestamp > cutoffTime);
  },
  
  forgetRelevanceBased(threshold = 0.3) {
    this.memoryStore.filter(memory => memory.relevance >= threshold);
  },
  
  forgetFrequencyBased(minAccessCount = 2) {
    this.memoryStore.filter(memory => memory.accessCount >= minAccessCount);
  },
  
  forgetContextBased(context) {
    this.memoryStore.filter(memory => {
      return memory.topics.some(topic => context.topics.includes(topic));
    });
  },
  
  // Manual forgetting methods
  // 手动遗忘方法
  forgetSpecificMemory(memoryId) {
    return this.memoryStore.filter(memory => memory.id !== memoryId);
  },
  
  forgetByTopic(topic) {
    return this.memoryStore.filter(memory => !memory.topics.includes(topic));
  },
  
  forgetAll() {
    return this.memoryStore.clear();
  }
};

Usage Examples

使用示例

1. Configure Forgetting Mechanism

1. 配置遗忘机制

// In agent configuration
// 在智能体配置中
const agentConfig = {
  // ... other config
  // ... 其他配置
  forgettingMechanism: {
    strategies: [
      {
        type: "time-based",
        days: 30,
        enabled: true
      },
      {
        type: "relevance-based",
        threshold: 0.4,
        enabled: true
      }
    ],
    runInterval: "daily",
    backupBeforeForgetting: true
  }
};

2. Manual Forgetting

2. 手动遗忘

// In agent code
// 在智能体代码中
await agent.forgettingMechanism.forgetSpecificMemory("memory-id-123");
await agent.forgettingMechanism.forgetByTopic("confidential");

3. Run Forgetting on Demand

3. 按需运行遗忘

// Trigger forgetting manually
// 手动触发遗忘
const result = await agent.forgettingMechanism.runForgetting();
console.log(`Removed ${result.removedCount} memories`);

Best Practices

最佳实践

  1. Backup Strategy: Always backup memories before running forgetting operations
  2. 备份策略:在运行遗忘操作前始终备份记忆
  1. Dry Run First: Use dryRun mode to preview what would be deleted
  2. 先模拟运行:使用dryRun模式预览将要删除的内容
  1. Gradual Implementation: Start with conservative settings and adjust over time
  2. 逐步实施:从保守设置开始,随着时间推移进行调整
  1. Monitor Impact: Track performance and user experience after forgetting operations
  2. 监控影响:在遗忘操作后跟踪性能和用户体验
  1. Combine Strategies: Use multiple strategies for more effective memory management
  2. 组合策略:使用多种策略进行更有效的记忆管理
  1. Privacy Compliance: Ensure forgetting mechanisms comply with data protection regulations
  2. 隐私合规:确保遗忘机制符合数据保护法规

Privacy Considerations

隐私考虑

  • Right to be Forgotten: Implement explicit forgetting for user requests
  • 被遗忘权:为用户请求实现显式遗忘
  • Data Minimization: Only retain data that is necessary for the system's purpose
  • 数据最小化:只保留系统目的所需的数据
  • Sensitive Data: Apply stricter forgetting rules to sensitive information
  • 敏感数据:对敏感信息应用更严格的遗忘规则
  • Audit Trail: Maintain logs of forgetting operations for accountability
  • 审计跟踪:保留遗忘操作的日志以确保问责制

Performance Benefits

性能优势

  • Reduced Memory Footprint: Smaller memory stores use less system resources
  • 减少内存占用:更小的记忆存储使用更少的系统资源
  • Faster Retrieval: Queries run faster on smaller datasets
  • 更快的检索:在较小的数据集上查询运行更快
  • Improved Relevance: Focus on more recent and relevant information
  • 提高相关性:专注于更新的相关信息
  • Lower Storage Costs: Reduce storage requirements for long-term operations
  • 降低存储成本:减少长期运营的存储需求

Testing and Validation

测试与验证

// Example test for forgetting mechanism
// 遗忘机制测试示例
const testForgettingMechanism = () => {
  // Create test memories
  // 创建测试记忆
  const testMemories = [
    {
      id: "mem1",
      content: "Old memory",
      timestamp: Date.now() - (40 * 24 * 60 * 60 * 1000), // 40 days old
      // 40天前
      relevance: 0.2,
      accessCount: 1
    },
    {
      id: "mem2",
      content: "Recent relevant memory",
      timestamp: Date.now() - (10 * 24 * 60 * 60 * 1000), // 10 days old
      // 10天前
      relevance: 0.8,
      accessCount: 5
    },
    {
      id: "mem3",
      content: "Recent irrelevant memory",
      timestamp: Date.now() - (5 * 24 * 60 * 60 * 1000), // 5 days old
      // 5天前
      relevance: 0.1,
      accessCount: 1
    }
  ];
  
  // Initialize memory store
  // 初始化记忆存储
  const memoryStore = new MemoryStore(testMemories);
  
  // Create forgetting mechanism
  // 创建遗忘机制
  const forgetting = new OpenClawForgettingMechanism();
  forgetting.memoryStore = memoryStore;
  forgetting.config = {
    strategies: [
      { type: "time-based", days: 30, enabled: true },
      { type: "relevance-based", threshold: 0.3, enabled: true }
    ]
  };
  
  // Run forgetting
  // 运行遗忘
  forgetting.runForgetting();
  
  // Verify results
  // 验证结果
  const remainingMemories = memoryStore.getAll();
  console.log(`Remaining memories: ${remainingMemories.length}`);
  console.log(remainingMemories.map(m => m.content));
  
  // Should only keep mem2
  // 应该只保留mem2
  return remainingMemories.length === 1 && remainingMemories[0].id === "mem2";
};

Integration Points

集成点

  • OpenClaw Agents: Integrate with agent memory systems
  • OpenClaw智能体:与智能体记忆系统集成
  • Schedulers: Run forgetting operations on a schedule
  • 调度器:按计划运行遗忘操作
  • API Endpoints: Expose forgetting functionality via API
  • API端点:通过API公开遗忘功能
  • User Interfaces: Allow users to configure and trigger forgetting
  • 用户界面:允许用户配置和触发遗忘

Future Enhancements

未来增强

  • Machine Learning-Based Forgetting: Use ML to predict which memories to forget
  • 基于机器学习的遗忘:使用ML预测哪些记忆需要被遗忘
  • Adaptive Strategies: Automatically adjust forgetting parameters based on usage patterns
  • 自适应策略:根据使用模式自动调整遗忘参数
  • Memory Compression: Compress less important memories instead of deleting them
  • 记忆压缩:压缩不太重要的记忆而不是删除它们
  • Cross-Agent Forgetting: Coordinate forgetting across multiple connected agents
  • 跨智能体遗忘:在多个连接的智能体之间协调遗忘

References

参考资料

平台分布

OpenClaw

81.46%
按下载量换算1,277

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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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