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Agent Skill · 开发

lingxi-memory(灵犀记忆)

lingxi-memory 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。

lingxi-memory 是开发类 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,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 5,119。

总安装 6,928周安装 283GitHub Stars 3下载 2,219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
1.1.15

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:lingxi-memory(灵犀记忆)
来源仓库:https://github.com/liuxiaolong1988/lingxi-memory
安装命令:
openclaw skills install lingxi-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 lingxi-memory

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。

自动记忆提炼 & 写入飞书知识库。定时扫描 OpenClaw 会话文件,自动提炼有价值的记忆,写入飞书多维表格/云文档知识库。

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 lingxi-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

lingxi-memory 怎么安装?

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

lingxi-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。

lingxi-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。

lingxi-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。

lingxi-memory 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,928 次,近一周安装 283 次,下载 2,219 次,GitHub 3 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。

lingxi-memory 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
lingxi-memory

灵犀记忆 · 本页

6,9283需要联网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
Lingxi-MindVault 灵曦记忆系统
description
自动记忆提炼 & 写入飞书知识库。定时扫描 OpenClaw 会话文件,自动提炼有价值的记忆,写入飞书多维表格/云文档知识库。
author
liuxiaolong1988
license
MIT
tags
memory, feishu, lark, automation, openclaw
required_env
optional_env
requires

Lingxi-MindVault - 灵曦记忆系统:自动记忆提炼 & 写入飞书知识库

⚠️ 风险提示

本技能的正常工作需要:

  1. 读取本地 OpenClaw 会话文件(包含你的聊天记录)→ 这是功能必需,因为要提炼记忆内容
  2. 将会话内容传给 AI agent 进行提炼 → AI 需要分析内容才能提炼
  3. 将提炼结果写入你 自己配置的 飞书知识库 → 结果存储在你自己的飞书空间

如果你不希望会话内容被 AI 处理,或者不希望数据存储到飞书,请不要安装。

描述

灵曦自动记忆系统,定时扫描 OpenClaw 会话文件,自动提炼有价值的记忆,写入飞书多维表格/云文档知识库。

v5 新架构:一次完成,省去队列,bash 调用 agent,agent 直接提炼 + 写入 + 通知,更简洁更实时!

功能特点

  • ✅ 稳定排除 heartbeat 会话(当前 + 历史自动标记)
  • ✅ 支持 .jsonl / .jsonl.reset.* / .jsonl.deleted.* 所有会话格式
  • ✅ 自动过滤空会话/小会话(用户消息数 < 1 或内容长度 < 20)
  • ✅ 完整的异常处理和通知,每个阶段都有错误通知
  • ✅ 超时支持 300 秒(5分钟),适应大会话
  • ✅ 开源友好,所有配置通过环境变量指定,无硬编码敏感信息
  • ✅ 启动检查,如果缺少必需环境变量会立即报错,不会静默使用错误配置
  • ✅ 原子进程锁,防止重复运行
  • ✅ 过期锁自动清理,不会死锁

架构流程图

【阶段 1:定时触发】
    │
    ├─▶ crontab
    │     ├─ 白天(8:00-22:00):每 1 分钟
    │     └─ 夜间(22:00-次日8:00):每 5 分钟
    │
【阶段 2:会话检查】
    │
    ├─▶ session_check.sh
    │     │
    │     ├─ 1. 获取进程锁(/tmp/session_check.lock)
    │     │
    │     ├─ 2. 读取 sessions.json
    │     │
    │     ├─ 3. 获取活跃会话
    │     │     ├─ 只保留最近 24 小时内更新的
    │     │     └─ 排除 key 为 "agent:main:main" 的 heartbeat 会话(活跃列表层面排除)
    │     │
    │     ├─ 4. 遍历所有会话文件
    │     │     ├─ .jsonl
    │     │     ├─ .jsonl.reset.*
    │     │     └─ .jsonl.deleted.*
    │     │
    │     ├─ 5. 对每个会话:
    │     │     │
    │     │     ├─ a. 文件存在?
    │     │     │   └─ 否 → 下一个
    │     │     │
    │     │     ├─ b. 已处理过?(/tmp/processed_sessions.tmp)
    │     │     │   └─ 是 → 下一个
    │     │     │
    │     │     ├─ c. 是 heartbeat 会话?
    │     │     │     ├─ 判断逻辑:
    │     │     │     │   1. 从 sessions.json 读取 agent:main:main 的 sessionFile
    │     │     │     │   2. 从 sessionFile 中提取 session_id
    │     │     │     │   3. 如果当前文件的 session_id == heartbeat 会话的 session_id → 跳过
    │     │     │     └─ 是 → 跳过,下一个
    │     │     │     └─ 否 → 继续
    │     │     │
    │     │     ├─ d. 是活跃会话?
    │     │     │   └─ 是 → 下一个
    │     │     │
    │     │     ├─ e. 已提炼过?(memory/.extracted_sessions)
    │     │     │   └─ 是 → 下一个
    │     │     │
    │     │     └─ f. 发现未提炼会话!
    │     │                 │
    │     │                 ├─ 发送通知:"发现未提炼会话: <session_id>,正在处理..."
    │     │                 │
    │     │                 ├─ 调用 do_extract_and_write.sh <会话文件路径>
    │     │                 │
    │     │                 └─ 检查结果:
    │     │                     ├─ 成功(退出码 0)→ 标记为已提炼
    │     │                     └─ 失败(退出码非 0)→ 不标记,下次重试
    │     │
    │     └─ 6. 释放进程锁
    │
【阶段 3:AI 提炼 + 写入(一次完成)】
    │
    ├─▶ do_extract_and_write.sh
    │     │
    │     ├─ 1. 完整读取会话文件(无行数限制)
    │     │
    │     ├─ 2. 统计用户消息数和内容长度
    │     │     ├─ 支持 .message.role
    │     │     └─ 支持 .message.content[0].text(数组和字符串两种格式)
    │     │
    │     ├─ 3. 过滤条件检查
    │     │     ├─ 用户消息数 ≥ 1
    │     │     └─ 内容长度 ≥ 20
    │     │
    │     ├─ 4. 过滤通过?
    │     │   ├─ 否 → 发送通知(CLI)→ 标记为已提炼 → 返回 0
    │     │   └─ 是 → 继续
    │     │
    │     ├─ 5. 准备 AI 提炼 prompt(占位符替换,解决多行引号问题)
    │     │
    │     ├─ 6. 调用 openclaw agent 进行 AI 提炼(后台运行,最多等待 300 秒 = 5 分钟)
    │     │
    │     ├─ 7. 检查 AI 调用结果:
    │     │   ├─ a. 超时?(> 300 秒)
    │     │   │   └─ 是 → 发送通知(CLI)→ "❌ 会话 <SESSION_ID> 提炼失败:AI调用超时(300秒)" → 退出 1
    │     │   ├─ b. 退出码非 0?
    │     │   │   └─ 是 → 发送通知(CLI)→ "❌ 会话 <SESSION_ID> 提炼失败:AI调用失败(退出码:<code>)" → 退出 1
    │     │   ├─ c. 输出为空?
    │     │   │   └─ 是 → 发送通知(CLI)→ "❌ 会话 <SESSION_ID> 提炼失败:AI返回为空" → 退出 2
    │     │   ├─ d. 输出包含 "DONE" → AI 已完成所有写入 → 标记为已提炼 → 退出 0
    │     │   ├─ 不包含 "DONE" 但包含错误 → 发送通知(CLI)→ "❌ 会话 <SESSION_ID> 提炼失败:AI返回错误信息" → 退出 1
    │     │   └─ 不包含 "DONE" 也不包含错误 → 发送通知(CLI)→ "❌ 会话 <SESSION_ID> 提炼失败:AI 没有完成写入" → 退出 3
    │     │
    │     └─ 完成,返回 0
    │
【阶段 4:完成】
    │
    └─▶ 结束,agent 已经完成所有提炼 + 写入 + 通知

文件结构

skill/lingxi-memory/
├── SKILL.md                         # 这个文件
├── session_check.sh                  # 会话检查脚本
└── do_extract_and_write.sh           # AI 提炼 + 写入脚本

环境变量配置(必填)

你必须在 workspace/.env 文件中配置以下环境变量,否则脚本无法运行:

# 你的飞书 open_id(必填,用于接收通知)
export FEISHU_USER_OPEN_ID="ou_xxxxxxxxxxxxxxxxxx"
# L2 任务看板:飞书多维表格 app_token(必填)
export L2_APP_TOKEN="your_l2_app_token"
# L2 任务看板:数据表 ID(必填)
export L2_TABLE_ID="your_l2_table_id"
# L3 项目日志:飞书云文档 doc_id(必填)
export L3_DOC_ID="your_l3_doc_id"
# L4 知识沉淀:飞书云文档 doc_id(必填)
export L4_DOC_ID="your_l4_doc_id"

# 可选配置:OpenClaw 会话目录(默认:/root/.openclaw/agents/main/sessions)
# export SESSIONS_DIR="/path/to/your/sessions"
# 可选配置:通知目标(默认:user:$FEISHU_USER_OPEN_ID)
# export NOTIFY_TARGET="user:ou_xxxxxxxxxxxxxxxxxx"

重要安全提示:

  • 不要使用默认提供的示例 ID,那是作者的飞书资源
  • 必须替换为你自己的飞书多维表格和文档 ID
  • 如果不配置,脚本会启动失败并提示你缺少环境变量,这是正常的安全设计

通知格式

场景通知内容发起方
发现未提炼会话发现未提炼会话: <session_id>,正在处理...session_check.sh (bash)
会话文件不存在❌ 会话 <SESSION_ID> 提炼失败:文件不存在do_extract_and_write.sh (bash)
过滤跳过ℹ️ 会话 <SESSION_ID> 过滤跳过:<原因>do_extract_and_write.sh (bash)
AI 调用超时❌ 会话 <SESSION_ID> 提炼失败:AI调用超时(300秒)do_extract_and_write.sh (bash)
AI 调用失败❌ 会话 <SESSION_ID> 提炼失败:AI调用失败(退出码:<code>)do_extract_and_write.sh (bash)
AI 返回为空❌ 会话 <SESSION_ID> 提炼失败:AI返回为空do_extract_and_write.sh (bash)
AI 返回错误❌ 会话 <SESSION_ID> 提炼失败:AI返回错误信息do_extract_and_write.sh (bash)
AI 没有完成写入❌ 会话 <SESSION_ID> 提炼失败:AI 没有完成写入do_extract_and_write.sh (bash)
提炼成功(有内容)`## 提炼结果\

\

  • L2 任务: X 条\
  • L3 项目: X 条\
  • L4 知识: X 条` | agent (AI) |

| 提炼成功(无内容) | ℹ️ 会话 <SESSION_ID> 提炼完成,无内容需要写入 | agent (AI) |

安装部署

# 1. 克隆/复制脚本到你的 workspace/scripts 目录
cp session_check.sh /root/.openclaw/workspace/scripts/
cp do_extract_and_write.sh /root/.openclaw/workspace/scripts/

# 2. 添加执行权限
chmod +x /root/.openclaw/workspace/scripts/*.sh

# 3. 创建已提炼记录文件
mkdir -p /root/.openclaw/workspace/memory
touch /root/.openclaw/workspace/memory/.extracted_sessions

# 4. 配置 crontab
# 编辑 crontab: crontab -e
# 添加以下内容:
# 白天(8:00-22:00)每 1 分钟运行一次
# */1 8-22 * * * /root/.openclaw/workspace/scripts/session_check.sh >> /tmp/session_check.log 2>&1
# 夜间(22:00-次日8:00)每 5 分钟运行一次
# */5 22-23 * * * /root/.openclaw/workspace/scripts/session_check.sh >> /tmp/session_check.log 2>&1
# */5 0-7 * * * /root/.openclaw/workspace/scripts/session_check.sh >> /tmp/session_check.log 2>&1

依赖

  • OpenClaw >= 2026.3.13
  • python3 >= 3.8
  • bash >= 4.0
  • 需要配合 OpenClaw 飞书官方插件使用
  • 需要开通飞书相关用户身份读写权限,完成用户 OAuth 授权后才能正常使用

配置说明

使用前必须完成:

  1. 在 OpenClaw 中启用飞书插件,并完成用户 OAuth 授权(获得飞书 API 访问权限)
  2. 在 workspace/.env 文件中配置以下环境变量:
# 你的飞书 open_id(必填,用于接收通知)
export FEISHU_USER_OPEN_ID="ou_xxxxxxxxxxxxxxxxxx"
# L2 任务看板:飞书多维表格 app_token
export L2_APP_TOKEN="your_l2_app_token"
# L2 任务看板:数据表 ID
export L2_TABLE_ID="your_l2_table_id"
# L3 项目日志:飞书云文档 doc_id
export L3_DOC_ID="your_l3_doc_id"
# L4 知识沉淀:飞书云文档 doc_id
export L4_DOC_ID="your_l4_doc_id"

如果不配置环境变量,会使用默认配置,但默认配置只能在灵曦的记忆空间使用,其他人使用需要修改为自己的飞书资源。

安全说明

安全扫描结果

检查项状态说明
命令注入✅ 安全所有变量都正确使用引号包裹,文件名使用 basename 提取,不会导致命令注入
路径遍历✅ 安全使用 basename 正确提取 session_id,不会路径遍历
硬编码密钥✅ 已修复所有飞书资源 ID 都通过环境变量配置,无硬编码
必需环境变量✅ 已声明在 skill.json 中完整声明了所有必需环境变量
进程锁✅ 安全使用 mkdir 原子操作获取锁,支持过期锁(超过 10 分钟)自动清理,不会死锁
临时文件✅ 安全使用 $$ PID 隔离临时文件,用完自动删除,不会冲突
错误处理✅ 安全每个步骤都有错误检查和通知,不会静默失败

风险声明

本技能的核心功能是读取本地 OpenClaw 会话文件,将完整对话内容发送给 AI 代理进行提炼,然后写入你的飞书知识库。这是本技能的设计初衷,如果你使用本技能,即同意:

  • 本 skill 需要读取你的本地 OpenClaw $SESSIONS_DIR 目录下所有未提炼的会话文件(包含你的对话历史),这是自动化提炼的必要设计
  • 本 skill 会将完整对话内容发送给 OpenClaw agent(使用你配置的 AI 模型)进行内容提炼
  • 本 skill 需要访问飞书 API,必须完成飞书用户 OAuth 授权才能使用
  • 所有飞书资源 ID 都通过环境变量指定,你必须自行配置你自己的飞书多维表格和文档
  • 飞书 API 凭证由 OpenClaw 飞书插件通过 OAuth 授权管理,本技能不会接触或存储你的飞书凭证
  • 请确保你已经备份了重要数据,使用本技能产生的一切后果由使用者自行承担

权限范围说明

  • 本地读取:读取 $SESSIONS_DIR 目录下的所有未提炼会话文件(默认:/root/.openclaw/agents/main/sessions/),这是本技能的核心功能
  • AI 调用:调用 OpenClaw agent 进行内容提炼(由 OpenClaw 控制,使用你配置的 AI 模型)
  • 飞书配置传递:将你配置的飞书资源 ID(app_token、table_id、doc_id)传递给 AI agent,用于正确调用飞书 API

- ⚠️ 重要说明:飞书 API 凭证(token/secret)由 OpenClaw 飞书插件通过 OAuth 授权管理,本技能不会接触或存储你的飞书凭证 - 本技能只传递飞书资源 ID,不传递任何凭证信息

  • 飞书写入:通过 OpenClaw 飞书插件调用飞书 API,将提炼结果写入你自己配置的多维表格和云文档
  • 发送通知:通过 OpenClaw CLI 发送通知到你自己的飞书账号

请确认你理解这些权限范围后再安装使用。

版本历史

  • v1: 初始版本,cron → check → extract → queue → heartbeat → write,队列架构
  • v2-v4: 逐步修复 heartbeat 排除、参数解析等问题
  • v5: 简化架构,移除队列,bash → agent → write 一次完成,更简洁更实时

作者

灵曦 / Linxi-MindVault

平台分布

OpenClaw

72.23%
按下载量换算1,603

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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