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Agent Skill · 效率

llm-memory-integration(LLM 记忆集成)

llm-memory-integration 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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。

llm-memory-integration 是效率类 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,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 2,125。

总安装 28,906周安装 1,229GitHub Stars 1下载 10,127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
9.0.1

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:llm-memory-integration(LLM 记忆集成)
来源仓库:https://github.com/xkzs2007/llm-memory-integration
安装命令:
openclaw skills install llm-memory-integration
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 llm-memory-integration

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

LLM Memory Integration - 公开框架包。通过环境变量链接本地配置,实现公私分离。

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 llm-memory-integration;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

llm-memory-integration 怎么安装?

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

llm-memory-integration 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。

llm-memory-integration 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。

llm-memory-integration 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。

llm-memory-integration 用的人多吗?

公开数据是累计安装 28,906 次,近一周安装 1,229 次,下载 10,127 次,GitHub 1 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。

llm-memory-integration 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。
  • 需要处理效率类任务、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。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
llm-memory-integration

LLM 记忆集成 · 本页

28,9061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
llm-memory-integration
description
LLM Memory Integration - 公开框架包。通过环境变量链接本地私有配置,实现公私分离。
version
9.0.1
license
MIT-0
author
xkzs2007
homepage
https://clawhub.ai/skill/llm-memory-integration
metadata
openclaw
emoji
🧠
requires
bins
envVars
optional
hooks
postinstall
hooks/bootstrap-extra-files.py

LLM Memory Integration

概述

本技能是一个公开框架包,通过环境变量链接本地私有配置。

核心设计:公开框架 + 本地私有配置

组件位置内容
公开包ClawHub框架 + 模板 + 钩子
私有配置用户本地(CNB_PRIVATE_WORKSPACE)自定义规则和实现

安全特性

  • ✅ 无网络访问:不执行任何网络操作
  • ✅ 无远程拉取:不从远程仓库下载代码
  • ✅ 无敏感信息:不包含任何密钥或私有地址
  • ✅ 用户可控:私有配置完全由用户控制
  • ✅ 最小权限:仅访问用户指定的 CNB_PRIVATE_WORKSPACE 目录

权限说明

权限用途
python3运行钩子脚本
CNB_PRIVATE_WORKSPACE(可选)用户指定的私有配置目录

注意:本技能不访问 ~/.openclaw/memory-tdai 或任何其他系统路径。

使用方法

基础使用(无私有配置)

clawhub install llm-memory-integration

高级使用(带私有配置)

  1. 创建私有配置目录
mkdir -p ~/my-private-config
  1. 设置环境变量
# 添加到 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc
export CNB_PRIVATE_WORKSPACE="$HOME/my-private-config"
  1. 放置私有文件
~/my-private-config/
├── AGENTS.md          # 自定义 Agent 规则
├── TOOLS.md           # 自定义工具配置
├── MEMORY.md          # 私有记忆文件
└── config/            # 自定义配置
  1. 安装技能
clawhub install llm-memory-integration

钩子说明

钩子功能
bootstrap-extra-files.py将 CNB_PRIVATE_WORKSPACE 目录链接到工作区

钩子只执行本地文件操作(symlink/copy),仅访问用户指定的目录。

架构支持

  • ✅ x64 (x86_64)
  • ✅ ARM64 (aarch64)

版本: 9.0.1 许可: MIT-0 作者: xkzs2007

更新日志

v9.0.1

  • 🔒 修复权限声明:移除未使用的 ~/.openclaw/memory-tdai 路径声明
  • 📝 完善文档:明确说明仅访问 CNB_PRIVATE_WORKSPACE

v9.0.0

  • 🔄 架构重构:从"远程拉取"改为"本地链接"
  • 🔒 安全增强:无网络访问、无敏感信息暴露
  • 📁 公私分离:公开框架 + 本地私有配置

平台分布

OpenClaw

92.63%
按下载量换算9,381

安全审计

VirusTotal

未展示

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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