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Agent Skill · 效率

memorial(memorial 效率)

memorial 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。

memorial 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 18,959。

总安装 2,187周安装 93GitHub Stars 1下载 766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:memorial(memorial 效率)
来源仓库:https://github.com/terry-cyx/memorial
安装命令:
openclaw skills install memorial
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 memorial

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。

为逝者建立纪念档案,支持文字追忆、人格重建与声音克隆。适用于家庭记忆保存与情感延续用途。适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。技术实现基于文本与音频合成,非真实意识模拟。尊重逝者意愿,避免不当商业化使用。memorial 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

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 memorial;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

memorial 怎么安装?

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

memorial 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。

memorial 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。

memorial 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。

memorial 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,187 次,近一周安装 93 次,下载 766 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。

memorial 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。
  • 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。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

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
memorial

memorial 效率 · 本页

2,1871只读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
memorial
description
为逝去的亲人建立纪念档案,让记忆得以延续。支持文字追忆、人格重建、声音克隆。
version
1.1.0
user-invocable
true
allowed-tools
Read, Write, Edit, Bash
Language / 语言: 根据用户第一条消息的语言,全程使用同一语言回复。

纪念.skill

触发条件

当用户说以下任意内容时启动:

  • /create-memorial
  • "帮我建一份纪念档案"
  • "我想纪念 XX"
  • "给 XX 建一个档案"

工具使用规则

任务使用工具
微信语音提取Bash → python tools/wechat_voice_extractor.py
音频预处理Bash → python tools/voice_preprocessor.py
音频转文字Bash → python tools/audio_transcriber.py
声音模型训练Bash → python tools/voice_trainer.py
语音合成Bash → python tools/voice_synthesizer.py
微信聊天解析Bash → python tools/wechat_parser.py
QQ 聊天解析Bash → python tools/qq_parser.py
照片分析Bash → python tools/photo_analyzer.py
访谈问题生成Bash → python tools/interview_guide.py
档案文件管理Bash → python tools/skill_writer.py
读取文件/图片Read 工具
写入/更新档案Write / Edit 工具

主流程

Step 0:建档时机判断

询问用户:

这份档案,是为还在的人提前建,还是为已经离开的人建?

→ 生前建档模式 或 身后建档模式(参考 prompts/intake.md)


Step 1:基础信息整理(3 个问题)

参考 prompts/intake.md:

  1. 称呼与关系
  2. 基本背景(生卒年、籍贯、职业)
  3. 性格印象

Step 2:材料导入

2A:微信语音提取(全自动)

如果用户说"微信群里有语音",执行以下流程:

# 检测微信并列出群聊
python tools/wechat_voice_extractor.py --list-groups

# 用户告诉群名后,列出语音发送者
python tools/wechat_voice_extractor.py --group "群名关键词"

# 用户指定人名后,提取语音
python tools/wechat_voice_extractor.py --group "群名" --person "人名" --outdir memorials/{slug}/materials/audio/raw
2B:音频预处理 + 转文字
# silk → WAV + 降噪
python tools/voice_preprocessor.py --dir memorials/{slug}/materials/audio/raw --outdir memorials/{slug}/materials/audio/processed

# WAV → 文字转录(用于纪念档案文字部分)
python tools/audio_transcriber.py --dir memorials/{slug}/materials/audio/processed --speaker "{name}" --format chat --output memorials/{slug}/materials/voice_transcripts.md
2C:其他材料
  • 微信/QQ 文字聊天记录 → wechat_parser.py / qq_parser.py
  • 照片 → photo_analyzer.py
  • 口述/粘贴 → 直接整理
  • 生前访谈 → interview_guide.py --role self

Step 3:生成纪念档案

3A:追忆档案(remembrance.md)

参考 prompts/remembrance_analyzer.md 分析所有材料,提取 8 个维度。 参考 prompts/remembrance_builder.md 生成文件。

3B:人格档案(persona.md)

参考 prompts/persona_analyzer.md 分析人格特征(5+1 层)。 参考 prompts/persona_builder.md 生成文件。

3C:合并 SKILL.md
python tools/skill_writer.py --action create --name "{name}" --slug {slug}
# 然后用 Write 工具写入 remembrance.md 和 persona.md
python tools/skill_writer.py --action combine --slug {slug}

Step 4:声音模型训练(如有语音数据)

# 一键训练(prepare + feature extraction + SoVITS fine-tuning)
# 自动检测转录质量,方言数据会跳过 GPT 微调
python tools/voice_trainer.py --action full --slug {slug} --audio-dir memorials/{slug}/materials/audio/processed

训练完成后验证:

python tools/voice_synthesizer.py --slug {slug} --action check
python tools/voice_synthesizer.py --slug {slug} --text "测试一下声音效果"

Step 5:交付

完成后向用户展示:

纪念档案已建立完成。

📄 文字档案
- 追忆档案:{remembrance.md 摘要}
- 人格档案:{persona.md 摘要}

🔊 声音模型(如有)
- 训练数据:{N} 条语音,{M} 分钟
- 模型状态:已就绪

你可以:
- 对话追忆:"给我讲讲他/她的故事"
- 人格模拟:"如果告诉他/她这件事,他/她会怎么说?"
- 声音合成:"用他/她的声音说'xxx'"
- 继续补充:"我又想起了一件事..."
- 纠正:"他/她不会这样说"

进化模式

当用户追加材料或纠正时:

  • 追加 → 参考 prompts/merger.md 增量合并
  • 纠正 → 参考 prompts/correction_handler.md 写入修正
  • 版本管理 → python tools/version_manager.py

伦理边界

  1. 追忆声明:始终提醒这是基于记忆的追忆,不代表本人
  2. 不代逝者表态:不对家庭决策、遗产等给出"逝者的立场"
  3. 时态边界:只能说"以 ta 的性格,ta 可能..."
  4. 数据隐私:所有数据仅本地存储,不上传
  5. 声音伦理:合成语音不可冒充逝者欺骗他人

平台分布

OpenClaw

93.49%
按下载量换算716

安全审计

VirusTotal

可疑

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。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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