Agent Skill · 效率

memory-auto-manager（内存自动管理器）

memory-auto-manager 用于辅助前端页面、组件、样式和交互逻辑开发，适合在 OpenClaw 中需要维护前端项目、生成组件或检查界面实现时使用。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。

memory-auto-manager 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，第三方扫描已通过，按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 13,430。

总安装 3,733周安装 154GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,220核验 2026-05-01

效率只读 ClawHub未标认证来源可访问许可证明确审计通过 OpenClaw

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：memory-auto-manager（内存自动管理器）
来源仓库：https://github.com/xuchuanyu1/memory-auto-manager
安装命令：
openclaw skills install memory-auto-manager
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 memory-auto-manager

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。

memory-auto-manager 基于 LanceDB 实现自动内存管理，提取关键点并压缩对话内容。适用于 OpenClaw 中需要持续更新 MEMORY.md 并维护向量索引的项目场景。支持自动写入摘要与更新嵌入，减少人工干预并提升记忆检索速度。

安装命令为 openclaw skills install memory-auto-manager，需配置本地数据库路径与写入权限。使用前应验证数据存储安全性，避免日志中包含敏感信息被意外持久化。

上手步骤

4 步

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
拿到安装命令
可以直接复制的命令是 openclaw skills install memory-auto-manager；命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。
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
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

memory-auto-manager 怎么安装？

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

memory-auto-manager 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。

memory-auto-manager 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。

memory-auto-manager 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。

memory-auto-manager 用的人多吗？

公开数据是累计安装 3,733 次，近一周安装 154 次，下载 1,220 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。

memory-auto-manager 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	7,632,918	545	需要联网	MIT-0	通过
nano-pdf Nano PDF 文档 · OpenClaw	4,249,476	231	需要联网	MIT-0	通过
auto-updater 自动更新程序 · OpenClaw	2,964,063	386	操作浏览器	MIT-0	通过
video-frames 视频帧 · OpenClaw	2,621,304	112	需要联网	MIT-0	通过
gemini Gemini 助手 · OpenClaw	2,547,396	48	需要联网	MIT-0	有提醒
memory-auto-manager 内存自动管理器 · 本页	3,733	—	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: memory-auto-manager
description: Automatic memory management based on built-in memory-lancedb-local-storage. Auto-extract key points, compress conversation, write to MEMORY.md and update vector index after session ends.

memory-auto-manager

基于内置 memory-lancedb-local-storage 的自动记忆管理 Skill。

功能

✅ 会话结束自动触发 → 无需手动输入指令，会话结束自动运行
✅ 自动压缩提炼 → 调用 LLM 去掉闲聊、重复内容，保留核心信息
✅ 自动分类 → 将内容分为 decision/fact/preference/entity 四类
✅ 自动写入 → 提炼后的核心内容自动追加到 MEMORY.md 永久记忆
✅ 自动更新索引 → 写入完成后自动执行 openclaw memory index --force 更新本地向量语义索引
✅ 完全兼容 → 不修改原有 memory-lancedb-local-storage 配置和数据，只是在上层增加自动管理功能

配置

无需额外配置，使用当前 OpenClaw 默认 LLM 进行提炼。

工作流程

会话结束 → 触发 session:end hook
获取完整会话对话
调用 LLM 提炼核心要点，分类
判断是否值得长期保存（内容太短/无价值跳过）
值得保存 → 追加写入 MEMORY.md
执行 openclaw memory index --force 更新向量索引
完成，日志输出结果

作者

OpenClaw auto generated

平台分布

OpenClaw

96.67%

按下载量换算1,179

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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crftsmnd/memory-auditor

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memory-auto-sync（内存自动同步）

tao-articism/memory-auto-sync

memory-auto-sync 用于整理文档、README、Markdown 和说明材料，适合在 OpenClaw 中需要把零散信息整理成结构清晰的文档时使用。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。