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Agent Skill · 研究检索

memory-cache（内存缓存）

memory-cache 用于查找、检索和筛选相关信息，适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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-cache 是研究检索类 Agent Skill，可用宿主为 OpenClaw，通过ClawHub获取，权限为接触敏感数据；许可证为 MIT-0，第三方扫描已通过，按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 1,983。

总安装 70,607周安装 3,002GitHub Stars 1下载 24,736核验 2026-05-01
研究检索接触敏感数据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
1.1.9

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-cache（内存缓存）
来源仓库：https://github.com/1999azzar/memory-cache
安装命令：
openclaw skills install memory-cache
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-cache

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题，通常会让助手先检索再总结。

memory-cache 提供基于 Redis 的高性能临时存储系统，支持命名空间键管理与 TTL 控制。适用于 OpenClaw 中缓存会话上下文、API 响应或中间计算结果的加速场景。支持 JSON 序列化与多会话隔离，提升高频访问下的响应速度与资源利用率。

安装命令为 openclaw skills install memory-cache，需配置 Redis 服务地址与认证凭据。使用前应限制缓存键作用域，避免敏感数据驻留内存造成安全风险。

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 memory-cache；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

    它需要接触敏感数据，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

memory-cache 怎么安装？

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

memory-cache 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-cache 需要什么权限？

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置，应进入高风险复核队列，默认不自动发布。

memory-cache 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-cache 用的人多吗？

公开数据是累计安装 70,607 次，近一周安装 3,002 次，下载 24,736 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。

memory-cache 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

  • 需要接触敏感数据，装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、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

  • 环境里有大量密钥、凭证，不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

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31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
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6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
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内存缓存 · 本页

70,6071接触敏感数据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-cache
description
High-performance temporary storage system using Redis. Supports namespaced keys (mema:*), TTL management, and session context caching. Use for: (1) Saving agent state, (2) Caching API results, (3) Sharing data between sub-agents.
metadata
{"openclaw":{"requires":{"bins":["python3"],"env":["REDIS_URL"]},"install":[{"id":"pip-dependencies","kind":"exec","command":"pip install -r requirements.txt"}]}}

Memory Cache

Standardized Redis-backed caching system for OpenClaw agents.

Prerequisites

  • Binary: python3 must be available on the host.
  • Credentials: REDIS_URL environment variable (e.g., redis://localhost:6379/0).

Setup

  1. Copy env.example.txt to .env.
  2. Configure your connection in .env.
  3. Dependencies are listed in requirements.txt.

Core Workflows

1. Store and Retrieve

  • Store: python3 $WORKSPACE/skills/memory-cache/scripts/cache_manager.py set mema:cache:<name> <value> [--ttl 3600]
  • Fetch: python3 $WORKSPACE/skills/memory-cache/scripts/cache_manager.py get mema:cache:<name>

2. Search & Maintenance

  • Scan: python3 $WORKSPACE/skills/memory-cache/scripts/cache_manager.py scan [pattern]
  • Ping: python3 $WORKSPACE/skills/memory-cache/scripts/cache_manager.py ping

Key Naming Convention

Strictly enforce the mema: prefix:

  • mema:context:* – Session state.
  • mema:cache:* – Volatile data.
  • mema:state:* – Persistent state.

平台分布

OpenClaw

81.68%
按下载量换算20,204

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置，应进入高风险复核队列，默认不自动发布。

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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