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Agent Skill · 效率

memory-manager-wyblhl(内存管理器 wyblhl)

memory-manager-wyblhl 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。

memory-manager-wyblhl 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;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 10,448。

总安装 5,180周安装 218GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,814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:memory-manager-wyblhl(内存管理器 wyblhl)
来源仓库:https://github.com/wyblhl/memory-manager-wyblhl
安装命令:
openclaw skills install memory-manager-wyblhl
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-manager-wyblhl

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。

自动管理 OpenClaw 的记忆系统,包括工作记忆、短期记忆、长期记忆、记忆合并与压缩。Triggers: memory manager, memory management, 记忆管理,memory compression, memory cleanup

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-manager-wyblhl;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

memory-manager-wyblhl 怎么安装?

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

memory-manager-wyblhl 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-manager-wyblhl 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

memory-manager-wyblhl 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-manager-wyblhl 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,180 次,近一周安装 218 次,下载 1,814 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-manager-wyblhl 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
memory-manager-wyblhl

内存管理器 wyblhl · 本页

5,180—权限未标注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-manager
description
>
Triggers
memory manager, memory management, 记忆管理,memory compression, memory cleanup
metadata
author
wyblhl
version
1.0.0

🧠 Memory Manager - 记忆管理技能

版本: 1.0 创建时间: 2026-03-19 状态: ✅ 激活


🎯 功能说明

自动管理 OpenClaw 的记忆系统,包括:

  • 工作记忆(最近 7 天)
  • 短期记忆(最近 30 天)
  • 长期记忆(永久保存)
  • 记忆合并与压缩
  • 记忆清理与归档

📁 记忆结构

D:\OpenClaw\workspace\memory\
├── MEMORY.md                    ← 主记忆文件(始终保留)
├── capabilities.json            ← 能力评估(每次学习后更新)
├── knowledge-graph.json         ← 知识图谱(每次学习后更新)
├── learning-round-*.json        ← 学习轮次记录(保留最近 50 轮)
├── conversation-*.json          ← 会话记录(保留最近 10 个)
└── tiers/
    ├── config.json              ← 分层配置
    ├── working/                 ← 工作记忆(7 天)
    ├── short-term/              ← 短期记忆(30 天)
    └── long-term/               ← 长期记忆(永久)

🔄 自动执行任务

每轮学习后

  1. 更新 capabilities.json
  2. 更新 knowledge-graph.json
  3. 创建 learning-round-N.json
  4. 保存到 memory/tiers/working/

每日清理

  1. 合并 7 天前的工作记忆到短期记忆
  2. 合并 30 天前的短期记忆到长期记忆
  3. 删除超过 50 轮的旧学习记录
  4. 生成记忆归档报告

每周优化

  1. 压缩长期记忆文件
  2. 生成记忆统计报告
  3. 优化知识图谱结构

⚙️ 配置参数

{
  "memoryManager": {
    "enabled": true,
    "workingMemoryDays": 7,
    "shortTermMemoryDays": 30,
    "maxLearningRounds": 50,
    "maxConversations": 10,
    "autoCompact": true,
    "compactThreshold": 0.7,
    "mergeStrategy": "summarize"
  }
}

📝 记忆合并策略

合并规则

  1. 相同主题合并: 将相同主题的记忆合并为一条
  2. 时间序列合并: 按时间顺序合并连续的记忆
  3. 重要性分级: 高重要性记忆单独保留
  4. 知识关联: 建立记忆之间的关联边

压缩算法

原始记忆 → 提取关键词 → 生成摘要 → 保存核心信息 → 删除冗余

🚀 使用方法

自动触发

每轮学习完成后自动执行记忆管理

手动触发

# 运行记忆管理
node -e "require('./skills/memory-manager').run()"

# 清理旧记忆
node -e "require('./skills/memory-manager').cleanup()"

# 合并记忆
node -e "require('./skills/memory-manager').merge()"

📊 记忆质量指标

指标目标当前
记忆完整度≥95%-
检索响应时间<100ms-
压缩率≥50%-
关联准确率≥90%-

🔐 安全保护

  • ✅ 合并前自动备份
  • ✅ 删除前确认重要性
  • ✅ 关键记忆永久保留
  • ✅ 错误恢复机制

记忆管理技能结束

平台分布

OpenClaw

80.4%
按下载量换算1,458

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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