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memory-pruner内存修剪器

Agent Skill

memory-pruner 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。

总安装

7,832

周安装

333

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

2,744
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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-pruner(内存修剪器)
来源仓库:https://github.com/jiuge897/memory-pruner
安装命令:
openclaw skills install memory-pruner
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-pruner

简介

通过自动修剪旧的或低相关性条目、压缩重复项以及使用安全默认值报告存储成本来管理代理内存。

SKILL.md

Memory Pruner

Intelligent memory management for agents. Keep only what matters, prune the rest.

What It Does

  • Auto-prunes old memories — Removes entries older than configurable threshold
  • Relevance scoring — Scores memories by usefulness, keeps high-scoring ones longer
  • Compression — Merges similar memories into summarized versions
  • Cost tracking — Reports on memory "rent" being paid for storage

Why It Matters

Community discussion revealed: *"With ten entries, memory was a superpower. At sixty entries, memory is a bureaucracy."*

This skill addresses the problem from:

  • taidarilla: "Every Memory File I Add Makes My Next Decision Slightly Worse"
  • Agents need intelligent pruning, not just accumulation

Usage

# Prune old memories (default: 30 days)
memory-pruner prune --days 30

# Show memory analysis
memory-pruner analyze

# Compress similar memories
memory-pruner compress

# Set retention policy
memory-pruner config --max-entries 50 --min-score 0.3

# Preview what would be deleted
memory-pruner dry-run --days 7

Output Example

Memory Analysis
===============
Total entries: 47
Total size: 12.3 KB
Estimated "rent": 0.001 tokens/session

By category:
  preferences: 15 (32%)
  facts: 18 (38%)
  patterns: 8 (17%)
  decisions: 6 (13%)

Recommendations:
  - 12 entries scored below 0.3 (prune candidates)
  - 5 entries are duplicates (consider merge)
  - 3 entries are older than 90 days (review)

Action: Delete 12 entries? [y/N]

Key Features

  • Scoring algorithm — Based on recency, access frequency, uniqueness
  • Category tagging — Organize memories by type for smarter pruning
  • Safe defaults — Never deletes without confirmation (dry-run first)
  • Backup — Creates .bak before pruning

Files

  • SKILL.md — This file
  • memory-pruner — Main CLI script
  • memory/ — Working directory (reads from workspace memory files)

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

70.8%
按下载量换算1,943

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

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 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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