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Agent Skill · 研究检索

memory-secretary-v1-0-1(内存秘书 v1 0 1)

用于辅助安全审计、权限检查、凭据风险、认证流程和常见漏洞排查。它适合让 Agent 梳理敏感配置、检查依赖风险、分析鉴权逻辑或生成安全复核清单。使用时不能把工具输出直接当最终结论,涉及密钥、令牌、用户数据或生产系统时,应先确认最小权限、脱敏方式和操作边界。

memory-secretary-v1-0-1 是研究检索类 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 36,404。

总安装 1,929周安装 82GitHub Stars 公开资料未说明下载 676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
1.0.1

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-secretary-v1-0-1(内存秘书 v1 0 1)
来源仓库:https://github.com/yhm2084/memory-secretary-v1-0-1
安装命令:
openclaw skills install memory-secretary-v1-0-1
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-secretary-v1-0-1

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。

智能管理与优化记忆文件,提供质量检查、重复任务检测、成功案例提取、工作模式分析和智能提醒。

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-secretary-v1-0-1;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-secretary-v1-0-1 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install memory-secretary-v1-0-1。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

memory-secretary-v1-0-1 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-secretary-v1-0-1 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-secretary-v1-0-1 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-secretary-v1-0-1 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,929 次,近一周安装 82 次,下载 676 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-secretary-v1-0-1 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。

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。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 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

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
memory-secretary-v1-0-1

内存秘书 v1 0 1 · 本页

1,929—权限未标注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

记忆秘书 (Memory Secretary)

智能记忆管理与优化助手

技能信息

  • 技能 ID: memory-secretary
  • 显示名称: 记忆秘书
  • 版本: 1.0.1
  • 作者: 隐客
  • 描述: 智能记忆管理与优化助手,提供主动记忆管理、智能提醒、模式识别等功能

核心功能

1. 记忆质量管理

检查记忆文件质量,发现潜在问题并提供优化建议。

2. 重复工作检测

查找相似任务,避免重复分析已解决的问题。

3. 成功案例提取

自动提取成功案例,建立经验库。

4. 工作模式识别

分析工作模式,发现高频问题和优化点。

5. 智能提醒生成

基于历史数据和当前任务,生成智能提醒。

6. 分享报告生成

生成可分享的系统状态报告。

安装方法

# 1. 下载技能包
cd ~/.openclaw/skills/

# 2. 解压
unzip memory-secretary.zip

# 3. 验证
ls memory-secretary/

使用方法

from memory_secretary import MemorySecretaryLite

# 初始化
secretary = MemorySecretaryLite(workspace_root="/your/workspace")

# 检查记忆质量
quality = secretary.check_memory_quality()

# 查找相似任务
similar = secretary.find_similar_tasks("任务名称")

# 提取成功案例
cases = secretary.extract_success_cases()

# 分析工作模式
patterns = secretary.analyze_work_patterns()

# 生成提醒
reminders = secretary.generate_reminders(["关键词"])

# 生成分享报告
report = secretary.generate_share_report()

技术特点

  • ✅ 零外部依赖 - 仅使用 Python 标准库
  • ✅ 小体积 - 总大小 <150KB
  • ✅ 快速部署 - 复制文件即可使用
  • ✅ 智能自适应 - 自动选择最佳技术方案
  • ✅ 主动管理 - 主动提醒、智能推荐

系统要求

  • Python 3.8+
  • OpenClaw 工作空间
  • 记忆文件目录 (memory/)

文件结构

memory-secretary/
├── SKILL.md              # 本文件
├── README.md             # 详细文档
├── src/                  # 源代码
├── tests/                # 测试文件
├── examples/             # 使用示例
└── config/               # 配置文件

测试

# 运行测试
cd memory-secretary/
python3 -m pytest tests/

更新日志

v1.0.0 (2026-04-14)

  • 初始版本发布
  • 核心功能实现(6 大功能)
  • 智能自适应架构
  • 基础测试覆盖
  • 完整文档

常见问题

Q: 需要安装额外依赖吗? A: 不需要!仅使用 Python 标准库。

Q: 支持哪些 Python 版本? A: Python 3.8+,推荐 3.10+。

Q: 会修改我的记忆文件吗? A: 不会,只读取不修改。

许可证

MIT License

支持

如有问题或建议,欢迎通过以下方式联系:

  • GitHub Issues
  • OpenClaw 社区论坛
  • 邮件:示例@email.com

记忆秘书 - 你的智能记忆管理助手 🧠✨

平台分布

OpenClaw

77.07%
按下载量换算521

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

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。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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