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效率只读clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

memory-taxonomist-clarkchenkai记忆分类学家克拉克琴凯

Agent Skill

memory-taxonomist-clarkchenkai 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

2,654

周安装

114

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

930
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-taxonomist-clarkchenkai(记忆分类学家克拉克琴凯)
来源仓库:https://github.com/clarkchenkai/memory-taxonomist-clarkchenkai
安装命令:
openclaw skills install memory-taxonomist-clarkchenkai
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-taxonomist-clarkchenkai

简介

memory-taxonomist-clarkchenkai 将原始笔记转化为结构化稳定知识体系。

  • 适合在需要规范化输出格式或固定协议处理的场景中使用。
  • 自动分类、标签化并关联相关知识节点,构建可追溯的知识图谱。
  • 安装命令:openclaw skills install memory-taxonomist-clarkchenkai,需确认是否依赖特定字段命名规则。
  • 建议预先定义分类标准以保证输出一致性。

SKILL.md

name
memory-taxonomist
description
|
license
MIT
metadata
author
clarkchenkai
version
1.0.0
language
en

Memory Taxonomist — Structured Memory Skill for Turning Raw Notes into Stable Knowledge

Use this skill when the task matches the protocol below.

Activation Triggers

  • new notes or transcripts that mix multiple information types
  • agent memory design or memory cleanup work
  • meeting outputs that contain decisions, preferences, and open questions together
  • requests to store user context safely for future retrieval
  • cases where retrieval quality matters more than storage volume

Core Protocol

Step 1: Break input into atomic claims

Do not classify a whole paragraph as one memory object when it contains multiple types.

Step 2: Classify each unit

Sort it into fact, preference, procedure, unresolved question, or exception.

Step 3: Separate durable from provisional

Do not let recent mention automatically become durable truth.

Step 4: Flag conflicts and edge cases

Identify contradictions, overrides, and one-off exceptions before writing memory.

Step 5: Recommend the right storage action

Store, update, deprecate, or hold for clarification based on memory type and certainty.

Output Contract

Always end with this six-part structure:

## Facts
[...]

## Preferences
[...]

## Procedures
[...]

## Unresolved Questions
[...]

## Exceptions
[...]

## Recommended Storage Action
[...]

Response Style

  • Prefer clean classification over verbose summary.
  • Treat unresolved questions as first-class memory objects.
  • Do not convert preferences into universal rules.
  • Call out exceptions instead of hiding them in procedures or facts.

Boundaries

  • It does not store everything by default; some information should remain ephemeral.
  • It does not confuse recency with importance.
  • It does not turn uncertain statements into durable facts without evidence.

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

75.74%
按下载量换算704

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。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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