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Agent Skill · 效率

multi-user-long-term-memory(多用户长期记忆)

multi-user-long-term-memory 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。

multi-user-long-term-memory 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;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 999。

总安装 58,130周安装 2,497GitHub Stars 3下载 20,376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:multi-user-long-term-memory(多用户长期记忆)
来源仓库:https://github.com/kadbbz/multi-user-long-term-memory
安装命令:
openclaw skills install multi-user-long-term-memory
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 multi-user-long-term-memory

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。

multi-user-long-term-memory 为每个用户建立独立长期记忆文件,记录偏好与上下文。适用于个性化服务、学习助手或多用户协作平台。通过 OpenClaw 安装后,Agent 按用户名隔离读写记忆数据。使用前需加密存储敏感信息,防止账号间数据泄露。建议设置记忆更新频率,避免陈旧信息干扰当前决策。

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 multi-user-long-term-memory;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

    它需要需要联网,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

multi-user-long-term-memory 怎么安装?

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

multi-user-long-term-memory 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。

multi-user-long-term-memory 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

multi-user-long-term-memory 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。

multi-user-long-term-memory 用的人多吗?

公开数据是累计安装 58,130 次,近一周安装 2,497 次,下载 20,376 次,GitHub 3 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。

multi-user-long-term-memory 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
multi-user-long-term-memory

多用户长期记忆 · 本页

58,1303需要联网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

Multi-User Long-Term Memory

为多个用户维护独立的长期记忆文件。

功能

  • 为不同用户创建独立的长期记忆文件
  • 记录用户的偏好、上下文、重要事项
  • 根据用户标识自动定位到对应的记忆文件

用户标识规则

重要:用于区分记忆的用户名取自 sender_id 中 | 符号以前的部分。

例如:

  • sender_id = "hzg-demo-appWillNing|s-24485376" → 用户名为 hzg-demo-appWillNing
  • sender_id = "alice|session-123" → 用户名为 alice
  • sender_id = "bob_channel|xyz" → 用户名为 bob_channel

使用场景

当需要:

  • 记住特定用户的信息或偏好
  • 跨会话保持对某用户的记忆
  • 为不同用户维护独立的上下文

文件结构

~/.openclaw/workspace/skills/multi-user-long-term-memory/
├── SKILL.md
├── README.md
├── references/
│   └── user-memory.js    # 记忆管理逻辑
└── users/
    └── {username}.md     # 各用户的记忆文件(按|前的用户名命名)

API

获取用户记忆

user-memory.get(senderId) → 返回该用户的记忆内容

保存用户记忆

user-memory.save(senderId, content) → 保存内容到用户记忆文件

追加用户记忆

user-memory.append(senderId, content) → 追加内容到用户记忆文件

初始化用户记忆

user-memory.init(senderId, userName) → 初始化用户记忆文件

注意事项

  • 记忆文件按用户名(|前的部分)命名,存储在 users/ 目录下
  • 文件格式为 Markdown,便于阅读和编辑
  • 相同用户名的不同会话将共享同一记忆文件

平台分布

OpenClaw

76.18%
按下载量换算15,522

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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