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Agent Skill · 研究检索

pgmemory(pgmemory 搜索)

pgmemory 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

pgmemory 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;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 9,067。

总安装 14,982周安装 612GitHub Stars 公开资料未说明下载 4,798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
1.2.0

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:pgmemory(pgmemory 搜索)
来源仓库:https://github.com/jbushman/pgmemory
安装命令:
openclaw skills install pgmemory
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 pgmemory

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。

OpenClaw 代理的持久语义记忆 — PostgreSQL + pgvector。用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。

安装命令:openclaw skills install pgmemory,适用于 OpenClaw 宿主。通过 clawhub 安装,来源仓库为 https://github.com/jbushman/pgmemory。

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 pgmemory;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

    它需要接触敏感数据,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

pgmemory 怎么安装?

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

pgmemory 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。

pgmemory 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

pgmemory 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。

pgmemory 用的人多吗?

公开数据是累计安装 14,982 次,近一周安装 612 次,下载 4,798 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。

pgmemory 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

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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
pgmemory

pgmemory 搜索 · 本页

14,982—接触敏感数据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

name
pgmemory
version
1.2.0
description
Persistent semantic memory for OpenClaw agents — PostgreSQL + pgvector
author
jbushman
tags
[memory, postgresql, pgvector, embeddings, agents]

pgmemory

Gives OpenClaw agents persistent semantic memory backed by PostgreSQL + pgvector.

Agents wake up fresh every session. pgmemory fixes that — decisions, constraints, infrastructure facts, and discoveries persist across sessions and surface automatically when relevant.

Setup

Run once after installing:

python3 ~/.openclaw/skills/pgmemory/scripts/setup.py

The wizard handles everything: Docker/PostgreSQL, migrations, embedding provider, AGENTS.md scaffolding, and decay cron.

When to use this skill

Read this SKILL.md when:

  • Setting up pgmemory for the first time
  • Adding a new OpenClaw agent and want it to have persistent memory
  • Diagnosing memory issues (run --doctor)
  • Switching embedding providers
  • Understanding how memory decay or archiving works

Core commands

Write a memory

python3 ~/.openclaw/skills/pgmemory/scripts/write_memory.py \
  --key "unique.descriptive.key" \
  --content "What to remember" \
  --category decision \
  --importance 3

Categories: decision · constraint · infrastructure · vision · preference · context · task

Importance:

  • 3 = critical — decisions, constraints, infrastructure. Never expires. Always loaded.
  • 2 = important — context, preferences. Expires after 180 days if unused.
  • 1 = transient — low-value notes. Expires after 30 days.

Search memories

# Semantic search
python3 ~/.openclaw/skills/pgmemory/scripts/query_memory.py "database connection"

# Load all critical memories (importance 3)
python3 ~/.openclaw/skills/pgmemory/scripts/query_memory.py --importance 3 --limit 20

# Stats
python3 ~/.openclaw/skills/pgmemory/scripts/query_memory.py --stats

# List all keys
python3 ~/.openclaw/skills/pgmemory/scripts/query_memory.py --list

Maintenance

# Full health check
python3 ~/.openclaw/skills/pgmemory/scripts/setup.py --doctor

# Validate config
python3 ~/.openclaw/skills/pgmemory/scripts/setup.py --validate

# Run pending migrations
python3 ~/.openclaw/skills/pgmemory/scripts/setup.py --migrate

# Sync pgmemory into all OpenClaw agent workspaces
python3 ~/.openclaw/skills/pgmemory/scripts/setup.py --sync-agents

# Run decay cycle manually
python3 ~/.openclaw/skills/pgmemory/scripts/setup.py --decay

What to write to memory

Write immediately when:

  • You make a decision about architecture, tooling, or approach
  • You discover a constraint — something that will bite you if forgotten
  • You complete infrastructure work (migrations, deployments, config changes)
  • You identify a preference or vision that should guide future work
  • A sub-agent completes — harvest its important findings

Skip writing for:

  • Casual conversation
  • Things already in MEMORY.md or other workspace files
  • Anything you'd classify as importance 1 unless it's genuinely useful

Multi-agent setup

Each OpenClaw agent gets its own namespace (= agent ID). Run --sync-agents after adding a new agent to scaffold pgmemory automatically:

openclaw agents add code-writer
python3 ~/.openclaw/skills/pgmemory/scripts/setup.py --sync-agents

Or add --sync-agents to HEARTBEAT.md for automatic pickup within 30 minutes.

Harvest from sub-agents

After a sub-agent completes, pull its important findings into the primary namespace:

python3 ~/.openclaw/skills/pgmemory/scripts/query_memory.py \
  --harvest shopwalk:subagent:task-label

Memory decay

Memories decay based on age and category. Frequently accessed memories stay fresh. Decayed memories move to archive (never deleted). Restored automatically if matched in a future search.

Decay runs daily via cron (configured during setup). Run manually anytime:

python3 ~/.openclaw/skills/pgmemory/scripts/setup.py --decay

Switching embedding providers

Changing providers after setup requires re-embedding all memories — you cannot mix dimensions in the same database. Run --doctor first to check for mismatches.

⚠️ Provider migration (--re-embed) is planned for v1.1. For now: set up a fresh database if you need to switch providers.

Config reference

Minimal (all that's required):

{
  "db":         { "uri": "postgresql://openclaw@localhost:5432/openclaw" },
  "embeddings": { "provider": "voyage", "api_key_env": "VOYAGE_API_KEY" },
  "agent":      { "name": "main" }
}

Default config is at ~/.openclaw/pgmemory.json. Override with --config <path>.

Full config reference: see references/schema.sql and CHANGELOG.md.

Requirements

  • Python 3.9+
  • PostgreSQL 14+ with pgvector 0.5+
  • psycopg2-binary, numpy — install via pip install -r requirements.txt
  • Embedding provider API key (or Ollama for local)

平台分布

OpenClaw

93.78%
按下载量换算4,500

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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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