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Agent Skill · 开发

six-layer-memory（六层内存）

six-layer-memory 用于辅助部署、云资源、容器和基础设施运维，适合在 OpenClaw 中需要检查配置、整理部署步骤或排查环境问题时使用。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。

six-layer-memory 是开发类 Agent Skill，可用宿主为 OpenClaw，通过ClawHub获取，权限为只读；许可证为 MIT-0，第三方扫描已通过，按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 7,490。

总安装 3,754周安装 158GitHub Stars 1下载 1,315核验 2026-05-01
开发只读ClawHub未标认证来源可访问许可证明确审计通过OpenClaw

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
2.0.1

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：six-layer-memory（六层内存）
来源仓库：https://github.com/ashu2025-rgb/six-layer-memory
安装命令：
openclaw skills install six-layer-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 six-layer-memory

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题，一般会读写仓库文件，部分还会执行构建或测试命令。

six-layer-memory 用于辅助部署与基础设施运维，适合在 OpenClaw 中管理持久内存系统时使用。它为工作区设置热/温/冷/CURATED/CLOUD/AUTO 多层级内存，支持动态切换与自动清理。通过 clawhub 安装后，可结合原始文档配置各层内存的容量与使用策略。

安装前需确认权限范围、维护状态，以及是否会触发文件系统操作或云服务调用。使用时建议定期审查内存内容，避免敏感数据长期驻留或资源浪费。

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 six-layer-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

    它标注为只读，先用只读任务试一次，确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

six-layer-memory 怎么安装？

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

six-layer-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。

six-layer-memory 需要什么权限？

权限级别是只读。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。

six-layer-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。

six-layer-memory 用的人多吗？

公开数据是累计安装 3,754 次，近一周安装 158 次，下载 1,315 次，GitHub 1 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。

six-layer-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。
  • 标注为只读权限，试用阶段不容易误改本地文件。

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。
  • 需要处理开发类任务、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。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
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3,757,680201接触敏感数据未明确通过
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3,7541只读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

name
six-layer-memory
description
Set up or repair a proactive six-layer memory system for an OpenClaw/Codex workspace. Use when a user wants durable HOT/WARM/COLD/CURATED/CLOUD/AUTO memory, periodic maintenance, per-workspace memory files, optional SuperMemory sync, and automatic fact extraction without losing context across restarts.

Six-Layer Memory

Use this skill when the user wants a workspace to keep memory proactively instead of relying on chat context alone.

What this skill sets up

  • HOT: memory/SESSION-STATE.md
  • WARM: local vector/index refresh when source material changes
  • COLD: memory/decisions/
  • CURATED: MEMORY.md plus daily logs
  • CLOUD: optional SuperMemory sync
  • AUTO: optional Mem0-backed fact extraction

Workflow

  1. Pick the target workspace.
  2. Run scripts/install_workspace.sh <workspace>.
  3. Configure AUTO:

Use LM Studio if the machine already has a local chat model and embedding model. Use Ollama only if both the chat model and embedding model are actually available.

  1. Configure CLOUD if the user wants cross-device recall:

Put a SuperMemory key in memory/auto-extract/.supermemory_key.

  1. Add periodic execution:
59 23 * * * /usr/bin/python3 <workspace>/memory/auto_memory_6layer.py --workspace <workspace> --daily --source wal-daily
0 6 * * * /usr/bin/python3 <workspace>/memory/auto_memory_6layer.py --workspace <workspace> --daily --source memory-daily-sync
*/30 * * * * /usr/bin/python3 <workspace>/memory/auto_memory_6layer.py --workspace <workspace> --source memory-sync
  1. Validate with memory/check_memory_layers.sh.

Bundled scripts

  • scripts/install_workspace.sh
  • scripts/auto_memory_6layer.py
  • scripts/supermemory_sync.py
  • scripts/mem0_sync.py
  • scripts/memory_writer.py
  • scripts/check_memory_layers.sh

Notes

  • This skill is designed per workspace. Repeat installation for each agent workspace.
  • Do not overwrite HOT state with synthetic “all good” status text.
  • Prefer one canonical HOT file path: memory/SESSION-STATE.md.
  • Keep MEMORY.md for durable facts only. Put operational notes elsewhere.

References

  • Beginner setup guide (Chinese + English): references/beginner-guide-zh-en.md
  • Release copy draft (Chinese + English): references/release-notes-zh-en.md

平台分布

OpenClaw

92.04%
按下载量换算1,210

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。目前只有一个公开来源，建议同时核对源仓库。

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