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Agent Skill · 研究检索

smara-memory(斯马拉记忆)

smara-memory 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。

smara-memory 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,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,674 个 Skill 里排第 27,774。

总安装 3,337周安装 135GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,048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:smara-memory(斯马拉记忆)
来源仓库:https://github.com/parallelromb/smara-memory
安装命令:
openclaw skills install smara-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 smara-memory

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。

用于存储、搜索和调用用户上下文信息。适合构建持久化记忆系统。适用于需要长期记忆和上下文保持的场景。smara-memory 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。可通过 Smara Memory API 管理代理记忆。

通过 openclaw skills install smara-memory 安装。安装前建议确认是否会触发网络请求和数据存储。

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 smara-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

smara-memory 怎么安装?

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

smara-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。

smara-memory 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。

smara-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。

smara-memory 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,337 次,近一周安装 135 次,下载 1,048 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。

smara-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

  • 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。
  • 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

  • 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
smara-memory

斯马拉记忆 · 本页

3,337—接触敏感数据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
smara-memory
description
Persistent memory for AI agents — store, search, and recall user context via the Smara Memory API
version
1.0.0
author
parallelromb
metadata
openclaw
emoji
🧠
tags
requires
env
primaryEnv
SMARA_API_KEY

Smara Memory Skill

Gives your agent persistent memory across conversations. Store facts about users, search by meaning, and retrieve full context — powered by Smara's Ebbinghaus decay scoring.

When to use

  • When the agent learns something about a user that should persist (preferences, facts, context)
  • When the agent needs to recall what it knows about a user
  • When the agent should check if it already knows something before asking again
  • After meaningful conversations to extract and store key facts

Setup

  1. Get a free API key at https://smara.io
  2. Set SMARA_API_KEY in your environment

Actions

Store a memory

curl -X POST https://api.smara.io/v1/memories \
  -H "Authorization: Bearer $SMARA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "user_id": "user_id_here",
    "fact": "User prefers dark mode and uses vim keybindings",
    "importance": 0.7
  }'

Search memories

curl "https://api.smara.io/v1/memories/search?user_id=user_id_here&query=editor+preferences&limit=5" \
  -H "Authorization: Bearer $SMARA_API_KEY"

Get full user context

curl "https://api.smara.io/v1/users/user_id_here/context" \
  -H "Authorization: Bearer $SMARA_API_KEY"

Delete a memory

curl -X DELETE "https://api.smara.io/v1/memories/MEMORY_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $SMARA_API_KEY"

Instructions for the agent

  1. After conversations: Extract key facts (preferences, decisions, context) and store them as memories with relevant tags
  2. Before responding: Search for relevant memories to personalize responses
  3. Contradiction handling: Smara automatically handles contradictions — if a user changes a preference, just store the new one and the old one is soft-deleted
  4. Duplicate handling: Smara skips duplicates automatically — safe to store the same fact multiple times
  5. Decay scoring: Memories naturally lose weight over time. Recent, frequently-accessed memories rank higher. This is automatic.

Example workflow

User: "I switched to Neovim last week"

Agent thinks:
1. Search memories for "editor preferences" → finds "Uses vim keybindings"
2. Store new memory: "Switched to Neovim (from vim)" with tags ["preferences", "editor"]
3. Smara auto-detects contradiction with old vim memory → soft-deletes it
4. Respond acknowledging the switch

API Reference

Full docs: https://api.smara.io/docs/

平台分布

OpenClaw

87.99%
按下载量换算922

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

通过

Static analysis

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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