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Agent Skill · 开发

triple-memory-lake(三重记忆湖)

triple-memory-lake 用于记录任务执行中的错误、用户纠正、经验和能力缺口,适合在 OpenClaw 中希望让 Agent 持续沉淀问题、修正和最佳实践时使用。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。

triple-memory-lake 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 9,816。

总安装 2,521周安装 101GitHub Stars 公开资料未说明下载 816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
1.1.0

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:triple-memory-lake(三重记忆湖)
来源仓库:https://github.com/hanxiao-bot/triple-memory-lake
安装命令:
openclaw skills install triple-memory-lake
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 triple-memory-lake

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。

四层内存系统集成 - 将 OpenClaw、Claude Code 和自我改进代理内存统一到单个知识湖中

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 triple-memory-lake;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

triple-memory-lake 怎么安装?

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

triple-memory-lake 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。

triple-memory-lake 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。

triple-memory-lake 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。

triple-memory-lake 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,521 次,近一周安装 101 次,下载 816 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。

triple-memory-lake 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。
  • 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。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

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
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
triple-memory-lake

三重记忆湖 · 本页

2,521—只读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
triple-memory-lake
version
1.1.0
description
Quad-layer memory system integration - unifies OpenClaw, Claude Code, and self-improving agent memories into a single knowledge lake

Triple Memory Lake

基于三个记忆系统整合的统一知识湖,已升级为四层结构。

四层记忆系统

Layer内容更新频率
L1 MEMORY.md铁律/人物/项目/教训重大决策后
L2 Daily Logs每日工作日志每日
L3 Sources+Patterns+Domain+Tools原始数据+提炼模式+领域知识+工具配置定期同步
L4 Reviews自审+质量评分每周一/触发时

核心功能

1. 三源数据同步

  • Claude Code JSONL → memory/sources/claude-code/
  • self-improving metrics → memory/sources/self-improving/
  • OpenClaw daily logs → memory/sources/mine/

2. 模式提炼

  • 错误模式汇总 → memory/patterns/error-patterns.md
  • 工作流模式 → memory/patterns/workflow-patterns.md
  • 用户偏好 → memory/patterns/user-preferences.md

3. 知识沉淀

  • 长期记忆 → MEMORY.md
  • 领域知识 → memory/domain/
  • 工具知识 → memory/tools/

4. 自省机制

  • 质量评分标准 → memory/reviews/memory-quality.md
  • 自审模板 → memory/reviews/self-review-template.md
  • 自审报告 → memory/reviews/self-review-YYYY-MM-DD.md

目录结构

memory/
├── index.md              # 统一入口
├── MEMORY.md              # Layer 1: 长期记忆
├── YYYY-MM-DD.md          # Layer 2: 每日日志
├── sources/               # Layer 3a: 原始数据来源
│   ├── claaude-code/      # Claude Code JSONL 日志
│   ├── self-improving/    # self-improving 指标
│   └── mine/              # OpenClaw 每日日志(预留)
├── patterns/              # Layer 3b: 提炼模式
│   ├── error-patterns.md  # 错误模式汇总
│   ├── workflow-patterns.md # Captain工作流模式
│   └── user-preferences.md  # 用户行为偏好
├── domain/                # Layer 3c: 领域知识
│   ├── openclaw.md        # OpenClaw配置/铁律/调度规则
│   └── stock-system.md    # 股票分析系统详情
├── tools/                 # Layer 3d: 工具配置
│   ├── skills.md          # Skills状态一览
│   ├── git-workflow.md    # Git工作流配置
│   └── hook-system.md     # Hook系统配置
└── reviews/               # Layer 4: 自省机制
    ├── memory-quality.md   # 记忆质量评分标准
    ├── self-review-template.md # 自审报告模板
    └── self-review-YYYY-MM-DD.md # 历次自审报告

自审触发条件

满足任一即触发自审:

  1. 每周一自动自审
  2. MEMORY.md 超过30天未更新
  3. 发现新错误模式时
  4. 用户指出记忆错误时
  5. 重大系统变更后(如 OpenClaw 升级)

质量评分

评估维度:完整性(25%) / 准确性(30%) / 时效性(25%) / 可检索性(20%)

评分:9-10优秀 / 7-8良好 / 5-6及格 / 3-4危险 / 1-2失效

使用方式

查看知识湖状态

cat memory/index.md

执行自审

# 参考 memory/reviews/self-review-template.md 生成报告
# 保存为 memory/reviews/self-review-YYYY-MM-DD.md

同步数据源

# Claude Code
cp ~/.claude/projects/*/sessions/*.jsonl memory/sources/claude-code/

# Self-improving
cp ~/.openclaw/agents/*/metrics.json memory/sources/self-improving/

_Last updated: 2026-04-03_

平台分布

OpenClaw

88.41%
按下载量换算721

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

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。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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