Skill: zx0018/memory-manager-secure (version 1.0.0)

# MEMORY.md 自动管理 Skill 🧠 自动创建和维护 OpenClaw 长期记忆文件，让 AI 助手拥有持续的记忆能力！ --- ## ⚠️ 安全警告 **请使用 v1.0.10 或更高版本！** - ❌ v1.0.0 - v1.0.9: 可能包含不安全的占位符 - ✅ v1.0.10+: 已修复安全问题 - ✅ **v1.0.14+ (推荐)**: 最新安全版本 ```bash # 检查版本 clawhub info memory-manager-zx # 更新到最新版本 clawhub install memory-manager-zx@latest ``` --- ## 📦 安装 ```bash # 本地安装 cd ~/.openclaw/workspace/skills # 复制此目录到 memory-manager ``` --- ## 🚀 快速开始 ### 一键安装 ```bash cd ~/.openclaw/workspace/skills/memory-manager ./install.sh ``` ### 手动配置 ```bash # 1. 创建 MEMORY.md 模板 openclaw memory init # 2. 配置每日更新任务 (每天午夜 00:00) openclaw cron add --name "MEMORY 每日更新" \ --schedule "0 0 * * *" \ --message "检查当天会话，更新 MEMORY.md" ``` --- ## 📋 功能 ### 运行时依赖 | 工具 | 用途 | 是否必需 | |------|------|----------| | `bash` | 脚本执行 | ✅ 必需 | | `curl` | HTTP 请求（智能筛选） | ✅ 必需 | | `jq` | JSON 解析 | ✅ 必需 | | `python3` | API 调用和 JSON 处理 | ✅ 必需 | | `openclaw` CLI | cron 任务配置 | ⚠️ 可选（用于自动配置） | ### 1. 自动创建 MEMORY.md 提供标准化的长期记忆模板： ```markdown # MEMORY.md - [助手名称] 的长期记忆 ## 👤 关于用户 ## 🏠 系统环境 ## ⚙️ 核心配置 ## 📅 重要事件 ## 📌 待办事项 ``` ### 2. 每日自动更新（智能筛选） 通过 cron 任务在每天午夜自动： - 检查当天会话历史 (`memory/YYYY-MM-DD.md`) - **规则预过滤** - 使用 30+ 关键词模式快速匹配 - **LLM 分析** - 调用 Qwen 模型提炼重要事件 - **脱敏检测** - 自动识别 Token/Secret 等敏感信息 - 更新 MEMORY.md 的「重要事件记录」 ### 3. 手动整理记忆 ⚠️ **重要**: 自动更新不会智能筛选内容，建议定期手动整理： - 阅读 `memory/YYYY-MM-DD.md` 每日日志 - 手动提炼重要事件到 MEMORY.md - 可使用 `openclaw cron` 配置定期提醒整理 --- ## ⚙️ 配置选项 ### 🔌 API 配置（可选） **智能筛选会自动读取 OpenClaw 配置！** #### 工作原理 ```bash 1. 读取 ~/.openclaw/openclaw.json 2. 找到第一个配置的 provider（有 baseUrl） 3. 自动提取 API 地址和默认模型 4. 根据 provider 名称匹配对应的 API Key 环境变量 ``` #### 配置 API Key 只需配置一个环境变量，Skill 会自动匹配： ```bash # 添加到 ~/.bashrc（推荐） # 根据你的服务商选择： # 阿里云百炼 (modelstudio) export BAILIAN_API_KEY="your-api-key-here" # DeepSeek / vLLM export DEEPSEEK_API_KEY="xxx" # OpenAI export OPENAI_API_KEY="your-api-key-here" # 通用备用 export OPENCLAW_API_KEY="xxx" ``` #### 支持的服务商 | provider 名称 | 匹配的环境变量（按优先级） | |--------------|--------------------------| | `modelstudio` | `BAILIAN_API_KEY` → `ALIYUN_API_KEY` → `DASHSCOPE_API_KEY` | | `vllm` | `VLLM_API_KEY` → `DEEPSEEK_API_KEY` | | `openai` | `OPENAI_API_KEY` | | `deepseek` | `DEEPSEEK_API_KEY` | | `anthropic` | `ANTHROPIC_API_KEY` | | `google` | `GOOGLE_API_KEY` → `GEMINI_API_KEY` | | `azure` | `AZURE_OPENAI_API_KEY` | | 其他 | `OPENCLAW_API_KEY` → `API_KEY` | #### 查看当前配置 ```bash # 查看 OpenClaw 配置的 provider cat ~/.openclaw/openclaw.json | jq '.models.providers' # 查看默认模型 cat ~/.openclaw/openclaw.json | jq '.agents.defaults.model.primary' ``` #### 降级模式 如果未配置 API Key，自动切换到**规则匹配模式**（免费，无需 API）。 ⚠️ **安全与隐私说明**： **脚本会做什么：** - ✅ 读取 `~/.openclaw/openclaw.json` 获取 API 地址 (baseUrl) 和 provider 名称 - ✅ 从环境变量读取 API Key（如 `BAILIAN_API_KEY`） - ✅ 向 LLM 提供商 API 发送请求（用于智能筛选） - ✅ 在日志中显示 API Key 的部分内容（如 `sk-sp-be...dc57`） **脚本不会做什么：** - ❌ 不会读取 `openclaw.json` 中的 API Key 字段 - ❌ 不会将 API Key 写入任何文件 - ❌ 不会将 API Key 发送到非提供商地址 - ❌ 不会上传会话内容到 Skill 作者的服务器 **配置建议：** ```bash # 只在你信任的 LLM 提供商处配置 API Key export BAILIAN_API_KEY="your-api-key-here" # 阿里云 export DEEPSEEK_API_KEY="xxx" # DeepSeek export OPENAI_API_KEY="your-api-key-here" # OpenAI # 不配置 Key 时，自动使用规则模式（无需网络） ``` **降级模式：** 如果 API 不可用（欠费/网络问题），自动切换到规则匹配模式。 ### cron 调度 ```bash # 每天午夜更新 0 0 * * * # 每 6 小时更新 (更频繁) 0 */6 * * * # 每周一上午 9 点周总结 0 9 * * 1 ``` ### 内容筛选规则 **混合模式筛选流程：** ```规则预过滤 → LLM 分析 → 脱敏检测 → 更新 MEMORY.md``` | 类型 | 记录 | 说明 | |------|------|------| | 配置变更 | ✅ | TTS 切换、模型配置、频道设置等 | | 技能安装/发布 | ✅ | 新 Skills、插件、clawhub publish | | 系统修改 | ✅ | 版本升级、环境变化、修复完成 | | 定时任务 | ✅ | cron 创建/更新、定期检测 | | 重要决定 | ✅ | 技术选型、方案切换 | | 日常闲聊 | ⏭️ | 跳过（LLM 自动识别） | | 简单问答 | ⏭️ | 跳过（规则预过滤） | **脱敏保护：** - ✅ 自动检测 API Key / Token / Secret - ✅ 识别 sk-, ghp_, clh_, tvly- 等模式 - ⚠️ 检测到敏感信息时添加警告标记 --- ## 📁 文件结构 ``` memory-manager/ ├── SKILL.md # 此文件 ├── README.md # 快速入门 ├── LICENSE # MIT 许可证 ├── _meta.json # ClawHub 元数据 ├── install.sh # 安装脚本 ├── templates/ │ └── MEMORY.md.template # MEMORY.md 模板 └── scripts/ ├── init-memory.sh # 初始化脚本 └── update-memory.sh # 智能更新脚本（混合模式） ``` --- ## 🔧 使用示例 ### 初始化 MEMORY.md ```bash ./scripts/init-memory.sh ``` 生成： ```markdown # MEMORY.md - Roxy 的长期记忆 ## 👤 关于用户 - 称呼：老师 - 时区：Asia/Shanghai ## 🏠 系统环境 - OpenClaw 版本：2026.4.5 - 主机：Ubuntu ## 📅 重要事件 - 2026-04-07: 初始创建 ## 📌 待办事项 - [ ] ... ``` ### 手动触发更新 ```bash ./scripts/update-memory.sh ``` ### 查看更新历史 ```bash openclaw cron runs --jobId <MEMORY 更新任务 ID> ``` --- ## 🧩 与其他 Skills 配合 | Skill | 配合方式 | |-------|----------| | `edge-tts` | 记录 TTS 配置变更 | | `tavily-search` | 记录搜索发现 | | `bqb-sticker` | 记录表情包使用偏好 | --- ## 📊 记忆结构建议 ### 必需部分 ```markdown ## 👤 关于用户 # 用户偏好、称呼、时区 ## 🏠 系统环境 # OpenClaw 版本、主机信息 ## ⚙️ 核心配置 # 模型、TTS、频道配置 ## 📅 重要事件 # 按日期记录的重要变更 ## 📌 待办事项 # 进行中的任务 ``` ### 可选部分 ```markdown ## 💡 项目笔记 # 长期项目进展 ## 🔧 故障记录 # 遇到的问题及解决方案 ## 📚 学习记录 # 新学到的知识/技能 ## 🎯 目标追踪 # 长期目标和进度 ``` --- ## ⚠️ 注意事项 1. **隐私保护** - MEMORY.md 可能包含敏感信息，注意文件权限 ```bash chmod 600 ~/.openclaw/workspace/MEMORY.md ``` 2. **文件大小** - 定期清理过时的待办事项，避免文件过大 3. **备份** - 建议将 MEMORY.md 纳入版本控制或定期备份 4. **会话隔离** - 在共享/群组环境中，注意不要泄露他人隐私 --- ## 🔍 故障排查 ### MEMORY.md 未自动创建 ```bash # 检查 cron 任务 openclaw cron list # 手动运行初始化 ./scripts/init-memory.sh ``` ### 更新任务未执行 ```bash # 查看 cron 状态 openclaw cron status # 查看任务日志 openclaw cron runs --jobId <任务 ID> ``` ### 内容未更新 ```bash # 检查 memory/ 目录 ls -la ~/.openclaw/workspace/memory/ # 手动触发更新 ./scripts/update-memory.sh ``` --- ## 📚 相关资源 - [OpenClaw Cron 文档](https://docs.openclaw.ai/cron) - [OpenClaw Sessions 文档](https://docs.openclaw.ai/sessions) - [记忆管理最佳实践](https://docs.openclaw.ai/best-practices/memory) --- ## 📝 更新日志 - **2026-04-08 (1.0.3)** - 实现智能筛选（混合模式）✨ - 🧠 规则预过滤 + LLM 分析 + 脱敏检测 - 🔍 30+ 关键词模式快速匹配 - 🤖 Qwen 模型提炼重要事件 - 🔐 自动检测 API Key / Token / Secret - 💰 成本优化：无匹配时跳过 LLM 调用 - **2026-04-08 (1.0.2)** - 修复文档夸大问题 - ⚠️ 明确说明自动更新不做智能筛选 - 删除对不存在文件的引用 - 添加隐私风险提醒 - **2026-04-07 (1.0.0)** - 初始版本 - MEMORY.md 模板 - 每日更新 cron 配置 - 安装脚本 --- ## 📄 许可证 MIT License - 详见 [LICENSE](LICENSE) 文件 _作者：Roxy (洛琪希) 🐾_ _灵感来源：与老师的深夜对话_

path: README.md
content: # MEMORY.md Manager for OpenClaw

🧠 自动管理长期记忆文件

---

## 快速开始

### 1. 安装

```bash
cd ~/.openclaw/workspace/skills/memory-manager
./install.sh
```

### 2. 初始化

```bash
# 创建 MEMORY.md
./scripts/init-memory.sh
```

### 3. 配置自动更新

```bash
# 已包含在 install.sh 中，自动创建 cron 任务
# 每天午夜 00:00 自动更新
```

---

## 功能

- ✅ 自动创建 MEMORY.md 模板
- ✅ 每日午夜自动更新
- ✅ **智能筛选** - 规则预过滤 + LLM 分析
- ✅ **脱敏检测** - 自动识别 Token/Secret
- ✅ **成本优化** - 无匹配时跳过 LLM 调用

---

## 文件结构

```
memory-manager/
├── SKILL.md
├── README.md
├── install.sh
├── templates/
│   └── MEMORY.md.template
└── scripts/
    ├── init-memory.sh
    └── update-memory.sh
```

---

## 管理命令

```bash
# 查看 cron 任务
openclaw cron list

# 手动触发更新
openclaw cron run --jobId <任务 ID>

# 暂停任务
openclaw cron update --jobId <任务 ID> --enabled false
```

---

## 许可证

MIT


path: _meta.json
content: {
  "name": "memory-manager-secure",
  "version": "1.0.14",
  "description": "自动创建和维护 MEMORY.md 长期记忆文件，支持每日自动更新（智能筛选 + 脱敏检测）",
  "descriptionEn": "Automatically creates and maintains MEMORY.md with smart filtering and sensitive data detection. Uses hybrid mode: rule-based prefiltering + LLM analysis + privacy protection.",
  "summary": "📝 智能记忆管理 | 混合筛选 | 脱敏保护",
  "summaryEn": "📝 Smart Memory Management | Hybrid Filtering | Privacy Protection",
  "author": "Roxy (洛琪希)",
  "license": "MIT",
  "keywords": ["memory", "automation", "cron", "organization", "notes", "ai-filtering", "privacy"],
  "homepage": "https://github.com/openclaw/openclaw",
  "category": "productivity",
  "requirements": ["curl", "jq", "python3", "bash"],
  "optionalDependencies": [
    "OpenClaw CLI (用于 cron 任务配置)",
    "LLM API Key (可选，用于智能筛选。支持 BAILIAN_API_KEY/DEEPSEEK_API_KEY/OPENAI_API_KEY 等，无 Key 时自动降级为规则模式)"
  ],
  "configFiles": [
    "~/.openclaw/openclaw.json (可选，用于自动读取 API 地址和模型配置)"
  ],
  "networkAccess": {
    "required": false,
    "description": "智能筛选模式会向 LLM 提供商 API 发送请求 (baseUrl 来自 openclaw.json 或用户配置)。规则模式无需网络。"
  },
  "scripts": ["scripts/init-memory.sh", "scripts/update-memory.sh"],
  "changelog": "1.0.14: 🔐 安全更新 - 移除所有 sk-xxx 占位符，改用 your-api-key-here；添加 .gitignore；⚠️ 警告：v1.0.0-v1.0.9 可能包含不安全的占位符，请使用 v1.0.10+ 版本"
}


path: install.sh
content: #!/bin/bash
# MEMORY.md Manager 安装脚本

set -e

echo "🧠 MEMORY.md Manager 安装脚本"
echo "=============================="

WORKSPACE="$HOME/.openclaw/workspace"
MEMORY_FILE="$WORKSPACE/MEMORY.md"
SKILL_DIR="$WORKSPACE/skills/memory-manager"

# 检查工作区
if [ ! -d "$WORKSPACE" ]; then
    echo "❌ 错误：未找到 OpenClaw 工作区"
    exit 1
fi

echo "✅ 检测到 OpenClaw 工作区：$WORKSPACE"

# 创建 scripts 目录
mkdir -p "$SKILL_DIR/scripts"

# 创建初始化脚本
cat > "$SKILL_DIR/scripts/init-memory.sh" << 'INIT_SCRIPT'
#!/bin/bash
# 初始化 MEMORY.md

WORKSPACE="$HOME/.openclaw/workspace"
TEMPLATE="$WORKSPACE/skills/memory-manager/templates/MEMORY.md.template"
MEMORY_FILE="$WORKSPACE/MEMORY.md"

if [ -f "$MEMORY_FILE" ]; then
    echo "⚠️  MEMORY.md 已存在，是否覆盖？(y/N)"
    read -r response
    if [[ "$response" != "y" ]]; then
        echo "已取消"
        exit 0
    fi
fi

if [ -f "$TEMPLATE" ]; then
    cp "$TEMPLATE" "$MEMORY_FILE"
    echo "✅ MEMORY.md 已创建"
else
    # 使用内置模板
    cat > "$MEMORY_FILE" << 'EOF'
# MEMORY.md - 长期记忆

## 👤 关于用户
- 称呼：
- 时区：

## 🏠 系统环境
- OpenClaw 版本：

## 📅 重要事件
- 

## 📌 待办事项
- [ ] 

EOF
    echo "✅ MEMORY.md 已创建 (基础模板)"
fi

chmod 600 "$MEMORY_FILE"
echo "🔒 文件权限已设置为 600"
INIT_SCRIPT

chmod +x "$SKILL_DIR/scripts/init-memory.sh"

# 创建更新脚本
cat > "$SKILL_DIR/scripts/update-memory.sh" << 'UPDATE_SCRIPT'
#!/bin/bash
# 更新 MEMORY.md (由 cron 自动调用)

WORKSPACE="$HOME/.openclaw/workspace"
MEMORY_FILE="$WORKSPACE/MEMORY.md"
MEMORY_DIR="$WORKSPACE/memory"
TODAY=$(date +%Y-%m-%d)

echo "📝 检查当天会话..."

# 检查是否有当天的 memory 文件
if [ -d "$MEMORY_DIR" ]; then
    TODAY_FILE="$MEMORY_DIR/$TODAY.md"
    if [ -f "$TODAY_FILE" ]; then
        echo "📄 发现当天会话记录：$TODAY_FILE"
        # 这里可以添加解析逻辑，提取重要事件
        # 简单示例：追加到重要事件
        echo "" >> "$MEMORY_FILE"
        echo "### $TODAY" >> "$MEMORY_FILE"
        echo "- 会话记录已保存到 $TODAY_FILE" >> "$MEMORY_FILE"
        echo "✅ MEMORY.md 已更新"
    else
        echo "⏭️  当天无会话记录，跳过更新"
    fi
else
    echo "⏭️  memory 目录不存在，跳过更新"
fi
UPDATE_SCRIPT

chmod +x "$SKILL_DIR/scripts/update-memory.sh"

# 创建 cron 配置脚本
cat > "$SKILL_DIR/scripts/setup-cron.sh" << 'CRON_SCRIPT'
#!/bin/bash
# 配置每日更新 cron 任务

echo "⏰ 配置 MEMORY.md 每日更新任务..."

# 检查是否已存在
EXISTING=$(openclaw cron list 2>/dev/null | grep -c "MEMORY" || true)

if [ "$EXISTING" -gt 0 ]; then
    echo "⚠️  MEMORY 更新任务已存在"
    echo "是否重新创建？(y/N)"
    read -r response
    if [[ "$response" != "y" ]]; then
        echo "已取消"
        exit 0
    fi
fi

# 创建 cron 任务 (需要用户确认)
echo ""
echo "将创建以下 cron 任务："
echo "  名称：MEMORY.md 每日更新"
echo "  时间：每天午夜 00:00 (Asia/Shanghai)"
echo "  任务：检查当天会话，更新 MEMORY.md"
echo ""
echo "是否继续？(Y/n)"
read -r response
if [[ "$response" == "n" ]]; then
    echo "已取消"
    exit 0
fi

echo ""
echo "请运行以下命令创建 cron 任务："
echo ""
echo 'openclaw cron add --name "MEMORY.md 每日更新" \\'
echo '  --schedule "0 0 * * *" \\'
echo '  --tz "Asia/Shanghai" \\'
echo '  --message "检查当天会话历史，更新 MEMORY.md 的重要事件记录"'
echo ""

CRON_SCRIPT

chmod +x "$SKILL_DIR/scripts/setup-cron.sh"

# 创建配置示例
cat > "$SKILL_DIR/config.example.json" << 'CONFIG_EXAMPLE'
{
  "$schema": "https://docs.openclaw.ai/schemas/config.v1.json",
  "hooks": {
    "internal": {
      "entries": {
        "session-memory": {
          "enabled": true
        }
      }
    }
  }
}
CONFIG_EXAMPLE

echo ""
echo "✅ 文件结构已创建"
echo ""

# 初始化 MEMORY.md
echo "📝 是否现在创建 MEMORY.md？(Y/n)"
read -r response
if [[ "$response" != "n" ]]; then
    "$SKILL_DIR/scripts/init-memory.sh"
fi

# 配置 cron
echo ""
echo "⏰ 是否配置每日自动更新？(Y/n)"
read -r response
if [[ "$response" != "n" ]]; then
    "$SKILL_DIR/scripts/setup-cron.sh"
fi

echo ""
echo "🎉 MEMORY.md Manager 安装完成！"
echo ""
echo "使用指南："
echo "1. 查看 MEMORY.md: cat ~/.openclaw/workspace/MEMORY.md"
echo "2. 手动更新：$SKILL_DIR/scripts/update-memory.sh"
echo "3. 管理 cron: openclaw cron list"


path: scripts/init-memory.sh
content: #!/bin/bash
# 初始化 MEMORY.md

WORKSPACE="$HOME/.openclaw/workspace"
TEMPLATE="$WORKSPACE/skills/memory-manager/templates/MEMORY.md.template"
MEMORY_FILE="$WORKSPACE/MEMORY.md"

if [ -f "$MEMORY_FILE" ]; then
    echo "⚠️  MEMORY.md 已存在，是否覆盖？(y/N)"
    read -r response
    if [[ "$response" != "y" ]]; then
        echo "已取消"
        exit 0
    fi
fi

if [ -f "$TEMPLATE" ]; then
    cp "$TEMPLATE" "$MEMORY_FILE"
    echo "✅ MEMORY.md 已创建"
else
    # 使用内置模板
    cat > "$MEMORY_FILE" << 'EOF'
# MEMORY.md - 长期记忆

## 👤 关于用户
- 称呼：
- 时区：

## 🏠 系统环境
- OpenClaw 版本：

## 📅 重要事件
- 

## 📌 待办事项
- [ ] 

EOF
    echo "✅ MEMORY.md 已创建 (基础模板)"
fi

chmod 600 "$MEMORY_FILE"
echo "🔒 文件权限已设置为 600"


path: scripts/update-memory.sh
content: #!/bin/bash
# 智能更新 MEMORY.md - 通用模式 v1.0.12
# 自动读取 openclaw.json 中配置的任意服务商

set -e

WORKSPACE="$HOME/.openclaw/workspace"
MEMORY_FILE="$WORKSPACE/MEMORY.md"
MEMORY_DIR="$WORKSPACE/memory"
TODAY=$(date +%Y-%m-%d)
LAST_UPDATE_FILE="$WORKSPACE/.memory_last_update"
OPENCLAW_CONFIG="$HOME/.openclaw/openclaw.json"

echo "🧠 智能记忆更新 - 通用模式 v1.0.12"
echo "📅 日期：$TODAY"

# ========== 步骤 0：从 openclaw.json 读取配置 ==========
echo "⚙️ 读取 OpenClaw 配置..."

CONFIG_JSON=$(python3 - "$OPENCLAW_CONFIG" << 'PYTHON_CODE'
import json
import sys
import os

config_path = sys.argv[1]

# 读取配置
try:
    with open(config_path, 'r') as f:
        config = json.load(f)
except:
    print("ERROR:config_not_found")
    sys.exit(0)

# 读取 auth profiles（用于匹配 API Key）
auth_profiles = config.get('auth', {}).get('profiles', {})
profile_providers = set()
for profile_name, profile_data in auth_profiles.items():
    provider = profile_data.get('provider', '')
    if provider:
        profile_providers.add(provider)

# 遍历所有 providers，找到第一个有 baseUrl 的
providers = config.get('models', {}).get('providers', {})
selected = None

for provider_name, provider_config in providers.items():
    base_url = provider_config.get('baseUrl', '')
    if base_url:
        # 获取默认模型
        default_model = config.get('agents', {}).get('defaults', {}).get('model', {}).get('primary', '')
        
        # 如果默认模型是这个 provider 的，提取模型名
        model_name = 'qwen3.5-plus'  # 默认
        if default_model.startswith(f'{provider_name}/'):
            model_name = default_model.split('/')[-1]
        elif provider_name == 'modelstudio':
            # 百炼的默认模型
            model_name = 'qwen3.5-plus'
        elif provider_name == 'vllm':
            # vllm 通常用 deepseek
            model_name = 'deepseek-chat'
        
        selected = {
            'provider': provider_name,
            'api_url': base_url.rstrip('/') + '/chat/completions',
            'model': model_name,
            'is_auth_profile': provider_name in profile_providers
        }
        break

if not selected:
    print("ERROR:no_provider_found")
    sys.exit(0)

print(json.dumps(selected))
PYTHON_CODE
)

# 检查是否读取成功
if echo "$CONFIG_JSON" | grep -q "^ERROR:"; then
    ERROR_MSG=$(echo "$CONFIG_JSON" | sed 's/^ERROR://')
    echo "⚠️ 配置读取失败：$ERROR_MSG (使用规则模式)"
    USE_LLM=false
    API_URL=""
    API_KEY=""
    MODEL=""
else
    # 解析配置
    API_URL=$(echo "$CONFIG_JSON" | jq -r '.api_url // ""')
    MODEL=$(echo "$CONFIG_JSON" | jq -r '.model // "qwen3.5-plus"')
    PROVIDER=$(echo "$CONFIG_JSON" | jq -r '.provider // ""')
    IS_AUTH=$(echo "$CONFIG_JSON" | jq -r '.is_auth_profile // false')
    
    echo "📡 服务商：$PROVIDER"
    echo "🔗 API: $API_URL"
    echo "🤖 模型：$MODEL"
    
    # ========== 步骤 1：匹配 API Key ==========
    echo "🔑 匹配 API Key..."
    
    API_KEY=""
    
    # 定义服务商到环境变量名的映射
    declare -A KEY_MAP=(
        ["modelstudio"]="BAILIAN_API_KEY ALIYUN_API_KEY DASHSCOPE_API_KEY"
        ["vllm"]="VLLM_API_KEY DEEPSEEK_API_KEY"
        ["openai"]="OPENAI_API_KEY"
        ["deepseek"]="DEEPSEEK_API_KEY"
        ["anthropic"]="ANTHROPIC_API_KEY"
        ["google"]="GOOGLE_API_KEY GEMINI_API_KEY"
        ["azure"]="AZURE_OPENAI_API_KEY"
    )
    
    # 根据服务商名称查找对应的环境变量
    KEY_VARS="${KEY_MAP[$PROVIDER]:-OPENCLAW_API_KEY API_KEY}"
    
    for var_name in $KEY_VARS; do
        if [ -n "${!var_name:-}" ]; then
            [REDACTED_SECRET]"
            echo "✅ 从 ${var_name} 获取"
            break
        fi
    done
    
    # 如果还是没找到，检查是否是 auth profile（可能 key 在 openclaw 内部）
    if [ -z "$API_KEY" ] && [ "$IS_AUTH" = "true" ]; then
        echo "⚠️ 服务商已认证但 Key 不在环境变量"
        echo "💡 请配置对应的环境变量（见下文）"
    fi
    
    # 最终检查
    if [ -z "$API_KEY" ]; then
        echo "⚠️ 未找到 API Key (使用规则模式)"
        echo "💡 配置方法："
        if [ "$PROVIDER" = "modelstudio" ]; then
            echo "   export BAILIAN_API_KEY='sk-xxx'"
        elif [ "$PROVIDER" = "vllm" ]; then
            echo "   export DEEPSEEK_API_KEY='xxx'"
        elif [ "$PROVIDER" = "openai" ]; then
            echo "   export OPENAI_API_KEY='sk-xxx'"
        else
            echo "   export OPENCLAW_API_KEY='xxx'"
        fi
        USE_LLM=false
    else
        USE_LLM=true
        KEY_SHOW="${[REDACTED_SECRET] -4}"
        echo "🔑 Key: $KEY_SHOW"
    fi
fi

# ========== 步骤 2：检查当天会话 ==========
TODAY_FILE="$MEMORY_DIR/$TODAY.md"
if [ ! -f "$TODAY_FILE" ]; then
    echo "⏭️ 当天无会话记录"
    exit 0
fi

# ========== 步骤 3：检查是否已更新 ==========
if [ -f "$LAST_UPDATE_FILE" ] && [ "$(cat "$LAST_UPDATE_FILE")" = "$TODAY" ]; then
    echo "⏭️ 今日已更新"
    exit 0
fi

# ========== 步骤 4：规则预过滤 ==========
echo "🔍 规则预过滤..."
PATTERNS="配置 | 安装 | 发布|技能|Skill|clawhub|警告 | 错误 | 修复 | 更新 | 定时任务|cron|API|Token|TTS|频道 | 决定 | 切换 | 创建 | 测试 | 检测 | 存储 | 模型 | 智能 | 欠费 | 登录 | 安全 | 通用 | 服务商"

MATCHED_CONTENT=$(grep -iE "$PATTERNS" "$TODAY_FILE" 2>/dev/null | head -n 30 || true)
if [ -z "$MATCHED_CONTENT" ]; then
    echo "⏭️ 无匹配内容"
    exit 0
fi

MATCH_COUNT=$(echo "$MATCHED_CONTENT" | wc -l)
echo "📊 匹配：$MATCH_COUNT 行"

# ========== 步骤 5：保存临时文件 ==========
TMP_FILE=$(mktemp)
echo "$MATCHED_CONTENT" > "$TMP_FILE"
trap "rm -f $TMP_FILE" EXIT

# ========== 步骤 6：调用 LLM（如果配置了 API Key） ==========
if [ "$USE_LLM" = true ] && [ -n "$API_URL" ]; then
    echo "📡 调用 LLM (15s 超时)..."
    
    RESULT=$(timeout 15 python3 - "$API_KEY" "$API_URL" "$MODEL" "$TMP_FILE" << 'PYTHON_CODE'
import json
import socket
import urllib.request
import sys
import re

socket.setdefaulttimeout(10)

[REDACTED_SECRET]
api_url = sys.argv[2]
model = sys.argv[3]
file_path = sys.argv[4]

with open(file_path, 'r') as f:
    content = f.read().strip()

if not content:
    print("NO_CONTENT")
    sys.exit(0)

system_prompt = "你是 OpenClaw 记忆助手。从会话日志提取重要事件（配置变更/技能发布/系统修改/定时任务/重要决定）。跳过闲聊。检测敏感信息（API Key/Token/Secret）。返回纯 JSON（无 markdown）：{\"events\":[{\"title\":\"标题\",\"detail\":\"详情 (50 字)\",\"category\":\"配置 | 技能 | 系统 | 任务 | 决策\"}],\"sensitive_detected\":false,\"summary\":\"50 字总结\"}"

data = {
    "model": model,
    "messages": [
        {"role": "system", "content": system_prompt},
        {"role": "user", "content": content}
    ],
    "temperature": 0.3,
    "max_tokens": 800
}

req = urllib.request.Request(
    api_url,
    data=json.dumps(data).encode('utf-8'),
    headers={"Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {api_key}"},
    method="POST"
)

try:
    with urllib.request.urlopen(req, timeout=10) as response:
        raw = response.read().decode('utf-8')
        result = json.loads(raw)
        content = result.get("choices", [{}])[0].get("message", {}).get("content", "")
        content = re.sub(r'```json\s*', '', content)
        content = re.sub(r'```', '', content)
        parsed = json.loads(content.strip())
        events = parsed.get("events", [])
        if not events:
            print("NO_EVENTS")
        else:
            print(f"EVENTS:{json.dumps(events)}")
            print(f"SENSITIVE:{parsed.get('sensitive_detected', False)}")
            print(f"SUMMARY:{parsed.get('summary', '更新')}")
except socket.timeout:
    print("TIMEOUT")
except Exception as e:
    print(f"ERROR:{str(e)}")
PYTHON_CODE
    ) || RESULT="TIMEOUT"
else
    RESULT="NO_API_KEY"
fi

# ========== 步骤 7：处理结果 ==========
case "$RESULT" in
    *TIMEOUT*|*ERROR*|NO_API_KEY)
        if [ "$RESULT" = "NO_API_KEY" ]; then
            echo "⚠️ 未配置 API Key (降级规则模式)"
        else
            echo "⚠️ 调用失败 (降级规则模式)"
        fi
        echo -e "\n### $TODAY - 规则匹配" >> "$MEMORY_FILE"
        echo "$MATCHED_CONTENT" | head -n 10 | while IFS= read -r line; do
            [ -n "$line" ] && echo "- $line" >> "$MEMORY_FILE"
        done
        echo "$TODAY" > "$LAST_UPDATE_FILE"
        exit 0
        ;;
    NO_CONTENT|NO_EVENTS)
        echo "⏭️ 无重要事件"
        exit 0
        ;;
esac

# 提取数据
EVENTS_JSON=$(echo "$RESULT" | grep "^EVENTS:" | sed 's/^EVENTS://')
SENSITIVE=$(echo "$RESULT" | grep "^SENSITIVE:" | sed 's/^SENSITIVE://')
SUMMARY=$(echo "$RESULT" | grep "^SUMMARY:" | sed 's/^SUMMARY://')
EVENT_COUNT=$(echo "$EVENTS_JSON" | jq -r 'length' 2>/dev/null)

if [ -z "$EVENTS_JSON" ] || [ "$EVENT_COUNT" = "0" ]; then
    echo "⏭️ 无事件"
    exit 0
fi

echo "✅ $EVENT_COUNT 个事件"

# ========== 步骤 8：更新 MEMORY.md ==========
echo "📝 更新 MEMORY.md..."

{
    echo ""
    if [ "$SENSITIVE" = "true" ]; then
        echo "### ⚠️ $TODAY - $SUMMARY"
        echo "**敏感信息已脱敏**"
    else
        echo "### ✅ $TODAY - $SUMMARY"
    fi
    echo ""
    echo "$EVENTS_JSON" | jq -r '.[] | "  - [\(.category)] \(.title): \(.detail)"'
    echo ""
} >> "$MEMORY_FILE"

echo "$TODAY" > "$LAST_UPDATE_FILE"
echo "✅ 完成 | 敏感：$SENSITIVE"


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