Skill: tomor1984/memory-hamster (version 1.0.1)

--- name: memory-hamster version: 1.0.1 description: "Agent 记忆进化系统 - 温度模型 + 自动归档 + 学习记录 + 技能提炼。让 AI 每天变得更聪明。" author: OpenClaw Community keywords: [memory, evolution, learning, self-improvement, archive, skill-extraction, temperature-model, agent] metadata: openclaw: emoji: "🤖" features: - 温度模型（热/温/冷） - 自动归档（30 天冷数据） - 夜间反思（每日 23:45） - 学习记录（教训/错误/功能请求） - 技能提炼（从教训提取） - Promotion 机制（到 SOUL/AGENTS/TOOLS） --- # MemoryHamster 🤖 **Agent 记忆进化系统** 合并记忆管理与自我进化，让 AI 每天变得更聪明。 ## 核心功能 ### 1. 温度模型 🌡️ | 温度 | 时间范围 | 存储位置 | 说明 | |------|----------|----------|------| | 🔥 热 | < 7 天 | memory/*.md | 活跃数据，高频访问 | | 🟡 温 | 7-30 天 | memory/*.md | 近期数据，偶尔访问 | | ❄️ 冷 | > 30 天 | memory/.archive/ | 归档数据，低频访问 | ### 2. 学习记录系统 📝 | 类型 | 文件 | 触发条件 | |------|------|----------| | 教训 | `.learnings/LEARNINGS.md` | 被纠正、发现更好方法、知识缺口 | | 错误 | `.learnings/ERRORS.md` | 命令失败、API 错误、异常 | | 功能请求 | `.learnings/FEATURE_REQUESTS.md` | 用户想要新能力 | ### 3. 自动 GC（每周日 00:00） ```bash ./skills/memory-hamster/scripts/memory-gc.sh ``` 功能： - 扫描超过 30 天的日志文件 - 移动到 `memory/.archive/YYYY-MM/` 目录 - 生成 GC 报告 ### 4. 夜间反思（每日 23:45） ```bash ./skills/memory-hamster/scripts/nightly-reflection.sh ``` 功能： - 验证记忆 CRUD - 创建反思记录 - 更新健康度统计 - 检查待归档数据 ### 5. 技能提炼 🏗️ ```bash ./skills/memory-hamster/scripts/extract-skill.sh <lesson-name> [skill-name] ``` 功能： - 从 `.learnings/LEARNINGS.md` 读取教训 - 生成 `skills/<skill-name>/SKILL.md` - 自动创建技能模板 ### 6. 语义搜索 🔍 **优势：** 基于关键词的语义匹配，支持范围过滤和相关性排序 ```bash # 搜索记忆（Node.js 脚本） node "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/search-memory.cjs" [--user|--repo|--both] "USER_QUERY_HERE" ``` | 范围 | 说明 | |------|------| | `--user` | 搜索个人/用户记忆（跨会话） | | `--repo` | 搜索项目/代码记忆 | | `--both` | 同时搜索（默认） | **示例：** - "昨天做了什么" → `node search-memory.cjs "work yesterday recent activity"` - "如何实现认证" → `node search-memory.cjs --repo "authentication implementation"` - "编码偏好" → `node search-memory.cjs --user "coding preferences style"` ### 7. Promotion 机制 📈 | 学习类型 | 提升到 | 示例 | |----------|--------|------| | 行为模式 | `SOUL.md` | "简洁回复，不说废话" | | 工作流改进 | `AGENTS.md` | "长任务 spawning 子代理" | | 工具技巧 | `TOOLS.md` | "Git push 需要先配置 auth" | ## 目录结构 ``` workspace/ ├── MEMORY.md # 核心长期记忆（<5KB） ├── SOUL.md # 行为准则 ├── AGENTS.md # 工作流 ├── TOOLS.md # 工具技巧 ├── memory/ # 每日记忆（温度模型） │ ├── INDEX.md │ ├── YYYY-MM-DD.md # 每日日志 │ ├── lessons/README.md # 教训索引 │ ├── decisions/README.md # 决策索引 │ ├── people/ # 人物档案 │ ├── reflections/ # 反思记录 │ └── .archive/ # 冷数据归档（>30 天） ├── .learnings/ # 学习记录（进化核心） │ ├── LEARNINGS.md # 教训/纠正/最佳实践 │ ├── ERRORS.md # 错误记录 │ └── FEATURE_REQUESTS.md # 功能请求 └── skills/memory-hamster/ ├── SKILL.md # 本文件 └── scripts/ ├── memory-gc.sh # GC 归档脚本 ├── nightly-reflection.sh # 夜间反思脚本 ├── extract-skill.sh # 技能提取脚本 └── search-memory.cjs # 语义搜索脚本（新增） ``` ## 🚀 快速开始 ### 1. 安装技能 ```bash # 从 ClawHub 安装 clawhub install memory-hamster ``` ### 2. 初始化（已完成） ```bash # 目录结构已创建 # 文件已初始化 ``` ### 2. 配置 Cron 任务 ```bash # 编辑 crontab crontab -e # 添加以下任务（根据实际安装路径调整） 0 0 * * 0 ./skills/memory-hamster/scripts/memory-gc.sh >> ./logs/memory-gc.log 2>&1 45 23 * * * ./skills/memory-hamster/scripts/nightly-reflection.sh >> ./logs/nightly-reflection.log 2>&1 ``` ### 3. 日常使用 **会话开始：** 1. 读取 `MEMORY.md` 获取核心记忆 2. 检查今日日志 `memory/YYYY-MM-DD.md` **会话中：** - 重要决策 → `memory/decisions/` - 犯错/教训 → `.learnings/LEARNINGS.md` 或 `ERRORS.md` - 用户纠正 → `.learnings/LEARNINGS.md` (category: correction) - 发现更好方法 → `.learnings/LEARNINGS.md` (category: best_practice) **会话结束：** - 更新每日日志 - 标记完成事项 ## 学习记录格式 ### 教训条目（LEARNINGS.md） ```markdown ## [LRN-YYYYMMDD-XXX] category **Logged**: 2026-03-09T11:00:00+08:00 **Priority**: low | medium | high | critical **Status**: pending | resolved | promoted **Area**: workflow | tool | behavior | knowledge ### Summary 一句话描述学到了什么 ### Details 完整上下文：发生了什么，什么错了，什么是对的 ### Suggested Action 具体的修复或改进建议 ### Metadata - Source: conversation | error | user_feedback - Related Files: path/to/file.ext - Tags: tag1, tag2 - See Also: LRN-20260309-001 (如果相关) - Pattern-Key: simplify.dead_code (可选，用于追踪重复模式) --- ``` ### 错误条目（ERRORS.md） ```markdown ## [ERR-YYYYMMDD-XXX] command_or_skill **Logged**: 2026-03-09T11:00:00+08:00 **Priority**: high **Status**: pending | resolved ### Summary 什么失败了 ### Error ``` 实际错误信息 ``` ### Context - 尝试的命令/操作 - 使用的输入或参数 - 相关环境信息 ### Suggested Fix 如果可识别，什么可能解决这个问题 --- ``` ### 功能请求条目（FEATURE_REQUESTS.md） ```markdown ## [FEAT-YYYYMMDD-XXX] capability_name **Logged**: 2026-03-09T11:00:00+08:00 **Priority**: medium **Status**: pending | implemented ### Requested Capability 用户想要什么功能 ### User Context 为什么需要，解决什么问题 ### Suggested Implementation 如何实现 --- ``` ## ID 生成规则 格式：`TYPE-YYYYMMDD-XXX` - TYPE: `LRN` (学习), `ERR` (错误), `FEAT` (功能) - YYYYMMDD: 当前日期 - XXX: 序列号 (001, 002, ...) 示例：`LRN-20260309-001`, `ERR-20260309-001`, `FEAT-20260309-001` ## 解决条目 当问题解决后，更新条目： 1. 改 `**Status**: pending` → `**Status**: resolved` 2. 添加解决块： ```markdown ### Resolution - **Resolved**: 2026-03-09T12:00:00+08:00 - **Commit/PR**: abc123 或 #42 - **Notes**: 简要描述做了什么 ``` ## Promotion 流程 当学习具有广泛适用性时，提升到配置文件： ### 何时 Promotion - 学习适用于多个文件/功能 - 任何 AI 贡献者都应该知道的知识 - 防止重复犯错 - 记录项目特定规范 ### Promotion 目标 | 学习类型 | 提升到 | 示例 | |----------|--------|------| | 行为模式 | `SOUL.md` | "简洁回复，不说废话" | | 工作流改进 | `AGENTS.md` | "长任务 spawning 子代理" | | 工具技巧 | `TOOLS.md` | "Git push 需要先配置 auth" | ### 如何 Promotion 1. **提炼** 学习成简洁的规则或事实 2. **添加** 到目标文件的相关部分 3. **更新** 原始条目： - 改 `**Status**: pending` → `**Status**: promoted` - 添加 `**Promoted**: SOUL.md` 或 `AGENTS.md` 或 `TOOLS.md` ## 技能提取流程 当学习足够有价值时，提取为独立技能： ### 提取标准 满足以下任一条件： - **重复出现**: 有 2+ 个相关的 `See Also` 链接 - **已验证**: Status 是 `resolved` 且有有效解决方案 - **非显而易见**: 需要实际调试/调查才发现 - **广泛适用**: 不限于特定项目 - **用户指定**: 用户说"保存为技能" ### 提取步骤 ```bash # 1. 运行提取脚本 ./skills/vv-evolution/scripts/extract-skill.sh <lesson-name> [skill-name] # 2. 完善生成的 SKILL.md # 3. 更新原学习条目 # Status: promoted_to_skill # Skill-Path: skills/<skill-name>/ ``` ## 健康度指标 | 指标 | 正常范围 | 检查频率 | |------|----------|----------| | MEMORY.md 大小 | < 5KB | 每日 | | 热数据数量 | 5-10 个 | 每周 | | 教训数量 | 持续增长 | 每周 | | 归档率 | < 20%/周 | 每周 | | .learnings/ 待办 | < 20 | 每周 | | 上下文大小 | < 100k | 每会话 | ## 上下文管理策略 详见 `AGENTS.md` → OpenClaw Best Practices → 上下文管理策略 核心：热/温/冷数据温度模型 + 100k 阈值监控 ## Heartbeat 检查 详见 `AGENTS.md` → Heartbeat 检查清单 ## 优先级指南 | 优先级 | 何时使用 | |--------|----------| | `critical` | 阻塞核心功能、数据丢失风险、安全问题 | | `high` | 重大影响、影响常见工作流、重复问题 | | `medium` | 中等影响、有变通方案 | | `low` | 小不便、边缘情况、锦上添花 | ## 最佳实践 1. **立即记录** - 上下文最新鲜 2. **具体明确** - 未来的 vv 需要快速理解 3. **包含复现步骤** - 特别是错误 4. **链接相关文件** - 让修复更容易 5. **建议具体修复** - 不只是"调查" 6. **使用一致分类** - 便于过滤 7. **积极 Promotion** - 有疑问就提升到配置文件 8. **定期回顾** - stale 学习失去价值 ## 与其他技能的关系 | 技能 | 关系 | |------|------| | browser-search | 搜索信息时可记录学习 | | tavily-search | 搜索信息时可记录学习 | | find-skills | 发现新技能后记录 | | github | 项目相关学习记录 | | skill-creator | 技能提取时使用 | --- _🤖 MemoryHamster 进化宣言：每天进步一点点，积少成多！_


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