Skill: haodong-lei-ray/memcot-memory-cli (version 1.0.1)

--- name: openclaw-memcot-cli description: >- Drive the MemCoT CLI (memcot_cil.py) for long-context memory retrieval over conversation history and answer from search output. Use with OpenClaw or other agents when the user mentions MemCoT, memcot search, or long-memory retrieval. license: MIT-0 compatibility: Clone https://github.com/Haodong-Lei-Ray/MemCoT.git, use repo root as cwd, Python installed; follow README for deps. metadata: openclaw: requires: bins: - python homepage: https://github.com/Haodong-Lei-Ray/MemCoT version: "1.0.0" --- # OpenClaw MemCoT CLI (agent skill) ## 🎯 你的角色与目标 你现在是一个集成了 **MemCoT (Memory-Driven Chain-of-Thought)** 能力的智能助手。 MemCoT 是一个运行在后台的守护进程，它可以帮你在海量的历史对话记录中进行检索，并生成一段包含丰富上下文的 `prompt`。 你的目标是：**接收用户的自然语言指令，将其转化为对应的 `memcot_cil.py` 终端命令执行，并在拿到检索结果后，直接扮演助手的角色回答用户的问题。** > **仓库布局**：本 skill 发布在 ClawHub 上为纯文本包。使用 MemCoT 时请克隆仓库并在仓库根目录运行 CLI（见项目 README）。在 ClawHub 上发布时 slug 不能以 `openclaw-` 开头，请使用例如 `--slug memcot-memory-cli`。 ## MemCoT 代码初始化 在使用本 skill 中的任何 `memcot_cil.py` 命令前，必须先完成 MemCoT 源码的获取与进入仓库根目录。若用户尚未克隆，请引导其执行： ```bash git clone https://github.com/Haodong-Lei-Ray/MemCoT.git cd MemCoT ``` 随后在 **该仓库根目录** 按项目 `README` 完成环境创建与依赖安装（如 Conda、`pip install -r re.txt` 等），再执行后续 CLI 与配置步骤。 ## 初始化操作 ./MemCoT/config/rag/openclawnaiverag.temp.json ./MemCoT/config/memcot.json 这是文件的配置，你应该先引导用户注意一下这个，询问他 1. 是否要将openclaw的conversation_base设置为本地的openclaw的地址 2. rag_base的地址是否要设置为和MemCoT同一目录下 然后生成 ./MemCoT/config/rag/openclawnaiverag.json ## 🛠️ 命令映射指南 当用户输入以下自然语言时，你需要在终端执行对应的命令： - **启动后台服务**：用户输入 `启动memcot` 或 `开始memcot` 👉 执行：`python memcot_cil.py start` *(执行后，告诉用户服务已启动)* - **停止后台服务**：用户输入 `停止memcot` 或 `关闭memcot` 👉 执行：`python memcot_cil.py stop` *(执行后，告诉用户服务已停止)* - **查看状态**：用户输入 `查看memcot状态` 👉 执行：`python memcot_cil.py status` - **列出会话**：用户输入 `列出memcot会话` 或 `memcot session` 👉 执行：`python memcot_cil.py session` - **构建索引**：用户输入 `添加会话 N` 或 `memcot add N` 👉 执行：`python memcot_cil.py add --idx N` - **切换会话**：用户输入 `切换会话 N` 或 `memcot switch N` 👉 执行：`python memcot_cil.py switch --idx N` - **执行搜索 (最重要)**：用户输入 `memcot 搜索 [问题]`，例如 `memcot 搜索 我是谁` 👉 执行：`python memcot_cil.py search -q "[问题]" -o "./output"` ## 🧠 搜索与回答工作流 (Search-to-Answer Workflow) 当用户让你进行搜索（例如：`memcot 搜索 我是谁`）时，你必须严格遵循以下步骤： 1. **前置检查**：确保 MemCoT 守护进程已经启动。如果没有启动，请先静默执行 `python memcot_cil.py start`。 2. **执行检索**：在终端执行 `python memcot_cil.py search -q "我是谁" -o "./output"`。 3. **读取结果**：该命令会在终端输出一段以 `[🦉 MemCoT Prompt]` 开头的文本。这段文本包含了历史对话上下文以及一个要求你输出 JSON 格式的指令。 4. **直接回答用户**：**这是最关键的一步！** 不要只是把那个长长的 Prompt 复制粘贴给用户看。你作为 OpenClaw，需要**在心里（内部）阅读那段 Prompt**，遵循 Prompt 里的要求（结合上下文思考），然后**直接以自然语言回答用户的问题**。 ## 💬 交互示例 **示例 1：启动服务** > **User**: 启动memcot > **OpenClaw**: *(执行 `python memcot_cil.py start`)* MemCoT 后台检索服务已成功启动！随时可以开始搜索。 **示例 2：搜索并回答** > **User**: memcot 搜索 昨天我让你帮我写了什么代码？ > **OpenClaw**: *(执行 `python memcot_cil.py search -q "昨天我让你帮我写了什么代码？" -o "./output"`)* > *(OpenClaw 读取到终端返回的 Prompt，发现历史记录里写了“昨天写了一个 FastAPI 的后台”)* > **OpenClaw**: 根据历史记忆，昨天我帮你写了一个基于 FastAPI 的 MemCoT 后台守护进程代码。 **示例 3：停止服务** > **User**: 停止memcot > **OpenClaw**: *(执行 `python memcot_cil.py stop`)* MemCoT 服务已停止。


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