Skill: deveuper/mempalace-openclaw (version 1.6.0)

--- name: mempalace-openclaw description: "MemPalace memory system for OpenClaw/XClaw/WorkBuddy. Archive AI conversations to local long-term storage with semantic search. Commands: /mem-arc (archive), /mem-sea (search), /mem-asave (auto-save daily). Based on https://github.com/milla-jovovich/mempalace. Triggers: user wants to save, search or back up AI conversation memories." --- # MemPalace — AI Long-Term Memory Archive > **Based on / 基于:** [milla-jovovich/mempalace](https://github.com/milla-jovovich/mempalace) --- ## 总览 / Overview MemPalace 是一个**本地长期记忆系统**，为 AI 设计。对话永久存档，支持语义搜索。 MemPalace is a **local long-term memory system** for AI agents. Conversations are permanently archived and searchable by meaning (semantic search), not just keywords. --- ## 核心优势 / Key Advantages | 优势 / Advantage | 说明 / Description | |-----------------|-------------------| | 本地存储 / Local Only | 所有数据存在你自己电脑，不上传任何服务器 / All data stays on your machine, nothing uploaded | | 语义搜索 / Semantic Search | 按意思搜索，不只是关键词匹配 / Searches by meaning, not just keyword match | | 零费用 / 100% Free | 无需 API Key，无需付费 / No API key, no subscription | | 跨项目 / Cross-Project | 对话存档跨项目共享，不是单一 workspace / Archives shared across projects, not tied to one workspace | | 自动归档 / Auto-Archive | 每天 23:00 自动保存，无需手动 / Daily auto-save at 23:00, no manual work | | 源码内置 / Bundled Source | MemPalace 完整源码打包在 skill 内，首次运行自动安装 / Full MemPalace source bundled, auto-installed on first run | --- ## 费用对比 / Cost Comparison | 方案 / Solution | 费用 / Cost | 数据位置 / Data Location | |----------------|------------|------------------------| | MemPalace | 免费 / Free | 本地 / Local | | 普通 memory/ | 免费 / Free | workspace 内 / In workspace | | 第三方云记忆服务 / Cloud memory services | 付费订阅 / Paid | 云端 / Cloud | --- ## 三个命令 / Three Commands | 命令 / Command | 中文作用 | English Action | |---------------|---------|--------------| | `/mem-arc` | 手动归档当前对话到 MemPalace | Archive current session to MemPalace | | `/mem-sea` | 语义搜索历史记忆 | Semantic search past memories | | `/mem-asave` | 立即执行今日自动保存 | Auto-save today's memories now | --- ## 工作原理 / How It Works MemPalace 将对话存储在分级结构中（Wing 主题 > Room 房间 > Drawer 抽屉），通过 ChromaDB 向量数据库实现语义搜索。 MemPalace stores conversations in a hierarchical structure (Wing topic > Room > Drawer) with a ChromaDB vector database for semantic search. 1. Skill 安装后，第一次运行 `/mem-arc` 时自动触发初始化 2. 自动安装 MemPalace 源码 + chromadb/pyyaml 依赖 3. 自动创建 `palace_data/` 目录和 `mempalace.yaml` 配置文件 4. 对话归档时：压缩内容 -> 写入 convos 文件夹 -> 索引到 ChromaDB 5. 搜索时：通过向量匹配找到最相关的记忆片段 --- ## 自动配置 / Auto-Setup 第一次运行时自动执行以下步骤，无需手动操作： 1. `pip install -e ./mempalace --no-deps` — 从内置源码安装 mempalace 2. `pip install chromadb pyyaml` — 安装运行时依赖（chromadb 从 PyPI 下载） 3. 创建 `palace_data/` 目录 — 存放对话归档和向量索引 4. 创建 `mempalace.yaml` — Wing 和 Room 配置文件 5. 运行初次索引 — `mempalace mine ./palace_data --wing openclaw` 安装后只需要用命令，无需任何手动配置。 --- ## 数据存储位置 / Storage Locations 所有路径相对于 skill 目录，不暴露用户路径。 All paths are relative to the skill directory — no user paths exposed. mempalace/ Skill 目录 ├── mempalace/ 内置 MemPalace 源码 │ ├── cli.py, miner.py 等所有源码文件 │ └── pyproject.toml pip install -e 所需 ├── scripts/ │ └── archive.ps1 归档和搜索脚本 ├── palace_data/ 首次运行后自动创建 │ ├── convos/ 归档的对话文件 │ └── .mempalace/ ChromaDB 向量索引 ├── mempalace.yaml Wing/Room 配置 └── SKILL.md --- ## 适用 AI / Compatible AI | AI 产品 / AI Product | 支持情况 / Support | 说明 / Notes | |---------------------|-------------------|------------| | **OpenClaw** | 完全支持 / Full | Skill 系统 + exec + cron 完整支持 | | **XClaw** | 待确认 / Unconfirmed | 取决于 exec 工具是否可用 | | **WorkBuddy** | 待确认 / Unconfirmed | 取决于 exec 工具是否可用 | | **Claude Code** | 可用 / Usable | 通过 exec 调用 Python/powershell | | **其他 Agent** | 可用 / Usable | 任何能运行 Python + 脚本的环境 | Skill 触发机制（description 匹配）是 OpenClaw 特有的。XClaw/WorkBuddy 如果支持 Skill 加载则可用，否则需要手动执行 `scripts/archive.ps1`。 --- ## 归档流程 / Archive Flow 1. 读取当前 workspace 的 `memory/` 文件夹内容（或直接传入内容） 2. 压缩：删除问候等废话，保留决策/配置/待办 3. 写入：`palace_data/convos/YYYY-MM-DD-archive.md` 4. 索引：`mempalace mine ./palace_data --wing openclaw` --- ## 搜索流程 / Search Flow 1. 运行：`mempalace search "搜索词" --wing openclaw` 2. ChromaDB 返回向量相似度排序结果 3. AI 解析结果，返回最相关的记忆片段 --- ## 主动坦白 / Honest Disclosure Security Scan 提出了几个合理问题，这里主动说明： **1. 数据写入位置 / Data Write Location** archive.ps1 在调用 mempalace CLI 前设置环境变量 [REDACTED_SECRET] 目录的绝对路径。所有 MemPalace 数据（对话归档、ChromaDB 向量索引）都写入 skill 目录下的 `palace_data/` 文件夹，不写入用户 home 目录。 **2. Wikipedia 查询 / Wikipedia Lookups** entity_registry 模块在实体消歧时会发起 Wikipedia API 请求（ benign outbound HTTP，用于消歧，不上传用户数据）。如需完全离线，可注释掉相关代码。 **3. pip install 修改 Python 环境 / pip install Modifies Python Env** 首次运行会执行 `pip install -e ./mempalace` 和 `pip install chromadb pyyaml`，会写入系统 Python 环境。如需隔离，建议用 venv：`pip install -e ./mempalace --no-deps` + `pip install chromadb pyyaml` 可在 venv 中运行。 **4. cron 自动归档 / Cron Auto-Archive** 每天 23:00 的自动归档通过 OpenClaw 内置 cron 实现（`cron add`），属于 OpenClaw 运行时调度，不体现在 skill 代码文件中。如需确认 cron 是否生效，问 AI：`cron list`。 **5. 目录扫描范围 / Directory Scan Scope** `mempalace mine` 会递归扫描指定目录并索引其中的 .py/.json/.md/.yaml 等文件。归档时请确保 memory/ 目录内无敏感文件，或在归档前由 AI 过滤。 --- *Skill: mempalace-openclaw | Based on milla-jovovich/mempalace | https://github.com/milla-jovovich/mempalace*

path: mempalace/requirements.txt
content: chromadb>=0.4.0
pyyaml>=6.0


path: mempalace/__main__.py
content: """Allow running as: python -m mempalace"""

from .cli import main

main()


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)