Skill: luckyboybs/tag-memory (version 1.0.0)

--- name: tag-memory description: 标签化长期记忆系统。当用户说"记住..."时存储记忆，当用户问"我之前..."时查询记忆，定期生成总结并询问确认，主动核对记忆正确性。支持标签(#偏好、#决定、#项目等)、BM25搜索、时间范围查询、人类审核机制。 disable-model-invocation: false user-invocable: true --- # TagMemory - 标签化长期记忆系统 ## 版本 - **当前版本**: 1.0.0 - **核心功能**: 标签存储、BM25搜索、人类审核、定期归纳 ## 功能描述 让 AI 记住用户的重要信息（偏好、决定、项目等），并支持人类审核确保记忆准确。 ## 核心能力 - **🏷️ 标签化存储** - 为记忆打上语义标签 - **🔍 BM25 搜索** - 快速准确的关键词搜索 - **⏰ 时间标签** - 按时间段查询历史记忆 - **🤝 人类审核** - 确认/修正/删除记忆 - **📊 定期归纳** - 生成阶段性总结 - **🛡️ 隐私优先** - 本地存储，不上传云端 ## 标签体系 | 标签 | 用途 | 示例 | |------|------|------| | `#偏好` | 用户偏好习惯 | "喜欢 tabs 缩进" | | `#决定` | 重要决策 | "选择了 PostgreSQL" | | `#项目` | 项目背景 | "在做电商项目" | | `#人` | 人物信息 | "项目经理是张三" | | `#事件` | 发生的事情 | "上周系统宕机了" | | `#知识` | 学到的知识 | "学会了用 Docker" | | `#错误` | 犯过的错误 | "之前选错了方案" | ## 使用场景 ### 场景 1：用户说"记住..." ``` 用户: "记住，我喜欢用 tabs 缩进，不喜欢 spaces" 智能体: 执行命令存储记忆 回应: "✅ 已记住！你偏好 tabs 缩进" ``` **调用方式**: ```bash cd ~/.openclaw/workspace/skills/tag-memory && python3 src/cli.py --json store << EOF {"content": "用户偏好 tabs 缩进，不喜欢 spaces", "tags": ["#偏好", "#编程"]} EOF ``` ### 场景 2：用户问"我之前..." ``` 用户: "我之前为什么选择了 PostgreSQL？" 智能体: 执行命令查询记忆 回应: "根据记录，你当时选择 PostgreSQL 是因为性能更好" ``` **调用方式**: ```bash cd ~/.openclaw/workspace/skills/tag-memory && python3 src/cli.py --json query << EOF {"query": "PostgreSQL 选择 原因", "tags": ["#决定"]} EOF ``` ### 场景 3：查询偏好 ``` 用户: "我的编程偏好是什么？" 智能体: 执行命令查询 回应: "根据记忆，你的偏好包括：喜欢 tabs 缩进..." ``` ### 场景 4：查看所有记忆 ``` 用户: "我记住了哪些东西？" 智能体: 执行命令列出 回应: "📋 你共记住了 10 条记忆..." ``` **调用方式**: ```bash cd ~/.openclaw/workspace/skills/tag-memory && python3 src/cli.py list ``` ### 场景 5：核对记忆 ``` 用户: "我有哪记忆需要确认？" 智能体: 执行命令获取待核对列表 主动询问用户确认 ``` **调用方式**: ```bash cd ~/.openclaw/workspace/skills/tag-memory && python3 src/cli.py --json verify-pending << EOF {"max_count": 3} EOF ``` ### 场景 6：生成总结 ``` 用户: "总结一下这周我们讨论了什么" 智能体: 执行命令生成总结 展示给用户确认 ``` **调用方式**: ```bash cd ~/.openclaw/workspace/skills/tag-memory && python3 src/cli.py --json summarize << EOF {"days": 7} EOF ``` ### 场景 7：确认总结 ``` 智能体: "这是阶段性总结... 这对吗？" 用户: "对，存档" 智能体: 执行确认命令 回应: "✅ 总结已存档" ``` **调用方式**: ```bash cd ~/.openclaw/workspace/skills/tag-memory && python3 src/cli.py --json summarize-confirm << EOF {"feedback": "confirm"} EOF ``` ## CLI 命令速查 | 命令 | 用途 | |------|------| | `store` | 存储记忆 | | `query <内容>` | 查询记忆 | | `list` | 列出所有记忆 | | `stats` | 查看统计 | | `verify-pending` | 待核对列表 | | `summarize [--days N]` | 生成总结 | | `summarize-confirm [feedback]` | 确认总结 | ## Agent 追踪 每条记忆都会记录是哪个 agent 产生的： | 字段 | 说明 | |------|------| | `agent_id` | agent 标识（main/agent-bot2/agent-bot3 等）| | `🤖` | 在查询结果中显示 | **存储时指定 agent_id：** ```bash echo '{"content": "内容", "tags": ["#标签"], "agent_id": "main"}' | python3 src/cli.py --json store ``` **查询结果示例：** ``` 1. ❓ [-1.22分] 这是小学蛋 agent 的记忆 🏷️ #测试 | 📅 2026-03 | 🤖 agent-bot2 ``` ## 设计理念 TagMemory 的核心理念是**人类参与记忆维护**： ``` 存储 ──→ 闲时核对 ──→ 定期归纳 ──→ 确认存档 │ │ │ │ ↓ ↓ ↓ ↓ 打标签 纠正错误 生成总结 用户确认 ``` **为什么这样做？** 1. AI 自动存储的记忆可能有错误 2. 没有人类审核，错误会累积 3. 定期归纳 + 确认 = 确保记忆准确 4. 闲时核对 = 发现错误及时纠正 ## 与 LCM 的关系 | 系统 | 用途 | 数据 | |------|------|------| | **LCM** | 对话压缩/上下文管理 | AI 自己和用户说了什么 | | **TagMemory** | 用户记忆/知识管理 | 用户告诉 AI 的重要信息 | 两者互补，不会冲突。


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