BC claw-mem2db
Автономный навык OpenClaw, который автоматически (и по запросу) сохраняет переписку агента и цепочки вызовов инструментов в локальную базу данных SQLite + FTS5, а затем воспроизводит их в виде контекста с ограничением по токенам в следующем запросе — так агент не забудет между перезапусками, сжатием или новыми сессиями. Захватывает `message_received` / `message_sent` (чат, с явными подсказками вроде "запомни это" / "запиши это", продвигаемыми до наблюдений `decision`; встроенные двуязычные словари подсказок EN + zh-CN) и `after_tool_call` (инструмент); читает на `before_prompt_build` с помощью гибридного извлечения (поиск FTS5 по последнему сообщению пользователя, объединенный с недавним хвостом). Используйте, когда пользователь хочет долговременную память агента, хочет искать прошлые чаты и наблюдения за вызовами инструментов, хочет, чтобы явные подсказки "запомни это" сохранялись, хочет, чтобы память переживала перезапуски / сжатие, или хочет экспортировать / импортировать память между машинами. Нулевая конфигурация — достаточно `openclaw plugins install @chainofclaw/claw-mem`; работает полностью самостоятельно без взаимодействия с цепочкой и внешних сервисов. Предоставляет вызываемые агентом инструменты (`mem-search`, `mem-status`, `mem-forget`) и пространство имен CLI (`openclaw mem ...`). Сводки сессий по умолчанию используют поверхность вывода OpenClaw (`openclaw infer model run`), поэтому дополнительный API-ключ не требуется. Дополнительный компаньон: установите `coc-soul` вместе, чтобы загружать снимки памяти в блокчейн, регистрировать DID-идентификатор, зеркалировать в децентрализованное хранилище P2P и восстанавливаться с другого устройства после повреждения — вместе они обеспечивают "цифровое бессмертие" / "устойчивость на основе кремния" для ИИ-агента.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Standalone OpenClaw skill that automatically (and on demand) captures…»
Standalone OpenClaw skill that automatically (and on demand) captures the agent's chat conversations and tool-call chains into a local SQLite + FTS5 database, then replays them as token-budgeted context on the next prompt — so the agent doesn't forget across restarts, compaction, or new sessions. Captures `message_received` / `message_sent` (chat, with explicit cues like "remember this" / "note this" promoted to `decision` observations; bilingual EN + zh-CN cue dictionaries built in) and `after_tool_call` (tool); reads on `before_prompt_build` via hybrid recall (FTS5 search on the latest user message merged with the recent tail). Use when the user wants long-lived agent memory, wants to search past chats and tool-call observations, wants explicit "remember this" cues to stick, wants memory to survive restarts / compaction, or wants to export / import memory across machines. Zero-config — `openclaw plugins install @chainofclaw/claw-mem` is sufficient; works fully on its own with no chain interaction and no external services. Exposes agent-callable tools (`mem-search`, `mem-status`, `mem-forget`) and a CLI namespace (`openclaw mem ...`). Session summaries default to the OpenClaw inference surface (`openclaw infer model run`) so no extra API key is needed. Optional companion: install `coc-soul` alongside to upload memory snapshots on-chain, register a DID identity, mirror to P2P decentralized storage, and recover from a different device after corruption — together they enable "digital immortality" / "silicon-based persistence" for an AI agent.
Автономный навык OpenClaw, который автоматически (и по запросу) сохраняет переписку агента и цепочки вызовов инструментов в локальную базу данных SQLite +…
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия
Как улучшить
- Сократите description до 1024 символов.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- ошибка
description-longdescription 1566 символов, лимит 1024 - предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Standalone OpenClaw skill that automatically (and on demand) captu… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5089 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
description-budgetdescription занимает 1566 из общего бюджета ~15000 символов на все скиллы
Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5089 токенов
- 100Шаги. Шагов: 56
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 1566: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 38.