Un protocole privilégiant les fichiers qui recharge le contexte fiable du projet et du compte au début de chaque session, afin que les agents IA puissent poursuivre leur travail sans questions répétées ni décisions perdues.
Installer & Télécharger
1. ClawHub CLI
Le moyen le plus rapide d'installer une compétence directement depuis le registre.
npx clawhub@latest install session-continuity-protocol
2. Installation manuelle
Copiez le dossier de la compétence dans l'un de ces emplacements
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorité : Espace de travail > Local > Intégré
3. Installation du prompt
Copiez ce prompt dans OpenClaw pour l'installer automatiquement.
Aide-moi à installer session-continuity-protocol via Clawhub. Si Clawhub n'est pas installé, installe-le d'abord (npm i -g clawhub).
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Qu'est-ce que Protocole de continuité de session (quatre étapes initiales) ?
Le Protocole de continuité de session est un flux de mémoire pour les agents IA qui maintient le contexte entre les sessions, les espaces de travail, les comptes et les appareils. Il impose une séquence initiale en quatre étapes : lire l’index du projet actif, le MEMORY.md au niveau du compte, la mémoire sémantique locale comme solution de secours et les mémoires de projet récemment mises à jour avant de commencer tout travail substantiel.
En tant que protocole Openclaw Skills, il considère les fichiers comme la source faisant autorité pour les faits définitifs et n’utilise localmem que comme outil de rappel secondaire. Cette approche aide les agents à préserver les règles de marque, l’état des projets, les contraintes de publication, les procédures de livraison et les détails de passation, tout en réduisant les reprises accidentelles et les questions répétées.
Cas d'utilisation de Protocole de continuité de session (quatre étapes initiales)
- Démarrer une nouvelle session avant que l’utilisateur n’ait indiqué une tâche précise.
- Reprendre un travail inachevé depuis un autre espace de travail, compte, appareil ou échange précédent.
- Répondre lorsqu’un utilisateur indique que l’agent a oublié le contexte ou demande de reprendre le travail de la veille.
- Préparer des tâches exigeant une forte continuité, comme la publication sur des comptes officiels, la production de ressources de marque, la résolution de blocages de publication, la remise de clés ou l’examen de l’état d’un projet.
- Récupérer les listes de projets actifs, les responsabilités RACI, les points de passation, les obstacles aux projets et les règles de compte définitives.
- Déclencher le flux avec des termes tels que
continuity,memory,localmem,cross-sessionouopening four steps. - Maintenir un contexte fiable dans les déploiements Openclaw Skills sans dépendre de services de mémoire dans le cloud.
Comment fonctionne Protocole de continuité de session (quatre étapes initiales)
- Lire l’index global des projets. Charger
<your-workspace-root>\/_ACTIVE_PROJECTS.mdafin d’identifier les projets actifs, les responsabilités RACI, les obstacles et les derniers points de passation. - Lire la source de référence au niveau du compte. Charger
<memory-root>\/MEMORY.mdpour récupérer les faits définitifs qui ne doivent pas être redemandés, notamment l’identité du compte, les modèles, les règles d’identité visuelle, les étapes de validation des publications, les règles de remise des clés et les conventions de droits d’auteur. - Effectuer un rappel sémantique de secours. Utiliser localmem MCP via
recall_memoryousearch_memorylorsqu’un contexte supplémentaire est nécessaire. Limiter le rappel à environ 5–8 résultats et considérer localmem comme une solution de secours, et non comme la source faisant autorité. - Parcourir les mémoires de projet récentes. Appliquer Glob à
<your-workspace-root>\/*\/memory\/MEMORY.mdet lire les fichiers de niveau projet modifiés le plus récemment, en particulier les mémoires des 14 derniers jours. - Résoudre les conflits selon la hiérarchie. Privilégier la couche de fichiers — index global, MEMORY.md du compte et MEMORY.md du projet — par rapport aux résultats sémantiques de localmem.
- Exécuter la tâche demandée. Ne commencer le travail substantiel qu’après avoir terminé les quatre étapes initiales et chargé les faits essentiels à la continuité.
- Conserver les nouveaux faits définitifs. Écrire d’abord les décisions établies dans le MEMORY.md approprié de la couche de fichiers, puis enregistrer une graine sémantique dans localmem et la vérifier avec
recall_memory. - Valider l’achèvement. Confirmer que les quatre étapes ont été exécutées, que les faits établis n’ont pas été redemandés et que tout nouveau fait durable a été conservé à la fois dans la couche de fichiers et dans localmem.
Configuration de Protocole de continuité de session (quatre étapes initiales)
Cette skill est un protocole piloté par prompt qui ne nécessite ni runtime, ni installation de paquet, ni exécution de sous-processus, ni réseau. Installez ou mettez SKILL.md à la disposition de l’agent IA hôte, puis donnez-lui accès à l’espace de travail et aux fichiers mémoire qu’il doit lire.
- Créer ou identifier la racine de l’espace de travail global et la racine mémoire du compte.
- Vérifier que les fichiers suivants existent et sont gérés par l’agent :
_ACTIVE_PROJECTS.md, leMEMORY.mdau niveau du compte et les fichiersmemory\/MEMORY.mdau niveau des projets. - Si localmem est disponible, configurer une base de données SQLite partagée pour les rappels entre espaces de travail et comptes :
export LOCALMEM_DB_PATH="<your-workspace-root>\/_localmem_memories.db"
- Conserver et sauvegarder le cache local d’embeddings situé dans
<your-workspace-root>\/_localmem_models; les vecteurs existants peuvent rester consultables hors ligne, mais l’ajout de nouvelles graines dépend du cache. - Faire exécuter les quatre étapes initiales par l’agent avant chaque nouvelle session et avant tout travail exigeant une continuité. Aucun paquet Python n’est requis ; si l’environnement hôte utilise Python, la version minimale documentée est Python 3.8.
- Ne pas considérer localmem comme un remplacement de la couche de fichiers. Les nouveaux faits définitifs doivent être inscrits dans le fichier MEMORY.md approprié avant d’être ajoutés comme graines sémantiques.
- Pour les actions externes telles que push, la publication, l’envoi, la mise en production ou le déploiement, exiger une vérification et une approbation humaines conformément aux directives de risque moyen de la skill.
Schéma de données et taxonomie de Protocole de continuité de session (quatre étapes initiales)
Le protocole organise les données de continuité en une couche de fichiers faisant autorité et une couche sémantique de secours facultative.
| Couche | Emplacement ou interface | Objectif | Autorité |
|---|---|---|---|
| Index global des projets | <workspace-root>\/_ACTIVE_PROJECTS.md |
Projets actifs, RACI, obstacles et points de passation | Principale |
| Mémoire du compte | <memory-root>\/MEMORY.md |
Faits définitifs du compte, modèles, règles de marque, étapes de publication, règles de remise des clés et signatures | Principale |
| Mémoire du projet | <workspace-root>\/*\/memory\/MEMORY.md |
Décisions propres à l’espace de travail, règles impératives et contexte récent du projet | Principale |
| Base de données de mémoire sémantique | LOCALMEM_DB_PATH pointant vers _localmem_memories.db |
Rappel hybride par cosinus et mots-clés entre espaces de travail et comptes | Secondaire |
| Cache du modèle d’embeddings | <workspace-root>\/_localmem_models |
Ressources de modèle hors ligne nécessaires à l’ajout ou à la consultation de graines sémantiques | Dépendance opérationnelle |
La taxonomie des graines localmem peut comprendre des identifiants et des étiquettes tels que continuity, publish, SynomosAI, des pointeurs de projet, la marque et l’identité visuelle, les étapes de publication, la remise des clés, les problèmes d’aperçu et les SOP opérationnelles. Les mémoires existantes sont rappelées via recall_memory ou search_memory ; les nouveaux faits durables sont enregistrés avec store_memory uniquement après avoir été consignés dans la couche de fichiers.
La skill ne génère ni fichier de sortie distinct ni code de sortie de processus. Son résultat est une réponse structurée du protocole, un transfert de tâche ou une liste de contrôle d’évaluation produite par l’agent hôte. La définition de l’achèvement exige les quatre étapes initiales, l’absence de questions répétées sur les faits établis et la conservation des nouveaux faits définitifs dans la couche de fichiers et dans localmem.
Fonctionnalités avancées de Protocole de continuité de session (quatre étapes initiales)
- Démarrage obligatoire et ordonné : Impose les quatre étapes de chargement du contexte avant tout travail substantiel, réduisant ainsi l’amnésie au début des sessions.
- Hiérarchie des sources privilégiant les fichiers : Résout les conflits de façon déterministe en privilégiant
_ACTIVE_PROJECTS.mdet les fichiers MEMORY.md plutôt que le rappel sémantique. - Mémoire entre espaces de travail : Prend en charge une base de données SQLite partagée via
LOCALMEM_DB_PATHpour les rappels entre espaces de travail et comptes. - Récupération adaptée au mode hors ligne : Utilise SQLite, FTS5, des embeddings locaux, la similarité cosinus et la correspondance de mots-clés sans nécessiter de LLM ni d’API externe.
- Recherche sémantique de secours : Prend en charge
recall_memoryetsearch_memoryavec une limite contrôlée d’environ 5–8 résultats. - Voie d’écriture durable : Exige que les nouveaux faits définitifs soient enregistrés dans la couche de fichiers faisant autorité, puis ajoutés à localmem et vérifiés.
- Analyse du contexte récent : Donne automatiquement la priorité aux fichiers MEMORY.md de projet modifiés récemment, y compris ceux couvrant les activités des 14 derniers jours.
- Mesures de protection opérationnelle : Signale la nécessité de sauvegarder
_localmem_models, protège la gestion des clés en texte brut grâce à des règles de remise documentées et sépare la préparation de la mémoire des actions ayant des conséquences externes. - Liste de contrôle de fin de tâche : Vérifie qu’aucune étape de démarrage n’a été omise, que les faits établis n’ont pas été redemandés et que les nouvelles décisions ont été correctement conservées.
- Conception Openclaw Skills à faibles dépendances : Utilise une interface de prompt sans dépendance à un runtime, au réseau, aux sous-processus ou aux paquets Python.
SKILL.md
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