Keep Learningは、ローカルのMarkdownファイルやソースコードを、AIエージェントのメモリ内の構造化され検索可能なナレッジベースに変換するインテリジェントな同期スキルです。
インストール＆ダウンロード
1. ClawHub CLI
レジストリから直接スキルをインストールする最速の方法です。
npx clawhub@latest install keep-learning
2. 手動インストール
スキルフォルダを以下のいずれかの場所にコピーしてください
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 優先順位：ワークスペース > ローカル > バンドル
3. プロンプトのインストール
このプロンプトをOpenClawにコピーするだけで、自動的にインストールされます。
Clawhubを使って keep-learning をインストールして。Clawhubがインストールされていない場合は、先にインストールしてください（npm i -g clawhub）。
ダウンロードをご希望ですか？
ZIPアーカイブで生のスキルファイルを取得します。
Keep Learning とは？
Keep Learningは、ローカルのドキュメントとAIエージェントのアクティブメモリの間のギャップを埋めるためにOpenclaw Skillsエコシステム向けに設計された高度なユーティリティです。ディレクトリ内のMarkdownや多種多様なプログラミング言語をスキャンし、コアコンセプトや意思決定を抽出して、高性能な3層ナレッジアーキテクチャを構築します。これにより、エージェントは単にファイルを読み取るだけでなく、そこに含まれる専門的な経験やプロジェクトの概要を実際に理解し、思い出すことができるようになります。
Openclaw Skillsフレームワークを活用することで、Keep Learningは増分学習エンジンを実装しています。Git diffsやローカルファイルの監視を通じて変更をインテリジェントに検出し、冗長な処理を行うことなく、AIの内部知識がローカルの編集内容と同期された状態を維持します。これにより、進化するプロジェクトドキュメントやローカルのコードベースに合わせてAIコラボレーターを最新の状態に保つ必要がある開発者や研究者にとって、不可欠なツールとなります。
Keep Learning のユースケース
- ローカルのGitリポジトリからAIエージェントの長期メモリにチームドキュメントを同期する。
- Python、JavaScript、Java、Goのソースファイルをインデックス化することで、AIエージェントを新しいコードベースにオンボーディングする。
- 個人のObsidianやMarkdownベースの第二の脳を、Openclaw Skillsの実用的なナレッジベースに変換する。
- リアルタイムのAI支援のために、プロジェクト固有のベストプラクティスや専門的な経験の更新されたインデックスを維持する。
Keep Learning の仕組み
- 設定の取得: スキルはメモリ内の既存のナレッジベースパスを検索するか、初回実行の場合はユーザーに提供を促します。
- リポジトリの更新: Gitリポジトリが検出された場合、最新のデータが利用可能であることを確認するためにgit pullを実行します。
- 増分変更の検出: 現在の状態を最後のコミットのhashと比較し、未コミットの変更をスキャンして、再処理が必要なファイルのみを特定します。
- 知識の抽出: スキルはサポートされているファイル形式を解析して、テーマ、コアコンセプト、主要な結論を特定します。
- 多層ストレージ: 即時リコールのためにL1 Core Memoryを入力し、ファイルパスのマッピングのためにL2 Knowledge Indexesを入力します。一方、詳細な調査のためにL3ソースファイルをローカルディスクに残します。
- 重複排除とレポート: 重複を防ぐために既存のメモリ・エントリを確認し、ユーザー向けに包括的な学習レポートを生成します。
Keep Learning のセットアップ
Openclaw Skills環境内でこれを使用するには、エージェントがファイルシステムへのアクセス権を持っていることを確認し、次の手順に従ってください。
# チャットを通じて直接学習プロセスをトリガーする
keep learning
# または特定の中国語トリガーを使用する
持续学习知识
プロンプトが表示されたら、ドキュメントフォルダの絶対パス（例：~/docs/my-project）を入力してください。増分更新機能を使用する予定がある場合は、gitがインストールされていることを確認してください。
Keep Learning のデータスキーマとタクソノミー
Keep Learningは、パフォーマンスと深さのバランスをとるために、データを階層構造に整理します。
| レイヤー | ストレージタイプ | コンテンツタイプ | SEO価値 |
|---|---|---|---|
| L1: Core Memory | エージェントメモリ | 主要な結論とベストプラクティス | 即時リコール |
| L2: Index | エージェントメモリ | ファイルパス、要約、キーワード | 検索性 |
| L3: Source | ローカルファイルシステム | 完全なオリジナルコンテンツとコード | 深掘りコンテキスト |
設定や最後に処理されたGit hashを含むすべての実行時メタデータは、~/.keep-learning/にローカルに保存されます。
Keep Learning の高度な機能
- 増分学習エンジン: 前回のセッション以降に変更されたファイルのみを処理するように、Openclaw Skills向けに特別に最適化されています。
- Git統合: 最新の更新を自動的にプルし、コミット済みおよび未コミットの両方のローカルの変更を検出します。
- インテリジェントな重複排除: 作成前にsearch_memoryを使用して、混乱を招くのではなく既存の知識ノードを更新します。
- マルチカテゴリ分類: コンテンツ分析に基づいて、知識をexpert_experience、project_introduction、またはlearned_skill_experienceに自動的に分類します。
SKILL.md
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