Openclaw Skills Memory Assistant は、デイリーノートを検索可能な長期メモリシステムに変換し、コンテキストの把握、過去の情報の検索、および持続的な知識の統合を可能にします。
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 memory-assistant-demo
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
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 memory-assistant-demo 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)。
ZIPアーカイブで生のスキルファイルを取得します。
Memory Assistant は、Openclaw Skills 用の Markdown 優先のナレッジワークフローです。AI コーディングエージェントが日付ベースのデイリーノートに短期的な観察記録を保存し、キーワードや日付で過去のエントリを検索し、持続的な情報を中央の MEMORY.md ファイルに抽出するのを支援します。
これは高シグナルな個人知識管理向けに構築されています。デイリーノートは簡潔に保ち、一貫したファイル名とタグを使用し、重要な決定、プロジェクトのコンテキスト、繰り返される事実を定期的に長期メモリに昇格させて、後で簡単に取り出せるようにします。
memory/YYYY-MM-DD.md という名前のデイリーノートを作成します。rg を使用して memory/ フォルダを検索します。head などのツールで日付指定ファイルを開きます。MEMORY.md に昇格させます。Memory Assistant はファイルベースであり、パッケージのインストールは不要です。Markdown ワークスペースを作成し、検索に rg が使用可能であることを確認し、Openclaw Skills で使用されるデイリーノートの規約を確立します。
mkdir -p memory
touch MEMORY.md
# 新しいデイリーノートを追加
echo '本日はメモリワークフローの設定を完了しました。' >> memory/$(date +%Y-%m-%d).md
# すべてのメモリファイルを検索
rg 'keyword' memory/*.md
# 特定の日を確認
head -50 memory/2026-07-15.md
# 手動で長期メモリを統合
nano MEMORY.md
ベストプラクティス:短期のデイリーノートには memory/ を使用し、抽出された長期の知識には MEMORY.md を使用します。
| 成果物 | パス / パターン | 目的 | 規約 |
|---|---|---|---|
| デイリーノート | memory/YYYY-MM-DD.md |
短期的な日々の活動、アイデア、コンテキストの把握 | 1日1ファイル、プレーン Markdown、日付またはキーワードで検索可能 |
| 長期メモリ | MEMORY.md |
統合された持続的な知識、決定事項、繰り返される事実の保存 | 簡潔に維持、デイリーノートから手動で更新 |
| 検索スペース | memory/*.md |
アーカイブ全体にわたる全文検索 | rg と日付ベースのファイル名でクエリを実行 |
| メタデータタクソノミー | ファイル名の日付、キーワード、タグ、重要度 | コンテンツの整理と優先順位付け | YAML/frontmatter は不要、一貫した命名とテキスト内ラベルを使用 |
ガイドライン:
MEMORY.md に昇格させてください。YYYY-MM-DD ファイル名による日付指定のリコールrg を使用した全文検索MEMORY.md への長期メモリの抽出ローディング
Openclaw SkillsのSSL Cert Monitorは、ドメインの証明書の有効期限、チェーンの整合性、およびSNIの問題を監査し、cron対応のアラートとステータス表を生成します。

Telegraph Protocolは、AI エージェントが透明性の高い暗号マイクロペイメントを特徴とする検証可能な AI 推論の分散型マーケットプレイスをクエリできるようにします。

デプロイが停止する前に Kubernetes、Docker Compose、GitHub Actions のエラーをキャッチする YAML 検証用 Openclaw Skills。

明示的な UI ステート追跡を伴い、Openclaw Skills を介して承認されたデスクトップアプリを実行する、ポリシー制御された macOS コンピュータ使用スキル。

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24時間の読み取り値を取得し、注釈付きのチャートを生成して Telegram に送信することにより、日々の Narodmon センサーレポートを自動化します。








































