Sponsored by APIMart - AI API, 99.9% SLA. 언제나 끊김 없이, 나만의 AI를. 대부분의 모델을 20~60% 저렴하게 이용할 수 있으며, nanobanana pro API는 단

AI 광고 라이브러리

Openclaw Skills

HeartFlow

Openclaw용 HeartFlow

HeartFlow는 AI 에이전트에게 자가 치유, 듀얼 스피드 추론 및 다층 메모리 기능을 제공하도록 설계된 로컬 우선 인지 및 메모리 추론 엔진입니다.

mark-heartflow

v2.9.0

Jun 10, 2026

설치

정보

Skill.md

설치 및 다운로드

1. ClawHub CLI

레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.


                  npx clawhub@latest install heartflow-v1

2. 수동 설치

스킬 폴더를 다음 위치 중 하나로 복사하세요

글로벌

~/.openclaw/skills/

워크스페이스

<project>/skills/

우선순위: 워크스페이스 > 로컬 > 번들

3. 프롬프트 설치

이 프롬프트를 OpenClaw에 복사하면 자동으로 설치됩니다.


                  Clawhub를 사용해서 heartflow-v1 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).

다운로드를 원하시나요?

ZIP 아카이브 형태의 원본 스킬 파일을 받으세요.

HeartFlow란 무엇인가요?

HeartFlow는 일시적인 컨텍스트 누적보다 추론, 구조화된 메모리, 자기 진화를 우선시하는 AI 코딩 에이전트를 위해 설계된 강력한 로컬 우선 인지 엔진입니다. 계산적 혼란(엔트로피 감소)에 저항하도록 설계된 이 엔진은 단순한 프롬프트 업데이트가 아닌 구조적 성장을 달성하려는 에이전트를 위한 아키텍처 프레임워크 역할을 합니다. 엄격한 로컬 샌드박스 내에서 작동하며, 원시 노이즈를 구조화된 신호로 변환하여 지능에 대한 철학적 접근 방식을 강제하며, 개발자가 Openclaw Skills를 사용하여 고도로 의식적인 AI 에이전트를 구성하도록 돕습니다.

기술 아키텍처의 중심에는 메모리가 아닌 코드로 실행되는 엄격한 4단계 추론 프로세스인 HeartLogic 워크플로우가 있습니다. 이는 별도의 실행 파이프라인을 통해 빠른 직관과 깊은 추론 사이의 균형을 맞추며, 에이전트가 상황적 경계를 이해하고, 사용자 고통이나 기술적 병목 현상을 식별하며, 과도한 출력보다 침묵이 더 깔끔한 결과를 낼 때 침묵을 선택하도록 합니다. 이 로컬 우선 패러다임은 Openclaw Skills와 완전히 통합되어 외부 클라우드 의존성 없이 안전한 메모리 주입 설정을 가능하게 합니다.

HeartFlow 활용 사례

API 키 유출 없이 사용자 선호도와 학습된 교훈을 안전하게 보존하기 위한 크로스 세션 메모리 아키텍처(CORE, LEARNED, EPHEMERAL) 구현.
자동화된 전략 조정을 위해 로컬 Q-table 내에 실행 오류를 기록하는 자가 치유 강화 학습(RL) 워크플로우 활성화.
코드 수정 제안이 엄격한 의미론적 및 보안 검증을 거치도록 보장하는 깊은 실행 감사를 통한 AI 추론 파이프라인 구조화.
외부 통신이 완전히 차단된 높은 개인 정보 보호 개발자 환경에서 작동하는 LLM을 위한 고급 인지 컨텍스트 계층 구축.

HeartFlow 작동 원리

초기화: 개발자가 로컬에서 HeartFlow 프레임워크를 인스턴스화하고 메모리 작업을 고정할 프로젝트별 루트 경로를 정의합니다.
인지 감사 (HeartLogic): 모든 프롬프트나 챌린지에 대해, 엔진은 AI 에이전트가 4단계 평가를 거치도록 강제합니다: 이것은 무엇에 관한 것인가? 올바른 행동인가? 사용자/코드베이스가 위기나 고통스러운 상태인가? 에이전트가 장황한 로그 대신 침묵을 선택해야 하는가?
다층 메모리 라우팅: 시스템은 생성된 통찰력을 분류합니다. 변경 불가능한 지침은 CORE 메모리로, 세션 간 학습된 습관은 LEARNED 메모리로, 임시 컨텍스트는 EPHEMERAL 메모리로 이동합니다.
자가 치유 Q-Learning: 실패가 발생하면 엔진은 오류를 로컬 Q-table(self-heal.js)에 기록하여 에이전트가 외부 원격 측정 없이 미래의 운영 전략을 자동으로 개선하도록 합니다.
주입 및 컴파일: 메모리 모듈은 가벼운 로컬 Node.js 스크립트 또는 Hermes 플러그인을 사용하여 시스템 프롬프트에 직접 컴파일 및 주입되어 Openclaw Skills를 통해 에이전트에게 힘을 실어줍니다.

HeartFlow 설정 가이드

HeartFlow는 로컬 Node.js 및 Python 모듈로 실행됩니다. 로컬 머신에 Node.js가 설치되어 있는지 확인하십시오.

인지 메모리를 로컬에서 관리하고 검색하려면 포함된 메모리 도구를 사용하십시오:

# 로컬 JSON에 저장된 모든 기존 메모리 나열
node scripts/heartflow-memory-tool.js list

# 의미론적 키워드를 사용하여 메모리 검색
node scripts/heartflow-memory-tool.js search <keyword>

# 현재 메모리 통계 가져오기
node scripts/heartflow-memory-tool.js stats

# 학습된 메모리에 키-값 쌍을 수동으로 쓰기
node scripts/heartflow-memory-tool.js write <key> <value>

벡터 기능을 위해 로컬 의미론적 검색 모델(ModelScope 제공)을 다운로드하려면 다음을 실행하십시오:

python scripts/download-model.py

HeartFlow 데이터 스키마 및 분류 체계

HeartFlow는 데이터 아키텍처를 로컬 memory/ 디렉토리 내의 전용 파일로 체계적으로 분리합니다. 이 Openclaw Skills를 관리하는 데 외부 데이터베이스나 클라우드 엔드포인트가 관여하지 않습니다.

메모리 계층 아키텍처

메모리 계층	저장 범위	업데이트 빈도	목적
CORE	영구	읽기 전용	신원 규칙, 7가지 핵심 지침 및 기본 안전 프레임워크 포함
LEARNED	세션 간 JSON	동적	교훈, 사용자별 코딩 스타일 선호도 및 과거 실수 축적
EPHEMERAL	인메모리 세션 상태	실행당	현재 런타임 실행 컨텍스트 및 임시 신호 추적

기술 실행 매핑

Q-Table 로컬 저장소: 강화 학습 엔진의 런타임 오류 및 전략 가중치 추적.
의미론적 인덱스: 의미론적 검색 및 은유 인덱싱을 처리하기 위해 다운로드된 ModelScope 임베딩을 사용하여 로컬에서 생성.

HeartFlow 고급 기능

듀얼 스피드 추론 파이프라인: 빠른 직관(thinkFast) 대 깊고 느린 추론 루프(thinkDeep)를 위한 명시적 API 훅 제공.
다변량 인지 엔진: 은유 라이브러리, 상식 엔진(6가지 추론 모드 지원), 코드베이스 트렌드를 처리하는 패턴 탐지기 포함.
자율 자가 감사: self-audit.js를 사용하여 수정 사항을 적용하기 전에 6가지 고유한 평가 차원에서 로컬 코드 수정을 스캔.
개인 정보 우선 보안 가드레일: 시스템/네트워크 권한이 전혀 없으며, 모든 읽기/쓰기 활동을 격리된 로컬 메모리 디렉토리에 제한하여 Openclaw Skills에 대한 새로운 안전 표준 설정.
로컬 엔트로피 측정: 4차원 엔트로피 추적을 사용하여 개입이 코드베이스 아키텍처를 단순화하는지 복잡하게 만드는지 결정.