適用於 Openclaw 的 Memory Notes

一種結構化 Markdown 框架,通過分類觀察和連結關係創建適用於 AI 的知識圖譜。

phernandez
v0.1.0
Mar 12, 2026
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安裝與下載

1. ClawHub CLI

從來源直接安裝技能的最快方式。

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2. 手動安裝

將技能資料夾複製到以下位置之一

全域模式
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工作區
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3. 提示詞安裝

將此提示詞複製到 OpenClaw 即可自動安裝。

請幫我使用 Clawhub 安裝 memory-notes。如果尚未安裝 Clawhub,請先安裝(npm i -g clawhub)。

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什麼是 Memory Notes?

Memory Notes 是一種技術規範,用於創建結構良好的 Markdown 檔案,AI 代理可以將其解析為可搜索的知識圖譜。它通過強制執行包含 YAML frontmatter、豐富的正文上下文、語義化觀察和類型化關係的架構,超越了簡單的文字檔案。這種方法確保資訊不僅被存儲,而且可以程式化發現並在上下文關聯。

作為 Openclaw Skills 生態系統的一部分,此技能使開發人員能夠為其 AI 代理構建持久記憶層。通過使用事實和連接的特定語法,代理可以穿越複雜的主題,召回特定的設計決策,並通過複雜的基於圖的架構理解專案需求的血緣關係。

Memory Notes 應用場景

  • 記錄技術架構決策及其相關的權衡,以提高團隊透明度。
  • 構建個人知識管理系統,AI 可以查詢該系統以在編碼會話期間提供上下文。
  • 追蹤專案里程碑並將其連結到特定的任務、人員和需求。
  • 為研究筆記創建集中式儲存庫,語義連結有助於識別主題之間不明顯的聯繫。

Memory Notes 運作原理

  1. 流程從使用 YAML frontmatter 定義筆記開始,建立唯一的標題和可搜索的標籤。
  2. 開發人員在正文中編寫實質性內容,提供資訊背後的「原因」,這有助於語義搜索檢索。
  3. 關鍵事實通過使用 [category] content 語法被提煉到 Observations 部分,使其成為知識的原子單元。
  4. 筆記在 Relations 部分使用 wiki-links 連結在一起,在知識圖譜中形成有向邊。
  5. AI 代理使用 search_notes 或 build_context 等工具通過穩定的 memory URL 和萬用字元模式導航這些筆記。

Memory Notes 設定指南

要在您的環境中使用 Memory Notes,請確保您的 AI 代理可以訪問 Basic Memory 工具集。您可以使用以下命令結構創建您的第一個筆記:

# Example of creating a note via a CLI-integrated tool
write_note --title "Project Alpha" --tags "internal,docs" --content "# Project Alpha\n\nDetails here..."

筆記會根據其標題自動分配一個永久連結,這使得它們在創建後立即可以通過 memory:// URL 進行定址。

Memory Notes 資料結構與分類體系

Memory Notes 技能在每個 Markdown 檔案中將資料組織成一致的四個部分結構:

組件 用途 格式
Frontmatter 元資料與身份 帶有 title、tags 和 type 的 YAML 區塊。
Body 上下文正文 包括標題和描述的自由格式 Markdown。
Observations 原子事實 使用 -[category] content #tag 的無序列表。
Relations 圖連接 使用 type [[Target Title]] 的無序列表。

所有筆記都可以通過 Memory URL 方案(例如 memory://directory/note-title)進行定址,提供了一個即使實體檔案移動也能持久存在的穩定識別碼。

Memory Notes 進階特性

  • 萬用字元查詢:使用類似 memory://docs/* 的模式一次性從整個目錄收集上下文。
  • 語義分類:為觀察結果發明自定義類別以實現精確搜索,例如 search_notes("[decision]")。
  • 關係遍歷:以程式化方式跟隨筆記之間的連結,為 LLM 構建全面的上下文窗口。
  • 增量圖更新:對 Observations 或 Relations 等特定部分進行有針對性的編輯,而無需重寫整個文件。

SKILL.md


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