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一个为 Openclaw 智能体提供的统一跨角色内存层，用于存储、检索和反思个人知识与专业经验。
ludiansheng
v1.0.0
2026年4月12日
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安装与下载
1. ClawHub CLI
从源直接安装技能的最快方式。
npx clawhub@latest install shared-memory-kb
2. 手动安装
将技能文件夹复制到以下位置之一
全局模式
~/.openclaw/skills/ 工作区
<project>/skills/ 优先级：工作区 > 本地 > 内置
3. 提示词安装
将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。
请帮我使用 Clawhub 安装 shared-memory-kb。如果尚未安装 Clawhub，请先安装（npm i -g clawhub）。
更倾向于下载？
获取包含原生技能文件的ZIP压缩包。
什么是 共享内存知识库？
共享内存知识库是一个复杂的架构层，旨在为 Openclaw Skills 提供持久的、跨角色的内存。它允许多个 AI 智能体共享单一事实来源，使它们能够从过去的交互中学习，而不受当时处于何种“角色”的影响。该技能超越了简单的聊天记录，将原始对话转化为结构化的见解、经验教训和方法论框架。
其构建重点在于语义理解，不仅存储文本，还根据实用性、重要性和唯一性对信息进行分类。无论您是在编码角色还是项目管理角色之间切换，共享内存知识库都能确保您在一个领域取得的突破立即作为上下文在另一个领域中可用，从而培育一个真正整合的个人 AI 生态系统。
共享内存知识库 应用场景
- 存储架构决策和项目复盘以供将来参考。
- 从之前的调试会话中检索特定的技术解决方案或“经验教训”。
- 进行每周或每月的反思，以跟踪个人成长和技能习得。
- 在不同的 AI 智能体之间同步关键用户偏好和工作流优化。
- 基于迭代实践经验构建长期的方法论库。
共享内存知识库 工作原理
- 语义触发：智能体实时分析对话，识别值得记忆的高价值见解、反思或指令。
- 价值评估：系统根据可配置的敏感度阈值评估内容的可重用价值、唯一性和可操作性。
- 结构化存储：数据存储时带有丰富的元数据，包括角色、类别、标签和重要性级别 ($1-5$)。
- 上下文检索：当用户询问过去事件或相关主题时，智能体执行多维查询以获取相关记忆。
- 关系映射：系统可以将相关记忆链接起来创建知识图谱，展示不同概念或经验如何相互关联。
- 自主维护：该技能会根据检索频率和时间衰减定期重新计算记忆的重要性。
共享内存知识库 配置指南
要初始化共享内存环境，请准备目录结构并设置可选的环境变量：
# 创建默认存储目录
mkdir -p ~\/.openclaw\/memory\/index
# (可选) 设置您的知识库自定义路径
export MEMORY_KB_PATH="\/your\/custom\/path\/memory"
该技能依赖于标准的 Python 库，基本操作无需繁重的外部数据库依赖。
共享内存知识库 数据架构与分类体系
知识库使用结构化分类法来组织信息，以确保高检索准确性。
| 字段 | 描述 | 约束 |
|---|---|---|
| Content | 核心记忆文本 | 20-2000 字符 |
| Persona | 来源身份 | 例如：工作, 通用, 开发 |
| Category | 功能分类 | 例如：方法论, 见解 |
| Tags | 元数据关键词 | 每个条目最多 10 个标签 |
| Importance | 检索权重 | 1 到 5 的量级 |
| Scene | 上下文描述 | 可选的情境信息 |
共享内存知识库 高级特性
- 自动重要性调整：使用衰减算法自动提升频繁访问的记忆并降低陈旧记忆的权重。
- 跨角色同步：使用 'all' 角色查询功能无缝弥合不同智能体身份之间的差距。
- 定期反思叙述：生成特定时间范围（周/月）内学习进度的自然语言摘要。
- 语义链接：手动或自动在内存节点之间建立“证据”、“对比”或“扩展”等关系。
- 试运行维护：在将更改提交到文件系统之前预览重要性重新校准和索引完整性。
SKILL.md
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