Clawhub
AI代理记忆治理内核，管理长期记忆
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Clawhub。 它的用途是：AI代理记忆治理内核，管理长期记忆 详细介绍见：https://321skill.com/skills/clawhub-x-2/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
'请安装Clawhub内存治理内核，并配置为每24小时自动归档不活跃记忆，优先保留最近7天的对话细节。' 它会自动从npm安装@openclaw/clawhub包，在代理初始化代码中集成内核，并设置记忆过期策略和归档规则，之后所有代理的交互记忆都会被自动治理，旧对话会被压缩到Memory Wiki中，长期记忆保持结构化。
介绍
Clawhub 是一个专为 AI 代理设计的记忆治理内核，作为 OpenClaw 2026.6.x 内存栈（包括 Dreaming、Active Memory、Memory Wiki、People Wiki、Skill Workshop 等模块）的补充组件。它解决了 AI 代理在长期交互中记忆混乱、遗忘关键信息、缺乏结构化存储的问题，为代理提供统一的记忆生命周期管理——从创建、索引、更新到回收，确保记忆的准确性和可追溯性。
使用 Clawhub 非常简单：通过 API 或配置文件将其集成到 AI 代理的运行时中，即可自动接管记忆的存储、检索和治理功能。它支持自定义记忆优先级、过期策略和关联规则，并能与 OpenClaw 生态中的其他组件无缝协作，例如将活跃记忆同步到 Memory Wiki 或通过 Dreaming 模块进行记忆压缩。开发者只需在代理启动时初始化内核，后续所有记忆操作都会自动遵循预设的治理规则。
Clawhub 最适合智能体开发者、全栈开发者和 AI 应用架构师，尤其是那些构建需要持久上下文、多轮对话或复杂任务编排的 AI 代理（如客服机器人、个人助理、自动化工作流代理）的团队。如果你正在使用 OpenClaw 生态或类似框架，Clawhub 可以显著减少记忆管理的手动编码工作，并提升代理的长期一致性。
使用建议：在集成前，先规划好记忆分类体系（如短期 vs 长期、公共 vs 私有）并设置合理的过期策略，避免记忆膨胀导致性能下降。注意 Clawhub 依赖 OpenClaw 运行时环境，不适合独立于该生态的代理项目。初次部署建议启用调试日志，以观察记忆治理的实际效果并调整参数。
核心特点
与同类记忆管理工具（如简单的内存缓存或向量数据库封装）不同，Clawhub 是一个具备完整治理策略的内核，内置了记忆优先级、冲突解决、自动归档和生命周期钩子，且深度绑定 OpenClaw 生态，能直接与 Dreaming、Active Memory 等组件联动，而非仅提供存储接口。
注意事项
不适合不依赖 OpenClaw 生态的独立 AI 代理项目，或仅需简单记忆存储（如单次会话）的场景。
常见问题
Clawhub 是否支持非 OpenClaw 的代理框架？
不支持，Clawhub 设计为 OpenClaw 内存栈的专用内核，需要依赖 OpenClaw 运行时环境才能正常工作。
安装 Clawhub 后，如何开始使用？
安装后，在代理初始化代码中调用 `Clawhub.init()` 并传入配置参数（如记忆存储路径、治理规则），然后所有记忆操作（如存储、检索、清理）都会自动经过内核处理。