Openclaw Auto Memory Skill
为AI智能体提供统一、持久、可共享的长期记忆平台。
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：Openclaw Auto Memory Skill。 它的用途是：为AI智能体提供统一、持久、可共享的长期记忆平台。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/openclaw-auto-memory-skill-x-7/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
‘记住用户小明偏好深色主题和Python编程，并在后续对话中主动应用这些偏好。’，它会将这条信息作为长期记忆存储，并在未来与小明交互时，自动推荐深色模式或相关Python内容。你也可以问：‘根据历史对话，总结我对项目A的核心需求是什么？’，它会从记忆库中提取相关信息并生成总结。
介绍
OpenClaw Auto Memory Skill 旨在解决AI智能体（如Hermes、OpenClaw及其他AI应用）在交互中记忆碎片化、无法长期留存和跨技能共享的问题。它提供了一个统一的记忆平台，让智能体能够像人类一样拥有持续进化的长期记忆，打破单次对话的局限。
该技能通过自动捕获对话中的关键信息，并将其存储到结构化的记忆库中来实现功能。用户可以设定治理规则，控制哪些信息被记录、如何关联以及访问权限，确保记忆的准确性和安全性。同时，它支持跨不同技能和应用共享记忆，优化了Token消耗，提升了智能体的连贯性和个性化服务能力。
它非常适合需要构建具备长期记忆和上下文感知能力的AI应用的开发者，特别是智能体开发、全栈开发和后端开发人员。对于从事客服机器人、个性化助手或复杂工作流自动化项目的团队，该技能能显著提升智能体的“智商”和用户体验。
使用建议：在部署前，建议先明确记忆的捕获规则和隐私边界，避免存储敏感信息。对于需要高频交互的场景，可结合其优化功能合理配置记忆提取策略，以平衡响应速度与记忆深度。注意，它主要服务于技术实现层，非技术用户可能需要通过开发者构建的应用间接使用。
核心特点
与仅提供临时会话记忆的技能不同，它实现了跨技能、跨会话的持久化记忆共享与自动化管理，并内置了可定制的记忆治理规则，而非简单的信息存储。
注意事项
不适合对实时性要求极高、或严格禁止任何形式数据留存的匿名对话场景。
常见问题
这个记忆技能支持哪些AI框架或平台？
主要支持 Hermes、OpenClaw 及兼容的AI智能体框架。
记忆数据存储在哪里，安全吗？
数据存储方式取决于部署配置，支持本地或云端；安全通过用户定义的治理规则保障。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/openclaw-auto-memory-skill-x-7/raw/index.md 读取 Openclaw Auto Memory Skill 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/openclaw-auto-memory-skill-x-7/raw/index.md（查看排版版本）