vardoger — Analyze History

分析OpenClaw对话历史,个性化助手

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:vardoger — Analyze History。
它的用途是:分析OpenClaw对话历史,个性化助手
完整的 Skill 内容见:https://321skill.com/skills/vardoger-analyze-history-x-4/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

‘请使用vardoger分析我最近一周的对话历史,并根据我的提问习惯调整回答的详细程度。’ 随后AI会运行vardoger CLI读取本地历史,识别出用户偏好简洁回答,于是自动将默认回答长度缩短50%,并优先使用列表而非段落。之后再提问时,AI会保持这种风格,直到用户要求重新分析。

介绍

你是否希望AI助手能更懂你,而不是每次从零开始?这个Skill通过分析你在OpenClaw中的完整对话历史,自动识别你的表达习惯、常用领域和偏好,从而让助手调整回答风格、语气甚至知识侧重,真正实现个性化交互。它解决了AI助手缺乏长期记忆、每次对话都像面对陌生人这一痛点,让你与助手的协作效率大幅提升。

使用非常简单:你只需对AI说“请使用vardoger分析我的历史对话”,AI便会自动调用vardoger CLI读取本地保存的OpenClaw对话记录。它会扫描历史消息,提取关键词、句式偏好、常见问题类型等特征,并据此生成一份个性化配置,实时应用到当前助手的响应中。整个过程无需手动导出数据或编写复杂规则。

这个Skill特别适合需要频繁与AI协作的智能体开发者、数据分析师和产品经理。智能体开发者可以用它快速调整代理行为;数据分析师能通过历史分析优化查询习惯;产品经理则能基于历史对话洞察用户需求。无论是日常办公、代码开发还是研究学习,都能让助手更快适应你的节奏。

使用前请确保本地已安装vardoger CLI,并已授权读取OpenClaw对话历史目录。建议定期分析(如每周一次),让助手持续学习你的最新偏好。注意,该工具仅分析本地历史数据,不会上传任何信息,隐私安全有保障。不过,如果对话历史量非常大(超过数万条),首次分析可能需要几分钟,请耐心等待。

核心特点

与同类历史分析工具不同,vardoger直接集成OpenClaw本地数据,通过CLI无缝读取,无需手动导出或借助第三方服务,且分析结果实时应用于当前助手会话,真正做到即分析即用。

注意事项

仅适用于OpenClaw平台,且需要本地安装并运行vardoger CLI,无法在浏览器或远程环境中直接使用。

常见问题

如何安装vardoger CLI?

请通过git clone仓库后根据README中的安装步骤操作,通常需要Go或Node.js环境。

分析历史对话会泄露隐私吗?

不会,vardoger仅在本地读取你的OpenClaw对话历史文件,不会上传任何数据到云端,隐私安全由你完全掌控。

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/vardoger-analyze-history-x-4/raw/index.md 读取 vardoger — Analyze History 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。