AlphaMoatによると、2026-09時点でHybrid Memoryのダウンロード数は3,444、スター数は1で、AIスキル全体5,078件中3,227位、AIエージェントでは969件中654位です。

インストール数

131

ダウンロード数

3444

スター数

総合順位

#3,227

全体の上位 64% · AIエージェントの上位 68%

プラットフォーム	インストール数	ダウンロード数	スター数	コメント
ClawHub ↗	113	3349	1	-
SkillHub ↗	131	3444	1	—

プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。

このスキルでできること

文書や整理済みメモの検索と、時間的事実、会話、エンティティを対象とする Graphiti の検索を区別し、重要な事実の記録手順も案内します。永続メモリには個人の文脈が残る可能性があります。記録ルールを定め、秘密や機微な個人情報を避け、利用前に確認・削除方法を決めてください。

資料公開日 2026-10-29

できること

文書や時間軸をまたいで過去の文脈、出来事、エンティティ間の関係を調べる OpenClaw ユーザー向けです。

使う場面

質問に応じて文書検索か時間的な検索かを選んでください。新しい事実を記録する前に永続化が適切か確認し、確認・削除方法を決めます。

プロンプト例

スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。

この質問が文書メモリと時間知識グラフのどちらを必要とするか判断してください。新しい個人情報や機微情報は記録しないでください。

月次の推移

ダウンロード数3444

スター数1

2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。

月	ダウンロード数	前月比	スター数
2026-09	3444	—	1
2026-08	3256	+2.7%	1
2026-07	3170	+7.0%	1
2026-06	2964	+4.4%	1
2026-05	2838	—	1
2026-03	2305	—	1

SKILL.md 原文

作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。

2.2 KB・ClawHub v1.0.1

---
name: hybrid-memory
description: Hybrid memory strategy combining OpenClaw's built-in vector memory with Graphiti temporal knowledge graph. Use when you need to recall past context, answer temporal questions ("when did X happen?"), or search memory files. Provides decision framework for when to use memory_search vs Graphiti.
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# Hybrid Memory System

Two memory systems, each with different strengths. Use both.

## When to Use Which

すべて表示(全 85 行)


| Question Type | Tool | Example |
|--------------|------|---------|
| Document content | `memory_search` | "What's in GOALS.md?" |
| Curated notes | `memory_search` | "What are our project guidelines?" |
| Temporal facts | Graphiti | "When did we set up Slack?" |
| Conversations | Graphiti | "What did the user say last Tuesday?" |
| Entity tracking | Graphiti | "What projects involve Alice?" |

## Quick Reference

### memory_search (Built-in)

Semantic search over markdown files (`MEMORY.md`, `memory/**/*.md`).

```
memory_search query="your question"
```

Then use `memory_get` to read specific lines if needed.

### Graphiti (Temporal)

Search for facts with time awareness:

```bash
graphiti-search.sh "your question" GROUP_ID 10
```

Log important facts:

```bash
graphiti-log.sh GROUP_ID user "Name" "Fact to remember"
```

Common group IDs:
- `main-agent` — Primary agent
- `user-personal` — User's personal context

## Recall Pattern

When answering questions about past context:

1. **Temporal questions** → Check Graphiti first
2. **Document questions** → Use `memory_search`
3. **Uncertain** → Try both, combine results
4. **Low confidence** → Say you checked but aren't sure

## AGENTS.md Template

Add to your AGENTS.md:

```markdown
### Memory Recall (Hybrid)

**Temporal questions** ("when?", "what changed?", "last Tuesday"):
```bash
graphiti-search.sh "query" main-agent 10
```

**Document questions** ("what's in X?", "find notes about Y"):
```
memory_search query="your query"
```

When answering past context: check Graphiti for temporal, memory_search for docs.
```

## Setup

Full setup guide: https://github.com/clawdbrunner/openclaw-graphiti-memory

**Part 1: OpenClaw Memory** — Configure embedding provider (Gemini recommended)
**Part 2: Graphiti** — Deploy Docker stack, install sync daemons