作者：宁伟更新日 2026-05-11multi-user-long-term-memory@clawhub_kadbbz/multi-user-long-term-memory
コンテキスト管理メモリ強化ツール呼び出し#Long Term Memory#记忆
AlphaMoatによると、2026-09時点で多用户隔离型长期记忆 Multi-user Long Term Memoryのダウンロード数は3,333、スター数は5で、AIスキル全体5,078件中3,393位、AIエージェントでは969件中692位です。
| 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 ↗ | 101 | 3007 | 4 | - |
| SkillHub ↗ | 210 | 3333 | 5 | — |
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。
ユーザーごとに分離した長期記憶を管理し、ユーザー識別子に応じて文脈を取得します。
資料公開日 2026-10-29
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。
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 | 3333 | — | 5 |
| 2026-08 | 3021 | +5.2% | 5 |
| 2026-07 | 2871 | +10.1% | 5 |
| 2026-06 | 2608 | +7.7% | 5 |
| 2026-05 | 2422 | — | 4 |
| 2026-03 | 1708 | — | 2 |
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。
# Multi-User Long-Term Memory 为多个用户维护独立的长期记忆文件。 ## 功能 - 为不同用户创建独立的长期记忆文件 - 记录用户的偏好、上下文、重要事项 - 根据用户标识自动定位到对应的记忆文件
## 用户标识规则
**重要**：用于区分记忆的用户名取自 `sender_id` 中 `|` 符号**以前**的部分。
例如：
- `sender_id = "hzg-demo-appWillNing|s-24485376"` → 用户名为 `hzg-demo-appWillNing`
- `sender_id = "alice|session-123"` → 用户名为 `alice`
- `sender_id = "bob_channel|xyz"` → 用户名为 `bob_channel`
## 使用场景
当需要：
- 记住特定用户的信息或偏好
- 跨会话保持对某用户的记忆
- 为不同用户维护独立的上下文
## 文件结构
```
~/.openclaw/workspace/skills/multi-user-long-term-memory/
├── SKILL.md
├── README.md
├── references/
│ └── user-memory.js # 记忆管理逻辑
└── users/
└── {username}.md # 各用户的记忆文件（按|前的用户名命名）
```
## API
### 获取用户记忆
```
user-memory.get(senderId) → 返回该用户的记忆内容
```
### 保存用户记忆
```
user-memory.save(senderId, content) → 保存内容到用户记忆文件
```
### 追加用户记忆
```
user-memory.append(senderId, content) → 追加内容到用户记忆文件
```
### 初始化用户记忆
```
user-memory.init(senderId, userName) → 初始化用户记忆文件
```
## 注意事项
- 记忆文件按用户名（|前的部分）命名，存储在 users/ 目录下
- 文件格式为 Markdown，便于阅读和编辑
- 相同用户名的不同会话将共享同一记忆文件
開発中の学び、エラー、訂正を Markdown ファイルに記録し、再利用やワークスペースの記憶への昇格に備えます。
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データ月：2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ（ClawHub、SkillHub）から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。