據 AlphaMoat 統計,截至 2026-09,Hybrid Memory 累計下載 3,444 次、獲 1 個星標,在全部 5,078 個 AI 技能中排名第 3,227 位,在「AI 智慧體」分類(969 個)中排名第 654 位。
| 平台 | 累計安裝 | 累計下載 | 星標 | 評論 |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 113 | 3349 | 1 | - |
| SkillHub ↗ | 131 | 3444 | 1 | — |
各平台的計數口徑不同,統計時間不一致。
該技能幫助區分文件與整理筆記的搜尋,以及時間事實、對話和實體關係的 Graphiti 查詢,並提供記錄重要事實的流程。持久記憶可能儲存個人上下文;使用前應明確可記錄內容、避免秘密和敏感個人資訊,並確認資料如何檢視和刪除。
資料釋出於 2026-10-29
以下是根據技能文件生成的示例,不代表實際執行結果。
2026-09 起統計方法調整:同名技能按作者分別統計,並覆蓋全部技能。圖中虛線為調整前的月份,與之後的資料不直接比較,也不計算跨越調整的增長。
| 月份 | 累計下載 | 環比 | 星標 |
|---|---|---|---|
| 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 |
以下是作者釋出的原始檔案,按純文字顯示,本站未做修改或稽核;其中的連結不可點選,命令請核實後再執行。抓取於 2026-10-23。
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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
| 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
將開發過程中的經驗、錯誤與修正記錄為 Markdown 檔案,供日後重用並提升為工作區記憶。
用自然語言描述需求,在本機與遠端技能市場尋找技能並取得推薦。
給 AI agent 用的瀏覽器自動化命令列技能。
將使用者明確糾正與自我檢視整理成分層記憶,並依使用情況升級或封存。
在安裝第三方技能之前,按清單審查來源、許可權與危險模式的技能。
將代理記憶與跨技能狀態整理成具型別與約束的知識圖譜。
規劃 AI 代理主動跟進、工作記憶與回顧流程的工作區設定指南。
指導如何建立與更新有效 Claude 技能的寫作指南。
資料月份:2026-09 · 下載/星標/安裝數聚合自公開技能註冊庫(ClawHub、SkillHub),按月更新。口徑說明見資料方法。