Name: Memory Cache
Author: azzar budiyanto

据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,Memory Cache 累计下载 3,281 次、获 1 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 3,462 位,在「AI 智能体」分类(969 个)中排名第 710 位。

累计安装

105

累计下载

3,281

星标

全站排名

#3,462

全站前 69% · 「AI 智能体」前 74%

平台	累计安装	累计下载	星标	评论
ClawHub ↗	104	3,281	1	-
SkillHub ↗	105	3,224	1	—

各平台的计数口径不同,统计时间不一致。

这个技能是做什么的

文档列出按命名空间保存、读取、扫描和维护缓存的工作流，并要求配置 REDIS_URL 与 Python 依赖。是否过期取决于具体 TTL 设置；使用前应确认 Redis 实例及其数据保留策略。键扫描可能暴露其他命名空间，应使用专用数据库或仅允许 mema:* 的 ACL。

资料发布于 2026-10-29

可以用来做什么

暂存 agent 状态或会话上下文。
缓存 API 查询结果以供后续流程读取。
按命名空间检查或维护缓存键。

什么时候用

工作流需要短期共享数据或状态时。
需要确认缓存是否会过期及数据写入哪个 Redis 实例时。

示例提示词

以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。

说明如何为这个工作流规划 Redis 缓存键命名空间。

列出使用该缓存前需要确认的连接和数据保留设置。

月度数据趋势

累计下载3,281

星标1

2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。

月份	累计下载	环比	星标
2026-09	3,281	—	1
2026-08	3,129	+4.4%	1
2026-07	2,997	+7.8%	1
2026-06	2,779	+1.8%	1
2026-05	2,730	—	1
2026-03	2,334	—	1

SKILL.md 原文

以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 2026-10-23。

1.4 KB · ClawHub v1.1.9

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name: memory-cache
description: High-performance temporary storage system using Redis. Supports namespaced keys (mema:*), TTL management, and session context caching. Use for: (1) Saving agent state, (2) Caching API results, (3) Sharing data between sub-agents.
metadata: {"openclaw":{"requires":{"bins":["python3"],"env":["REDIS_URL"]},"install":[{"id":"pip-dependencies","kind":"exec","command":"pip install -r requirements.txt"}]}}
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# Memory Cache

Standardized Redis-backed caching system for OpenClaw agents.

展开全部(共 35 行)

## Prerequisites
- **Binary**: `python3` must be available on the host.
- **Credentials**: `REDIS_URL` environment variable (e.g., `redis://localhost:6379/0`).

## Setup
1. Copy `env.example.txt` to `.env`.
2. Configure your connection in `.env`.
3. Dependencies are listed in `requirements.txt`.

## Core Workflows

### 1. Store and Retrieve
- **Store**: `python3 $WORKSPACE/skills/memory-cache/scripts/cache_manager.py set mema:cache:<name> <value> [--ttl 3600]`
- **Fetch**: `python3 $WORKSPACE/skills/memory-cache/scripts/cache_manager.py get mema:cache:<name>`

### 2. Search & Maintenance
- **Scan**: `python3 $WORKSPACE/skills/memory-cache/scripts/cache_manager.py scan [pattern]`
- **Ping**: `python3 $WORKSPACE/skills/memory-cache/scripts/cache_manager.py ping`

## Key Naming Convention
Strictly enforce the `mema:` prefix:
- `mema:context:*` – Session state.
- `mema:cache:*` – Volatile data.
- `mema:state:*` – Persistent state.