据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,中文记忆优化 (Chinese Memory Optimizer) 累计下载 1,305 次、获 1 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 4,890 位,在「AI 智能体」分类(969 个)中排名第 941 位。
| 平台 | 累计安装 | 累计下载 | 星标 | 评论 |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 32 | 1,145 | 1 | - |
| SkillHub ↗ | 152 | 1,305 | 1 | — |
各平台的计数口径不同,统计时间不一致。
主文提供 FTS5 中文分词诊断、记忆搜索参数建议、日志标签、旧日志压缩和索引重建等流程;其中部分步骤会修改 gateway 配置或记忆文件。文档中关于命中率及参数效果的说法未由当前素材独立验证。运行前应备份,并先确认目标配置、文件范围与变更影响。 所述流程需要 sqlite3 和 Python;维护可能修改或删除记忆文件,定时任务需单独审核。
资料发布于 2026-10-29
以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。
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 | 1,305 | — | 1 |
| 2026-08 | 1,104 | +6.3% | 1 |
| 2026-07 | 1,039 | — | 1 |
| 2026-05 | 769 | — | 1 |
| 2026-03 | 405 | — | 1 |
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。
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name: memory-cn
description: "OpenClaw + Ollama 中文记忆系统优化。诊断 FTS5 unicode61 中文分词 bug,优化搜索参数,自动维护记忆文件。命中率从 55% 提升到 100%。"
metadata:
openclaw:
requires:
bins: ["sqlite3", "python3"]
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# 中文记忆优化 Skill (memory-cn)
当用户请求诊断或优化记忆系统时,按以下步骤执行:
## 1. 诊断
运行诊断脚本检测问题:
```bash
bash SKILL_DIR/scripts/diagnose.sh
```
报告包括:
- FTS5 中文分词 bug 检测(unicode61 把连续中文粘成一个 token)
- 记忆文件大小分布
- tags 标签覆盖率
- lessons 知识库健康度
## 2. 优化搜索配置
如果诊断发现问题,应用优化配置:
```json
{
"agents": {
"defaults": {
"memorySearch": {
"chunking": { "tokens": 250, "overlap": 60 },
"query": {
"maxResults": 10,
"minScore": 0.15,
"hybrid": {
"enabled": true,
"vectorWeight": 0.75,
"textWeight": 0.25,
"candidateMultiplier": 8,
"mmr": { "enabled": true, "lambda": 0.7 },
"temporalDecay": { "enabled": true, "halfLifeDays": 90 }
}
}
}
}
}
}
```
使用 `gateway config.patch` 应用。
## 3. 优化 memoryFlush prompt
让新日志自动加 tags + 中文分词:
```json
{
"agents": {
"defaults": {
"compaction": {
"memoryFlush": {
"prompt": "将对话内容整理为结构化日志,写入 memory/YYYY-MM-DD.md。\n\n格式要求:\n1. 文件第一行必须是 <!-- tags: 关键词1, 关键词2, ... --> 标签行\n2. 中文关键词之间加空格分隔\n3. 只保留有价值的信息\n4. 控制在 5KB 以内"
}
}
}
}
}
```
## 4. 批量加 tags
对 memory/projects/*.md 中缺少 tags 的文件,根据内容自动添加 `<!-- tags: ... -->` 行。
```bash
python3 SKILL_DIR/scripts/add-tags.py /path/to/memory/projects/
```
## 5. 压缩日志
压缩 >8KB 的旧日志到 <5KB,原文备份到 archive/:
```bash
python3 SKILL_DIR/scripts/compress-logs.py /path/to/memory/ --max-kb 5
```
## 6. 重建索引
```bash
openclaw memory index --force
```
## 7. 设置自动维护 cron
建议每周日凌晨自动执行压缩+清理+补标签+重建索引。
## 关键技术点
### FTS5 unicode61 Bug
- `unicode61` 分词器把连续 CJK 字符当作一个 token
- 搜索 "怀孕" 无法匹配 "老婆刚怀孕"(因为后者是一个 token)
- Workaround:中文关键词之间加空格 → FTS5 正确分词
### 0.6B 模型参数调优
- vectorWeight 0.75:向量主导(FTS5 中文不可靠)
- minScore 0.15:小模型分数普遍偏低
- chunking 250 tokens:更小的 chunk 帮助弱模型匹配
### 三层架构
- P0 (MEMORY.md):核心事实,<2KB
- P1 (projects/ + lessons/):按需搜索,带 tags
- P2 (日志 + archive):历史记录
把开发过程中的经验、错误与纠正记录为 Markdown 文件,供后续复用并晋升为工作区记忆。
用自然语言描述需求,在本地与远程技能市场里找技能并给出推荐的技能。
给 AI agent 用的浏览器自动化命令行技能。
把用户纠正与自我复盘沉淀成分层记忆、并按使用情况升降级的技能。
在安装第三方技能之前,按清单审查来源、权限与危险模式的技能。
把 agent 的记忆与跨技能状态存成带类型和约束的知识图谱的技能。
一份为 AI 代理规划主动跟进、工作记忆与复盘流程的工作区配置指南。
指导如何创建与更新有效 Claude 技能的写作指南。
数据月份:2026-09 · 下载/星标/安装数聚合自公开技能注册库(ClawHub、SkillHub),按月更新。口径说明见数据方法。