abczsl520

中文记忆优化 (Chinese Memory Optimizer)

AI 智能体v1.0.0
作者:abczsl520更新于 2026-05-11memory-cn@clawhub_abczsl520/memory-cn
上下文管理记忆增强#记忆系统#记忆

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。

累计安装
152
累计下载
1,305
星标
1
全站排名
#4,890
全站前 97% · 「AI 智能体」前 98%
平台累计安装累计下载星标评论
ClawHub ↗321,1451-
SkillHub ↗1521,3051—

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

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

可以用来做什么

  • 检查中文全文搜索或记忆索引问题
  • 审阅记忆搜索参数和日志标签方案
  • 规划日志整理、索引重建及维护步骤

什么时候用

  • OpenClaw 记忆搜索中文匹配出现问题时
  • 准备修改 gateway 配置或批量处理记忆文件前,且已有备份时

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。

先解释这份配置对记忆搜索和文件的影响,并给出只读诊断计划;不要运行脚本或修改配置。

月度数据趋势

累计下载1,305
3338551,3772026-03 · 累计下载 4052026-05 · 累计下载 7692026-07 · 累计下载 1,0392026-08 · 累计下载 1,1042026-09 · 累计下载 1,30526-0326-09
星标1
0122026-03 · 星标 12026-05 · 星标 12026-07 · 星标 12026-08 · 星标 12026-09 · 星标 126-0326-09

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
2026-091,305—1
2026-081,104+6.3%1
2026-071,039—1
2026-05769—1
2026-03405—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。

2.9 KB · ClawHub v1.0.0
---
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"]
---

# 中文记忆优化 Skill (memory-cn)
展开全部(共 118 行)

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

「AI 智能体」分类下的热门技能

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。