核心定位
Dream 是 OpenClaw 生态的原生记忆蒸馏技能，填补原生系统的关键空白：原生仅自动捕获记忆（memory/YYYY-MM-DD.md）与提供搜索，但从不主动维护 MEMORY.md——导致内容只增不减，在 20,000 字符硬上限处静默截断，AI 丢失后半上下文却无感知。
Dream 的职责是蒸馏者而非捕获者：每日 03:30 定时（或用户触发）将原始日记提炼为精简的 MEMORY.md 三区块结构（当前状态、稳定认知、关系与背景），严格控制在 18,000 字符内，过期内容移入永久档案 ledger，实现"越用越精炼"的逆向信息熵减。
显著优点
1. 防静默截断：主动在 18,000 字符触发压缩，原生系统 20,000 截断线成为安全余量
2. Re-emergence 机制：被移除条目存入 meta/removed-entries.json，语义相似内容重现时自动恢复并提升优先级——"被遗忘后又出现的更值得保留"
3. 零重复造轮：搜索完全委托原生 openclaw memory search，不自建索引；ledger 仅追加、零重写，IO 极简
4. 休眠保护：连续 7 天无活跃进入 hibernating，03:30 心跳零 IO 跳过，首次对话自动唤醒
5. Obsidian 集成：支持内容收录到本地知识库索引，满足用户对外部笔记系统的归档需求
潜在局限
- 依赖 OpenClaw 原生生态：非独立工具，需配合 compaction flush 与原生搜索使用
- 蒸馏质量依赖 AI 判断："重要/过期/忽略"的分类存在主观性，关键信息可能被误判入档
- 无跨会话一致性保障：若 AI 实例轮换，MEMORY.md 的精简策略可能因上下文差异产生波动
- Re-emergence 阈值固定：70% 语义相似度为硬编码，用户无法调节敏感度
适合人群
- 长期高频使用 OpenClaw 的深度用户，面临 MEMORY.md 膨胀与上下文丢失焦虑
- 需要 AI 记住"决策风格、核心偏好"等缓慢变化认知，而非流水账细节的极简主义者
- 已将 Obsidian 作为主笔记系统，希望 AI 记忆与本地知识库联动的整合型用户
常规风险
| 场景 | 风险 | 缓解措施 |
|------|------|---------|
| 蒸馏时段系统繁忙 | 03:30 顺延至 06:00 强制执行，可能打扰用户 | 全程静默执行，无消息推送 |
| ledger 无限增长 | 单个文件膨胀影响检索性能 | 仅追加结构 + JSON 索引，未提及分卷机制 |
| 原子写入失败 | 崩溃导致 MEMORY.md 损坏 | `.tmp` 验证后 `mv` 替换，但未提及备份回滚 |
| `dream forget` 误删 | 用户描述模糊导致语义匹配错误 | 仅清除 memory，ledger 永久保留作为兜底 |
安全等级评估依据：无外部网络请求、无敏感权限（仅操作用户指定目录）、无代码执行，但涉及文件系统原子操作与定时任务，定为 A 级。来源为 GitHub 开源项目（teman2050/dream-skill），社区维护，无企业背书，来源可信度 T2。