Memory Setup (OpenClaw)

核心用法

该技能用于在 OpenClaw 工作空间中启用和配置长期记忆功能，使 AI 代理能够召回先前的决策、偏好和待办事项。配置流程包含六个步骤：准备记忆文件结构、修改代理配置启用记忆搜索、重启网关验证、测试召回行为、故障排查，以及建立操作规范。

配置的关键在于正确设置 agents.defaults.memorySearch 节点（非顶层 memorySearch），支持本地模型或 OpenAI、Gemini、Voyage、Mistral 等远程提供商。通过 MEMORY.md 作为精选长期记忆库，配合 memory/YYYY-MM-DD.md 每日笔记及可选的项目/系统/分组子目录，构建分层记忆体系。

显著优点

1. 持久上下文：突破单次会话限制，跨对话保留关键信息
2. 可追溯性：记忆引用包含源路径和行号，便于审计
3. 灵活配置：支持多提供商和本地部署，适应不同隐私需求
4. 渐进式检索：memory_search 粗筛 + memory_get 精确定位，效率与精度兼顾

潜在缺点与局限

• 依赖文件规范：需要用户主动维护 MEMORY.md 和日期笔记，记忆质量取决于输入质量
• 本地模型资源占用：本地提供商需额外计算资源
• 配置敏感点：agents.defaults 与顶层 memorySearch 易混淆，配置错误导致功能失效
• 评分阈值权衡：minScore 过高漏检，过低引入噪声，需反复调优

适合人群

OpenClaw 长期用户、多项目并行开发者、需要 AI 维护跨会话上下文的团队。

常规风险

• 远程 API 密钥泄露风险
• 记忆文件写入权限配置不当
• 记忆内容污染导致代理产生错误上下文幻觉（虽可通过源引用部分缓解）

核心用法

memory-setup 是一个纯文档型配置指南 Skill，用于指导用户在 OpenClaw 工作区中建立持久化记忆系统。主要功能包括：

1. 文件结构规划：指导创建 MEMORY.md（长期记忆库）和 memory/YYYY-MM-DD.md（每日笔记），支持可选的项目/系统/分组子目录结构
2. 配置参数说明：详细解释 agents.defaults.memorySearch 下的启用开关、搜索提供者（local/openai/gemini/voyage/mistral）、结果数量与匹配阈值等关键参数
3. 验证与排错：提供重启网关后的状态检查命令，以及针对搜索不可用、匹配质量低、本地模型问题等常见场景的解决方案
4. 操作建议：确立 "先搜索、再精准获取、最后声明置信度" 的三步操作规范，确保回答有据可查

显著优点

• 零安全负担：纯 Markdown 文档，无可执行代码、无依赖、无网络请求，安全评分 S+（满分 100）
• 架构清晰：将长期记忆（MEMORY.md）与短期笔记（日期文件）分离，兼顾稳定性与灵活性
• 多提供者支持：本地模型保护隐私，远程 API（OpenAI/Gemini 等）提升语义理解能力，用户可按需选择
• 可审计性强：强制要求引用记忆来源路径/行号，降低幻觉风险

潜在缺点与局限性

• 功能被动性：仅提供配置指导，本身不执行任何文件操作或配置修改，用户需手动完成所有步骤
• 版本依赖：OpenClaw 配置参数可能随版本迭代变化，文档需持续维护以保持时效性
• 来源可信度限制：本地独立发布（无 GitHub 来源），当前为 T3 级别，透明度低于开源仓库
• 记忆质量依赖用户：系统效果取决于用户写入 MEMORY.md 的内容质量，低质量笔记会导致检索失效

适合人群

• 正在部署 OpenClaw 代理系统、需要跨会话保持上下文的开发者
• 对 AI 对话的可追溯性、可验证性有要求的团队
• 希望平衡隐私（本地模型）与能力（远程 API）的用户

常规风险

该 Skill 本身无运行期风险。实际使用中的潜在风险来自：

• 配置失误：错误设置 minScore 或 maxResults 导致检索遗漏或噪音过多
• API 密钥泄露：若选用远程提供者，需在环境或配置中妥善保管密钥
• 记忆污染：敏感信息写入 MEMORY.md 后可能被意外检索引用，建议建立内容审查机制