clawhub-mem-research
/install clawhub-mem-research
ClawHub 记忆技术调研工具 (ClawHub Mem Research)
本 Skill 用于自动化调研 ClawHub 上与记忆相关的最新技术。
工作流程
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访问与搜索: 使用浏览器访问
https://clawhub.ai/skills?sort=updated&dir=desc&nonSuspicious=true&q=memory。 -
筛选准则:
- 数量限制:仅读取前 3 条结果。
- 相关性判断:通过标题和摘要判断该 Skill 是否真正属于“记忆增强/管理”范畴(如:存储事实、遗忘曲线、向量检索、内存压缩等)。如果只是名字包含 mem 但功能无关(如 Member 管理),则跳过。
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深度调研: 对于符合条件的每一个 Skill,点击进入详情页,重点阅读
SKILL.md或README.md,提取核心功能和技术实现细节。 -
报告生成: 按照以下固定格式为每个技术生成摘要,并汇总成 Markdown 文件。
报告格式
每个技术项应包含以下详细结构,内容应根据 Skill 的实际技术特性灵活组织:
[序号]. [技术名称]
—— [一句话副标题/定位描述]
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核心功能: 深入描述该技术的核心作用、解决的痛点以及应用场景(如:模拟 REM 睡眠、遗忘曲线管理等)。
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技术要点:
- 根据 Skill 的实际实现,提取其最关键的技术特征。
- 采用分点/小标题形式(如:动态强度衰减算法、本地向量化检索等)。
- 详细解释实现逻辑、算法公式、触发机制、存储方式或控制指令。
- 不要生搬硬套固定模板,应以最能体现该技术价值的方式展示其技术细节。
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SKILL链接:技术名称 (版本号)
输出要求
- 语言:必须使用中文编写报告。
- 存储:调研完成后,将生成的报告保存到
report_v1/YYYY-MM-DD目录下,文件命名格式为clawhub-mem-research.md(YYYY-MM-DD 为调研的目标更新日期)。
- 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
- 在对话框中输入安装命令:
/install clawhub-mem-research - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/clawhub-mem-research触发 - 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
clawhub-mem-research 是什么?
专门用于从 ClawHub.ai 抓取、筛选并调研与“记忆(Memory/Mem)”相关的最新 OpenClaw Skill。该 Skill 能够自动识别指定日期的更新,判断 Skill 与记忆功能的相关性,并生成结构化的技术调研报告。适用场景:(1) 追踪 ClawHub 上的记忆技术趋势,(2) 自动化生成特... 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 77 次。
如何安装 clawhub-mem-research?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install clawhub-mem-research」即可一键安装,无需额外配置。
clawhub-mem-research 是免费的吗?
是的,clawhub-mem-research 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
clawhub-mem-research 支持哪些平台?
clawhub-mem-research 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。
谁开发了 clawhub-mem-research?
由 liuxin-lixiang(@liuxin-lixiang)开发并维护,当前版本 v1.0.0。