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在 OpenClaw 中安装
/install context-memory-ball
功能描述
上下文记忆球 - 原创技能。首创"记忆球"概念,将会话上下文封装为可保存、加载、恢复的独立单元。适用于会话切换、多任务并行、上下文恢复等场景。
使用说明 (SKILL.md)
⚠️ 发布规则
所有发布到ClawHub的技能必须严格测试,确定没有问题再发布
技能测试验证清单
- frontmatter格式正确
- 功能原创独特
- 概念清晰易懂
- 操作流程完整
- 无语法错误
Context Memory Ball - 上下文记忆球
原创技能 | 激活词: 记忆球 / 保存上下文 / 加载上下文
核心概念
什么是记忆球?
记忆球 = 上下文快照的封装单元
┌─────────────────────────────────┐
│ 记忆球 (Memory Ball) │
├─────────────────────────────────┤
│ ID: ball_20260428_001 │
│ 创建时间: 2026-04-28 13:45 │
│ 主题: 用户偏好分析 │
├─────────────────────────────────┤
│ 内容摘要: │
│ - 用户偏好: React + TypeScript │
│ - 当前任务: 开发用户模块 │
│ - 进度: 70% │
├─────────────────────────────────┤
│ 状态: active │
└─────────────────────────────────┘
为什么叫"球"?
- 封装性: 完整的上下文单元
- 可滚动: 可以在不同会话间传递
- 弹性: 压缩后可以恢复
- 可叠加: 多个球可以合并
记忆球结构
class MemoryBall:
id: str # 唯一标识
timestamp: str # 创建时间
topic: str # 主题/标题
summary: str # 内容摘要
key_points: list # 关键点
decisions: list # 已做决策
pending: list # 待办事项
context_tokens: int # token数量
state: str # active/complete/archived
操作命令
创建记忆球
用户: "帮我记住当前进度"
AI: 创建记忆球 #001
## 记忆球 #001 已创建
### 基础信息
- ID: ball_20260428_001
- 主题: 用户模块开发
- 创建时间: 2026-04-28 13:45
### 内容摘要
- 已完成: 用户登录、注册页面
- 进行中: 用户资料编辑
- 待开始: 用户权限管理
### 状态
🟢 active
保存记忆球
# 保存到文件
mempalace save ball_001
# 导出JSON
mempalace export ball_001 --format json
加载记忆球
# 从文件加载
mempalace load ball_001
# 加载并恢复上下文
"加载记忆球 ball_001"
合并记忆球
当需要同时处理多个任务时:
用户: "加载球1和球3"
AI: 合并记忆球 #001 + #003
## 合并结果
### 当前上下文
- 任务A: 用户模块开发 (70%)
- 任务B: 订单模块设计 (30%)
### 建议
⚠️ 同时处理2个任务,是否需要拆分?
归档记忆球
# 归档完成的任务
mempalace archive ball_001
# 归档并创建总结
mempalace archive ball_001 --summary
使用场景
场景1: 会话切换
用户A: "先做任务X,记住进度"
AI: [创建记忆球 ball_A]
用户B: "切换到任务X"
AI: [加载 ball_A,恢复上下文]
场景2: 多任务并行
项目A: [创建 ball_A]
项目B: [创建 ball_B]
项目C: [创建 ball_C]
随时切换: 加载任意球恢复
场景3: 上下文恢复
长任务中断后:
用户: "继续上次的工作"
AI: [加载最近的active球]
场景4: 经验积累
完成的项目:
- ball_001: React项目经验
- ball_002: API设计经验
- ball_003: 性能优化经验
新项目可以学习这些球的经验
记忆球管理
列表查看
## 当前记忆球
| ID | 主题 | 状态 | 创建时间 |
|----|------|------|----------|
| 001 | 用户模块开发 | 🟢 active | 13:45 |
| 002 | 订单模块设计 | 🔴 pending | 14:20 |
| 003 | React经验总结 | ✅ complete | 昨天 |
清理策略
| 策略 | 触发条件 | 动作 |
|---|---|---|
| 自动压缩 | 球超过10个 | 合并相似球 |
| 自动归档 | 球超过30天 | 标记archived |
| 自动删除 | 归档超过90天 | 彻底删除 |
与熵管理结合
上下文增长 → 熵值上升
创建记忆球 → 上下文精简
熵值下降 ← 恢复清晰状态
| 熵管理 | 记忆球 |
|---|---|
| 上下文精简 | 打包保存 |
| 状态重置 | 加载新球 |
| 注意力聚焦 | 一次只加载一个球 |
输出格式
## 记忆球报告
### 统计
- 总数: 5个
- Active: 2个
- Archived: 3个
### 最近活动
- ball_001: 5分钟前更新
- ball_002: 2小时前更新
### 建议
🟢 记忆球状态良好
原创性声明
本技能为原创,首创"记忆球"概念:
- 上下文封装单元
- 可保存/加载/恢复
- 支持合并和归档
- 与熵管理互补
作者: laosi 创建日期: 2026-04-28
安全使用建议
这是一个以概念和使用示例为主的说明文档,而不是附带可执行实现的技能。重点考虑:
- 确认实际实现:文档引用了 `mempalace` CLI 和 Python 数据结构,但注册信息没有提供该二进制或安装步骤——在信任或依赖此技能前,确认你的环境是否已有实现或由谁提供实现(以及该实现如何存储/加密数据)。
- 文件 I/O 风险:如果你或代理在运行时安装/调用实现,记忆球可能会被保存为本地文件或导出为 JSON,核查保存路径与访问权限,避免意外将敏感上下文写入不安全位置或共享位置。
- 无需担心凭证泄露:该技能本身不请求任何环境变量或凭证,未检测到将数据发送到外部网络的指令。但如果你安装第三方 mempalace 实现,应审查其网络行为。
- 建议步骤:在使用前(1)询问/查看 mempalace 的实现来源和安装说明;(2)若由第三方提供,检查其隐私/网络行为与存储加密;(3)在受控环境中先测试保存/加载行为,确认没有其他越权访问。
功能分析
Type: OpenClaw Skill
Name: context-memory-ball
Version: 1.0.0
The skill is a conceptual framework for managing AI session context using a 'Memory Ball' metaphor. It contains no executable code, installation scripts, or external dependencies in SKILL.md or _meta.json. The instructions are purely behavioral, guiding the agent on how to summarize and categorize conversation history for better context retention, with no indicators of data exfiltration or malicious intent.
能力评估
Purpose & Capability
技能名称与描述(会话上下文封装/保存/加载/恢复)与 SKILL.md 的内容一致:整体是会话上下文的组织与操作说明。但文档示例使用了一个未声明的 CLI(`mempalace`)和 Python 类定义,且 registry metadata 未要求任何二进制或安装,这意味着技能是说明性/概念化的而非可直接执行的。对用户而言,这造成了能力与依赖的模糊:要么需要额外实现/安装 mempalace,要么该技能只是操作规范。
Instruction Scope
SKILL.md 的指令主要是概念示例(创建/保存/加载/合并/归档记忆球),未包含要求读取系统范围文件、访问未声明的环境变量或将数据外发到第三方网络端点。但示例包含文件保存/加载操作(`mempalace save/load/export`),如果在运行时执行这些命令会涉及本地文件 I/O;由于未声明安装或权限,这一点应被视为潜在行为而非当前实现。文档没有下放给代理“广泛搜索上下文”或“读取系统配置”的模糊授权。
Install Mechanism
没有安装规范(instruction-only),这降低了安装时引入远程代码的风险。不过同时也意味着技能本身不包含实现—需要外部工具/实现来实现保存/恢复功能。
Credentials
未请求任何环境变量、凭证或配置路径,所需权限最小。没有列明 SECRET/TOKEN/KEY 等敏感环境变量。
Persistence & Privilege
flags 显示 always: false,允许用户调用且可被模型触发(默认)。没有请求修改其他技能或系统配置的说明,也没有要求长期常驻或提升权力。
如何使用
- 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
- 在对话框中输入安装命令:
/install context-memory-ball - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/context-memory-ball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
版本历史
v1.0.0
原创技能 - 将上下文封装为可保存加载的独立记忆单元
元数据
常见问题
上下文记忆球 是什么?
上下文记忆球 - 原创技能。首创"记忆球"概念,将会话上下文封装为可保存、加载、恢复的独立单元。适用于会话切换、多任务并行、上下文恢复等场景。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 38 次。
如何安装 上下文记忆球?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install context-memory-ball」即可一键安装,无需额外配置。
上下文记忆球 是免费的吗?
是的,上下文记忆球 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
上下文记忆球 支持哪些平台?
上下文记忆球 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 上下文记忆球?
由 534422530(@534422530)开发并维护,当前版本 v1.0.0。
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