Lingxi-MindVault - 灵曦记忆系统：自动记忆提炼 & 写入飞书知识库

⚠️ 风险提示

本技能的正常工作需要：

1. 读取本地 OpenClaw 会话文件（包含你的聊天记录）→ 这是功能必需，因为要提炼记忆内容
2. 将会话内容传给 AI agent 进行提炼 → AI 需要分析内容才能提炼
3. 将提炼结果写入你 自己配置的 飞书知识库 → 结果存储在你自己的飞书空间

如果你不希望会话内容被 AI 处理，或者不希望数据存储到飞书，请不要安装。

描述

灵曦自动记忆系统，定时扫描 OpenClaw 会话文件，自动提炼有价值的记忆，写入飞书多维表格/云文档知识库。

v5 新架构：一次完成，省去队列，bash 调用 agent，agent 直接提炼 + 写入 + 通知，更简洁更实时！

功能特点

• ✅ 稳定排除 heartbeat 会话（当前 + 历史自动标记）
• ✅ 支持 .jsonl / .jsonl.reset.* / .jsonl.deleted.* 所有会话格式
• ✅ 自动过滤空会话/小会话（用户消息数 \x3C 1 或内容长度 \x3C 20）
• ✅ 完整的异常处理和通知，每个阶段都有错误通知
• ✅ 超时支持 300 秒（5分钟），适应大会话
• ✅ 开源友好，所有配置通过环境变量指定，无硬编码敏感信息
• ✅ 启动检查，如果缺少必需环境变量会立即报错，不会静默使用错误配置
• ✅ 原子进程锁，防止重复运行
• ✅ 过期锁自动清理，不会死锁

架构流程图

【阶段 1：定时触发】
    │
    ├─▶ crontab
    │     ├─ 白天（8:00-22:00）：每 1 分钟
    │     └─ 夜间（22:00-次日8:00）：每 5 分钟
    │
【阶段 2：会话检查】
    │
    ├─▶ session_check.sh
    │     │
    │     ├─ 1. 获取进程锁（/tmp/session_check.lock）
    │     │
    │     ├─ 2. 读取 sessions.json
    │     │
    │     ├─ 3. 获取活跃会话
    │     │     ├─ 只保留最近 24 小时内更新的
    │     │     └─ 排除 key 为 "agent:main:main" 的 heartbeat 会话（活跃列表层面排除）
    │     │
    │     ├─ 4. 遍历所有会话文件
    │     │     ├─ .jsonl
    │     │     ├─ .jsonl.reset.*
    │     │     └─ .jsonl.deleted.*
    │     │
    │     ├─ 5. 对每个会话：
    │     │     │
    │     │     ├─ a. 文件存在？
    │     │     │   └─ 否 → 下一个
    │     │     │
    │     │     ├─ b. 已处理过？（/tmp/processed_sessions.tmp）
    │     │     │   └─ 是 → 下一个
    │     │     │
    │     │     ├─ c. 是 heartbeat 会话？
    │     │     │     ├─ 判断逻辑：
    │     │     │     │   1. 从 sessions.json 读取 agent:main:main 的 sessionFile
    │     │     │     │   2. 从 sessionFile 中提取 session_id
    │     │     │     │   3. 如果当前文件的 session_id == heartbeat 会话的 session_id → 跳过
    │     │     │     └─ 是 → 跳过，下一个
    │     │     │     └─ 否 → 继续
    │     │     │
    │     │     ├─ d. 是活跃会话？
    │     │     │   └─ 是 → 下一个
    │     │     │
    │     │     ├─ e. 已提炼过？（memory/.extracted_sessions）
    │     │     │   └─ 是 → 下一个
    │     │     │
    │     │     └─ f. 发现未提炼会话！
    │     │                 │
    │     │                 ├─ 发送通知："发现未提炼会话: \x3Csession_id>，正在处理..."
    │     │                 │
    │     │                 ├─ 调用 do_extract_and_write.sh \x3C会话文件路径>
    │     │                 │
    │     │                 └─ 检查结果：
    │     │                     ├─ 成功（退出码 0）→ 标记为已提炼
    │     │                     └─ 失败（退出码非 0）→ 不标记，下次重试
    │     │
    │     └─ 6. 释放进程锁
    │
【阶段 3：AI 提炼 + 写入（一次完成）】
    │
    ├─▶ do_extract_and_write.sh
    │     │
    │     ├─ 1. 完整读取会话文件（无行数限制）
    │     │
    │     ├─ 2. 统计用户消息数和内容长度
    │     │     ├─ 支持 .message.role
    │     │     └─ 支持 .message.content[0].text（数组和字符串两种格式）
    │     │
    │     ├─ 3. 过滤条件检查
    │     │     ├─ 用户消息数 ≥ 1
    │     │     └─ 内容长度 ≥ 20
    │     │
    │     ├─ 4. 过滤通过？
    │     │   ├─ 否 → 发送通知（CLI）→ 标记为已提炼 → 返回 0
    │     │   └─ 是 → 继续
    │     │
    │     ├─ 5. 准备 AI 提炼 prompt（占位符替换，解决多行引号问题）
    │     │
    │     ├─ 6. 调用 openclaw agent 进行 AI 提炼（后台运行，最多等待 300 秒 = 5 分钟）
    │     │
    │     ├─ 7. 检查 AI 调用结果：
    │     │   ├─ a. 超时？（> 300 秒）
    │     │   │   └─ 是 → 发送通知（CLI）→ "❌ 会话 \x3CSESSION_ID> 提炼失败：AI调用超时（300秒）" → 退出 1
    │     │   ├─ b. 退出码非 0？
    │     │   │   └─ 是 → 发送通知（CLI）→ "❌ 会话 \x3CSESSION_ID> 提炼失败：AI调用失败（退出码：\x3Ccode>）" → 退出 1
    │     │   ├─ c. 输出为空？
    │     │   │   └─ 是 → 发送通知（CLI）→ "❌ 会话 \x3CSESSION_ID> 提炼失败：AI返回为空" → 退出 2
    │     │   ├─ d. 输出包含 "DONE" → AI 已完成所有写入 → 标记为已提炼 → 退出 0
    │     │   ├─ 不包含 "DONE" 但包含错误 → 发送通知（CLI）→ "❌ 会话 \x3CSESSION_ID> 提炼失败：AI返回错误信息" → 退出 1
    │     │   └─ 不包含 "DONE" 也不包含错误 → 发送通知（CLI）→ "❌ 会话 \x3CSESSION_ID> 提炼失败：AI 没有完成写入" → 退出 3
    │     │
    │     └─ 完成，返回 0
    │
【阶段 4：完成】
    │
    └─▶ 结束，agent 已经完成所有提炼 + 写入 + 通知

文件结构

skill/lingxi-memory/
├── SKILL.md                         # 这个文件
├── session_check.sh                  # 会话检查脚本
└── do_extract_and_write.sh           # AI 提炼 + 写入脚本

环境变量配置（必填）

你必须在 workspace/.env 文件中配置以下环境变量，否则脚本无法运行：

# 你的飞书 open_id（必填，用于接收通知）
export FEISHU_USER_OPEN_ID="ou_xxxxxxxxxxxxxxxxxx"
# L2 任务看板：飞书多维表格 app_token（必填）
export L2_APP_TOKEN="your_l2_app_token"
# L2 任务看板：数据表 ID（必填）
export L2_TABLE_ID="your_l2_table_id"
# L3 项目日志：飞书云文档 doc_id（必填）
export L3_DOC_ID="your_l3_doc_id"
# L4 知识沉淀：飞书云文档 doc_id（必填）
export L4_DOC_ID="your_l4_doc_id"

# 可选配置：OpenClaw 会话目录（默认：/root/.openclaw/agents/main/sessions）
# export SESSIONS_DIR="/path/to/your/sessions"
# 可选配置：通知目标（默认：user:$FEISHU_USER_OPEN_ID）
# export NOTIFY_TARGET="user:ou_xxxxxxxxxxxxxxxxxx"

重要安全提示：

• 不要使用默认提供的示例 ID，那是作者的飞书资源
• 必须替换为你自己的飞书多维表格和文档 ID
• 如果不配置，脚本会启动失败并提示你缺少环境变量，这是正常的安全设计

通知格式

• L2 任务: X 条\
• L3 项目: X 条\
• L4 知识: X 条| agent (AI) | | **提炼成功（无内容）** |ℹ️ 会话 \x3CSESSION_ID> 提炼完成，无内容需要写入` | agent (AI) |

安装部署

# 1. 克隆/复制脚本到你的 workspace/scripts 目录
cp session_check.sh /root/.openclaw/workspace/scripts/
cp do_extract_and_write.sh /root/.openclaw/workspace/scripts/

# 2. 添加执行权限
chmod +x /root/.openclaw/workspace/scripts/*.sh

# 3. 创建已提炼记录文件
mkdir -p /root/.openclaw/workspace/memory
touch /root/.openclaw/workspace/memory/.extracted_sessions

# 4. 配置 crontab
# 编辑 crontab: crontab -e
# 添加以下内容：
# 白天（8:00-22:00）每 1 分钟运行一次
# */1 8-22 * * * /root/.openclaw/workspace/scripts/session_check.sh >> /tmp/session_check.log 2>&1
# 夜间（22:00-次日8:00）每 5 分钟运行一次
# */5 22-23 * * * /root/.openclaw/workspace/scripts/session_check.sh >> /tmp/session_check.log 2>&1
# */5 0-7 * * * /root/.openclaw/workspace/scripts/session_check.sh >> /tmp/session_check.log 2>&1

依赖

• OpenClaw >= 2026.3.13
• python3 >= 3.8
• bash >= 4.0
• 需要配合 OpenClaw 飞书官方插件使用
• 需要开通飞书相关用户身份读写权限，完成用户 OAuth 授权后才能正常使用

配置说明

使用前必须完成：

1. 在 OpenClaw 中启用飞书插件，并完成用户 OAuth 授权（获得飞书 API 访问权限）
2. 在 workspace/.env 文件中配置以下环境变量：

# 你的飞书 open_id（必填，用于接收通知）
export FEISHU_USER_OPEN_ID="ou_xxxxxxxxxxxxxxxxxx"
# L2 任务看板：飞书多维表格 app_token
export L2_APP_TOKEN="your_l2_app_token"
# L2 任务看板：数据表 ID
export L2_TABLE_ID="your_l2_table_id"
# L3 项目日志：飞书云文档 doc_id
export L3_DOC_ID="your_l3_doc_id"
# L4 知识沉淀：飞书云文档 doc_id
export L4_DOC_ID="your_l4_doc_id"

如果不配置环境变量，会使用默认配置，但默认配置只能在灵曦的记忆空间使用，其他人使用需要修改为自己的飞书资源。

安全说明

安全扫描结果

风险声明

本技能的核心功能是读取本地 OpenClaw 会话文件，将完整对话内容发送给 AI 代理进行提炼，然后写入你的飞书知识库。这是本技能的设计初衷，如果你使用本技能，即同意：

• 本 skill 需要读取你的本地 OpenClaw $SESSIONS_DIR 目录下所有未提炼的会话文件（包含你的对话历史），这是自动化提炼的必要设计
• 本 skill 会将完整对话内容发送给 OpenClaw agent（使用你配置的 AI 模型）进行内容提炼
• 本 skill 需要访问飞书 API，必须完成飞书用户 OAuth 授权才能使用
• 所有飞书资源 ID 都通过环境变量指定，你必须自行配置你自己的飞书多维表格和文档
• 飞书 API 凭证由 OpenClaw 飞书插件通过 OAuth 授权管理，本技能不会接触或存储你的飞书凭证
• 请确保你已经备份了重要数据，使用本技能产生的一切后果由使用者自行承担

权限范围说明

• 本地读取：读取 $SESSIONS_DIR 目录下的所有未提炼会话文件（默认：/root/.openclaw/agents/main/sessions/），这是本技能的核心功能
• AI 调用：调用 OpenClaw agent 进行内容提炼（由 OpenClaw 控制，使用你配置的 AI 模型）
• 飞书配置传递：将你配置的飞书资源 ID（app_token、table_id、doc_id）传递给 AI agent，用于正确调用飞书 API
  • ⚠️ 重要说明：飞书 API 凭证（token/secret）由 OpenClaw 飞书插件通过 OAuth 授权管理，本技能不会接触或存储你的飞书凭证
  • 本技能只传递飞书资源 ID，不传递任何凭证信息
• 飞书写入：通过 OpenClaw 飞书插件调用飞书 API，将提炼结果写入你自己配置的多维表格和云文档
• 发送通知：通过 OpenClaw CLI 发送通知到你自己的飞书账号

请确认你理解这些权限范围后再安装使用。

版本历史

• v1: 初始版本，cron → check → extract → queue → heartbeat → write，队列架构
• v2-v4: 逐步修复 heartbeat 排除、参数解析等问题
• v5: 简化架构，移除队列，bash → agent → write 一次完成，更简洁更实时

作者

灵曦 / Linxi-MindVault