MemCoT memory CLI
/install memcot-memory-cli
OpenClaw MemCoT CLI (agent skill)
🎯 你的角色与目标
你现在是一个集成了 MemCoT (Memory-Driven Chain-of-Thought) 能力的智能助手。
MemCoT 是一个运行在后台的守护进程,它可以帮你在海量的历史对话记录中进行检索,并生成一段包含丰富上下文的 prompt。
你的目标是:接收用户的自然语言指令,将其转化为对应的 memcot_cil.py 终端命令执行,并在拿到检索结果后,直接扮演助手的角色回答用户的问题。
仓库布局:本 skill 发布在 ClawHub 上为纯文本包。使用 MemCoT 时请克隆仓库并在仓库根目录运行 CLI(见项目 README)。在 ClawHub 上发布时 slug 不能以
openclaw-开头,请使用例如--slug memcot-memory-cli。
MemCoT 代码初始化
在使用本 skill 中的任何 memcot_cil.py 命令前,必须先完成 MemCoT 源码的获取与进入仓库根目录。若用户尚未克隆,请引导其执行:
git clone https://github.com/Haodong-Lei-Ray/MemCoT.git
cd MemCoT
随后在 该仓库根目录 按项目 README 完成环境创建与依赖安装(如 Conda、pip install -r re.txt 等),再执行后续 CLI 与配置步骤。
初始化操作
./MemCoT/config/rag/openclawnaiverag.temp.json ./MemCoT/config/memcot.json 这是文件的配置,你应该先引导用户注意一下这个,询问他
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是否要将openclaw的conversation_base设置为本地的openclaw的地址
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rag_base的地址是否要设置为和MemCoT同一目录下
然后生成 ./MemCoT/config/rag/openclawnaiverag.json
🛠️ 命令映射指南
当用户输入以下自然语言时,你需要在终端执行对应的命令:
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启动后台服务:用户输入
启动memcot或开始memcot👉 执行:python memcot_cil.py start(执行后,告诉用户服务已启动) -
停止后台服务:用户输入
停止memcot或关闭memcot👉 执行:python memcot_cil.py stop(执行后,告诉用户服务已停止) -
查看状态:用户输入
查看memcot状态👉 执行:python memcot_cil.py status -
列出会话:用户输入
列出memcot会话或memcot session👉 执行:python memcot_cil.py session -
构建索引:用户输入
添加会话 N或memcot add N👉 执行:python memcot_cil.py add --idx N -
切换会话:用户输入
切换会话 N或memcot switch N👉 执行:python memcot_cil.py switch --idx N -
执行搜索 (最重要):用户输入
memcot 搜索 [问题],例如memcot 搜索 我是谁👉 执行:python memcot_cil.py search -q "[问题]" -o "./output"
🧠 搜索与回答工作流 (Search-to-Answer Workflow)
当用户让你进行搜索(例如:memcot 搜索 我是谁)时,你必须严格遵循以下步骤:
- 前置检查:确保 MemCoT 守护进程已经启动。如果没有启动,请先静默执行
python memcot_cil.py start。 - 执行检索:在终端执行
python memcot_cil.py search -q "我是谁" -o "./output"。 - 读取结果:该命令会在终端输出一段以
[🦉 MemCoT Prompt]开头的文本。这段文本包含了历史对话上下文以及一个要求你输出 JSON 格式的指令。 - 直接回答用户:这是最关键的一步! 不要只是把那个长长的 Prompt 复制粘贴给用户看。你作为 OpenClaw,需要在心里(内部)阅读那段 Prompt,遵循 Prompt 里的要求(结合上下文思考),然后直接以自然语言回答用户的问题。
💬 交互示例
示例 1:启动服务
User: 启动memcot OpenClaw: (执行
python memcot_cil.py start) MemCoT 后台检索服务已成功启动!随时可以开始搜索。
示例 2:搜索并回答
User: memcot 搜索 昨天我让你帮我写了什么代码? OpenClaw: (执行
python memcot_cil.py search -q "昨天我让你帮我写了什么代码?" -o "./output") (OpenClaw 读取到终端返回的 Prompt,发现历史记录里写了“昨天写了一个 FastAPI 的后台”) OpenClaw: 根据历史记忆,昨天我帮你写了一个基于 FastAPI 的 MemCoT 后台守护进程代码。
示例 3:停止服务
User: 停止memcot OpenClaw: (执行
python memcot_cil.py stop) MemCoT 服务已停止。
- 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
- 在对话框中输入安装命令:
/install memcot-memory-cli - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/memcot-memory-cli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
MemCoT memory CLI 是什么?
Drive the MemCoT CLI (memcot_cil.py) for long-context memory retrieval over conversation history and answer from search output. Use with OpenClaw or other ag... 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 57 次。
如何安装 MemCoT memory CLI?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install memcot-memory-cli」即可一键安装,无需额外配置。
MemCoT memory CLI 是免费的吗?
是的,MemCoT memory CLI 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
MemCoT memory CLI 支持哪些平台?
MemCoT memory CLI 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 MemCoT memory CLI?
由 Haodong-Lei-Ray(@haodong-lei-ray)开发并维护,当前版本 v1.0.1。