ChatGPT Import_AI Agent skill-PHP中文网

ChatGPT Import

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导入并嵌入ChatGPT对话记录至OpenClaw记忆搜索库，便于归档和检索历史聊天。

ChatGPT历史导入

功能概述

ChatGPT历史导入是一项面向实际任务的技能，主要用于将您的 ChatGPT 对话导入 OpenClaw , 以便通过内存搜索搜索；Workflow.；

核心要点

Export from ChatGPT. 跟踪引用/ 导出指南. md 下载您的 co。
它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。

使用与执行

该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；

结果检查与注意事项

若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。

ChatGPT 历史记录导入

将您的 ChatGPT 对话导入 OpenClaw，使其可通过记忆搜索（memory search）进行检索。

工作流程

1. 从 ChatGPT 导出数据

参照 references/export-guide.md 下载您的 conversations.json 文件。

2. 转换为 Markdown 格式

python3 scripts/convert_chatgpt.py 
  --input /path/to/conversations.json 
  --output /path/to/chatgpt-history

可选参数：--min-messages N 用于跳过过于简短的对话（默认值：2）。

3. 嵌入至 SQLite 数据库

export OPENAI_API_KEY=sk-...
python3 scripts/bulk_embed.py 
  --history-dir /path/to/chatgpt-history 
  --db /path/to/chatgpt-memory.sqlite

可选参数：--model、--batch-size、--max-workers、--chunk-size、--api-key。

4. 配置 OpenClaw

在 OpenClaw 配置文件中，将其添加为额外的搜索路径：

memorySearch:
  extraPaths:
    - /path/to/chatgpt-memory.sqlite

然后重启网关：

openclaw gateway restart

重要说明

需要 OpenAI API 密钥。 嵌入脚本会将对话文本发送至 api.openai.com 以生成嵌入向量。如果您的对话中包含敏感信息，请先过滤相关内容，或使用作用域受限的 API 密钥。
不存储任何密钥材料。 生成的数据库中不会保存您的 API 密钥。
请先备份。 嵌入脚本拒绝覆盖已存在的输出数据库文件。
嵌入操作会产生费用 —— 但成本极低。使用 text-embedding-3-small 模型处理约 2,400 条对话，费用约为 $0.15。