短期记忆关键词索引工具 - 自动提取关键词、建立索引、搜索记忆,支持关联发现、时间线视图、重要记忆标记、三级级联搜索、会话备份与精简等功能。版本 2.0.0
Memory Indexer 🧠
功能概述
Memory Indexer 🧠是一项面向实际任务的技能,主要用于短期记忆关键词索引工具,为 AI Agent 提供长期记忆能力;版本 : v2.0.0;
核心要点
- Memory Indexer 帮助 AI Agent 持久化记忆:;
- 自动提取记忆中的关键词;
- 建立关键词 → 记忆文件的快速索引;
使用与执行
支持多关键词精确搜索(AND/OR 模式);自动发现关联记忆;按时间线展示记忆;标记和查看重要记忆;增量同步外部记忆目录;会话备份与精简(避免 sess。
结果检查与注意事项
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。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;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。
Memory Indexer 🧠
短期记忆关键词索引工具,为 AI Agent 提供长期记忆能力
版本: v2.0.0
简介
Memory Indexer 帮助 AI Agent 持久化记忆:
- 自动提取记忆中的关键词
- 建立关键词 → 记忆文件的快速索引
- 支持多关键词精确搜索(AND/OR 模式)
- 自动发现关联记忆
- 按时间线展示记忆
- 标记和查看重要记忆
- 增量同步外部记忆目录
- 会话备份与精简(避免 session memory 无限膨胀)
功能特性
- 自动关键词提取:使用 jieba 中文分词
- 多模式搜索:OR(任一匹配)/ AND(全部匹配)
- 关联发现:自动发现经常一起出现的记忆
- 时间线视图:按时间顺序展示记忆
- 主动提醒:根据当前关键词提示相关旧记忆
- 重要记忆标记:手动标记优先保留
- 增量同步:只索引新增或修改的文件
- 失效清理:自动清理已删除记忆的索引
- 三级级联搜索:关键词 → 向量语义 → 原文,自动降级
- 向量语义搜索:基于 HuggingFace bge-base-zh-v1.5 模型
- 会话备份与精简:备份用户消息到索引,精简 session 文件到 ~10KB
- Memory 文件精简:备份 memory/*.md 到索引,精简大文件到 ~10KB
- 新对话自动搜索:Hook 机制,新会话开始时自动检索相关记忆
- 压缩风险检测:检测 memory 目录大小,评估压缩风险
- 使用统计:查看 memory 文件数量、大小、关键词统计
- 快照备份:压缩前自动/手动创建快照,支持恢复
安装
方式一:运行安装脚本(推荐)
git clone https://github.com/smallmj/memory-indexer.git cd memory-indexer chmod +x install.sh ./install.sh
方式二:手动安装
git clone https://github.com/smallmj/memory-indexer.git cd memory-indexer pip install -r requirements.txt ln -sf "$(pwd)" ~/.openclaw/workspace/skills/memory-indexer python3 memory-indexer.py status
快速开始
# 添加记忆 python memory-indexer.py add "今天学习了 Python" # 搜索(OR 模式) python memory-indexer.py search "Python" # 搜索(AND 模式) python memory-indexer.py search "Python 编程" --and # 列出所有记忆 python memory-indexer.py list # 记忆摘要 python memory-indexer.py summary
向量语义搜索(需要安装依赖)
# 安装向量模型依赖 pip install sentence-transformers # 测试向量生成 python embedding.py test # 查看向量索引状态 python embedding.py status # 批量生成历史记忆的向量 python embedding.py reindex # 三级级联搜索(默认) python memory-indexer.py search "今天天气"
Hook: 新对话自动搜索记忆
从 v2.0.0 开始,提供 OpenClaw Hook memory-indexer-on-new,在新对话开始时自动搜索相关记忆。
# 复制 Hook 目录到 OpenClaw cp -r hooks/memory-indexer-on-new ~/.openclaw/hooks/ # 重启 Gateway 使其生效 openclaw gateway restart
命令参考
| 命令 | 功能 | 示例 |
|---|---|---|
add |
添加记忆 | add "今天学习了 Python" |
search |
搜索记忆 | search "Python" |
search --and |
AND 搜索 | search "Python AI" --and |
list |
列出所有记忆 | list |
sync |
同步外部目录 | sync |
cleanup |
清理失效索引 | cleanup |
related |
关联发现 | related |
timeline |
时间线视图 | timeline |
recall |
主动提醒 | recall "Python" |
summary |
记忆摘要 | summary |
star |
标记重要 | star 20260312.md |
stars |
查看重要记忆 | stars |
status |
查看状态 | status |
配置
数据目录:~/.memory-indexer/
~/.memory-indexer/ ├── index.json # 关键词索引 ├── sync-state.json # 同步状态 └── stars.json # 重要记忆标记
依赖
- Python 3.8+
- jieba (中文分词)
License
MIT
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