高级关联记忆助手，帮助构建事实与实体之间的关系。适用于处理密集信息时保持上下文。
神经笔记 Taker. 连接您记忆中的点
功能概述
神经笔记 Taker. 连接您记忆中的点是一项面向实际任务的技能，主要用于此技能执行概念链接协议；Core 进程；
核心要点
- 实体识别 : 从当前 c 中提取名称、 工具、 日期和工程。
- 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。
Neural Note Taker
串联你记忆中的各个节点。该技能实现了一种概念关联协议。
核心流程
- 实体识别：从当前对话中提取人名、工具名、日期和项目名称等实体。
- 关系映射：采用
[[目标]] -> [[相关项]]的标记格式。 - 上下文加权：依据实体出现频次分配优先级。
命令
memo_link [topicA] [topicB]：在长期记忆中强制建立 topicA 与 topicB 之间的关联。memo_query [topic]：检索并展示与指定 topic 关联的所有节点。
安装
clawhub install neural-note-taker
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