by 安全扫描
OpenClaw
安全
high confidence一个纯指令技能，文档说明如何使用本地 cortex-engine 记忆服务器；其需求和说明与该目的保持一致。
评估建议
此技能是使用本地 cortex-engine 服务器的指南，而非安装程序或网络服务。使用前：(1) 验证引用的 GitHub/npm 包（审查源代码和维护者）并确认提供的完整性哈希与安装的包匹配；(2) 本地运行 MCP 服务器并限制网络暴露（防火墙/localhost 仅限），以防止存储的记忆被窃取；(3) 注意使用此技能的智能体可能会将敏感数据持久化到本地内存——定义保留/清理策略；(4) 如需云端备份记忆或连接器，需额外凭据并单独审查。如需更高保障，请提供实际的仓库/主页或智能体将运行的任何代码以便直接审计。...详细分析 ▾
✓ 用途与能力
技能名称/描述与 SKILL.md 匹配：它教智能体如何使用本地 cortex-engine MCP 服务器。不请求无关凭据、二进制文件或系统路径。
✓ 指令范围
SKILL.md 包含针对内存管理的指导和示例 API 调用（query、observe、believe、ops_append 等）。它不会指示智能体读取任意主机文件、访问无关环境变量或向非 cortex 端点发送数据。
✓ 安装机制
纯指令性质，包含针对独立包的推荐 npm install 命令（带完整性哈希）；技能本身不执行任何安装或下载任意 URL。
✓ 凭证需求
技能不需要任何环境变量、凭据或配置路径。请求的资源与文档记录的功能（本地内存 MCP）成正比。
✓ 持久化与权限
always 为 false，技能不请求提升权限或跨技能配置。默认允许自主调用（预期行为）；技能不要求永久平台存在。
安全有层次，运行前请审查代码。
运行时依赖
无特殊依赖
版本
latestv1.0.12026/3/16
新增 npm 完整性校验和 (sha512)。将安装方式重新定位为先决条件部分，以明确本技能仅为指令性质。
● 无害
安装命令 点击复制
官方npx clawhub@latest install cortex-engine
镜像加速npx clawhub@latest install cortex-engine --registry https://cn.clawhub-mirror.com
技能文档
AI 智能体的持久记忆引擎。知识跨越会话存活——回忆上周学到的内容，跟踪不断演变的信念，检测矛盾，并随着时间推移构建知识图谱。
来源： github.com/Fozikio/cortex-engine (MIT) | npm
先决条件
本技能需要 cortex-engine 作为 MCP 服务器运行。使用本技能前请先单独安装：
npm install cortex-engine@0.5.1
# Integrity: sha512-8oIL8KenrdTdACAMSM/iqyrxx04yFE/3IfHx1dTF2439ljXhSCvULcNF5V10tH8UK7P/zuwmx3RuNynvjGi4kg==
然后初始化并启动：
npx cortex-engine@0.5.1 fozikio init my-agent
npx cortex-engine@0.5.1 # 启动 MCP 服务器
本地运行，使用 SQLite + Ollama。无需云账户。下面的技能指令是只读的——它们教你的智能体如何使用 cortex 工具，不会执行任何操作。
核心循环
先读后写。 在添加更多内容之前，始终检查你已经知道的内容。
搜索
query("authentication architecture decisions")
要具体。query("JWT token expiry policy") 比 query("auth") 更好。结果包含相关性分数和关联概念。探索结果周围的内容：
neighbors(memory_id)
记录
事实 —— 你确认的事情：
observe("The API rate limits at 1000 req/min per API key, not per user")
问题 —— 未解决的：
wonder("Why does the sync daemon stall after 300k seconds?")
假设 —— 未确认的想法：
speculate("Connection pooling might fix the timeout issues")
更新信念
believe(concept_id, "Revised understanding based on new evidence", "reason")
跨会话跟踪工作
ops_append("Finished auth refactor, tests passing", project="api-v2")
ops_query(project="api-v2") # 从上次停下的地方继续
基于记忆的代码审查
通过与积累的知识比较来审查代码或设计：
- 锚定：
query("the domain being reviewed")—— 加载过去的决策和模式 - 比较： 工作是与既定模式一致还是偏离？
- 记录：
observe()新模式，wonder()不清楚的选择，believe()更新的理解 - 输出：
## Review — Grounded in MemoryAligned with known patterns
- [matches cortex context]
Divergences
- [what differs, intentional or accidental]
New patterns to capture
- [novel approaches worth observing]
会话模式
- 开始：
query()你正在处理的主题 - 期间：
observe()事实，wonder()出现的问题 - 结束：
ops_append()你做了什么以及未完成的内容 - 定期：
dream()整合记忆（压缩、抽象、修剪）
可用工具
| 类别 | 工具 |
|---|---|
| 读取 | query, recall, predict, validate, neighbors, wander |
| 写入 | observe, wonder, speculate, believe, reflect, digest |
| 操作 | ops_append, ops_query, ops_update |
| 系统 | stats, dream |
数据来源：ClawHub ↗ · 中文优化：龙虾技能库
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