📦 Arshis Memory Pro MainAdvanced

Name: Arshis Memory Pro MainAdvanced
Rating: 1

v1.0.0

面向AI智能体的内存管理系统，具备长期存储、智能检索与知识管理能力。

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by @tayllisun (TaylliSun)·This

系统工具存储部署智能体笔记工具记忆系统

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This

最后更新

2026/4/20

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OpenClaw

可疑

high confidence

该包主要实现了一个 coherent memory 插件，但其元数据和运行时指令遗漏了必需的重要凭据，且会自动读写本地内存文件、将用户文本发送至外部 embedding/rerank API——这些不一致与网络行为在安装前值得警惕。

评估建议

此包内含大量脚本，实现完整记忆系统，会读写本地记忆文件并向 embedding/reranker 服务发起网络请求。安装前： 1) 别以为无需密钥——代码虽未声明，但会用到 embedding/rerank API 密钥（如 JINA_API_KEY、rerank 密钥）。先找出它将调用哪些 API 提供方与端点，以及所需 env vars / 配置键。 2) 先检查 GitHub release ZIP（或仓库），核对作者与校验和，再执行安装/解压命令。 3) 在熟悉前勿启用 autoCapture/autoRecall 或替换系统记忆槽，否则技能将自动获取全部对话内容。 4) 若必须测试，请在隔离环境（非 root 用户、容器）运行，勿用生产凭证；使用一次性 API 密钥或仅本地配置。 5) 若打算长期使用，要求发布者在元数据中声明所需 env vars 与端点，提供签名版本或校验和，并说明隐私政策（向第三方 API 发送哪些数据）。如需审计具体文件或定位代码中所有外部端点/env var 用法，可提出请求，我会列出清单。...

详细分析 ▾

⚠ 用途与能力

技能名称/描述（智能体的长期记忆）与所含代码一致：多个脚本实现了存储、检索、衰减模型、导入/导出、可视化及 hook 集成。然而，已发布的元数据声称无需环境变量/凭据，而代码却明确要求 API 密钥及外部 embedding/rerank 端点（如 JINA_API_KEY、rerankApiKey、siliconflow 端点）。未声明这些凭据与元数据不符，应在注册表中予以声明。

⚠ 指令范围

SKILL.md 指示从 GitHub release 下载并启用插件（含 autoCapture/autoRecall）。代码将在 ~/.openclaw 与 /root/.openclaw 路径读写记忆文件，可自动捕获对话（hook integration/auto_capture.py），并向外部 embedding/rerank API 发送文本。这些行为对记忆插件属预期，但指令赋予广泛权限（“将插件设为系统记忆”），未列出所用端点或凭证，也未警告对话内容将传输至外部服务。

ℹ 安装机制

没有正式的注册表安装规范，但 SKILL.md 建议下载 GitHub release ZIP 并解压到 ~/.openclaw/workspace/skills。GitHub release URL 是常规的分发源，但 manifest 包含多个可执行脚本，会被写入磁盘；包作者未知，且 SKILL.md 未提供校验和/签名。

⚠ 凭证需求

注册元数据未列出任何必需的环境变量，但代码却读取环境/配置字段（例如通过 os.environ 获取 JINA_API_KEY、配置中的 embedding/rerank API 密钥，并会调用 Jina/SiliconFlow 等外部 base URL）。因此，该技能将尝试使用用户数据进行网络请求，并可能需要密钥才能运行；这些凭据既未在元数据中声明，也未限定作用域，存在不成比例的风险，可能成为意外的数据外泄通道。

ℹ 持久化与权限

该 skill 并非强制常驻，可由用户调用（默认）。但提供的 hook 配置强烈建议替换系统 memory slot 并启用 autoCapture/autoRecall——使 skill 持续获取对话内容并自动注入。这种持久权限适合 memory 插件，但应视为敏感权限，仅在审核后启用。

安全有层次，运行前请审查代码。

License

This

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运行时依赖

无特殊依赖

版本

latestv1.0.02026/4/20

- Arshis-Memory-Pro v1.0.0 首次发布。 - 为 AI agent 提供高级记忆管理：支持长期存储（最多 100,000 条记忆）、自动分类与知识衰减。 - 支持混合记忆检索（向量 + BM25）、带过滤的快速搜索及记忆可视化。 - 内置 Dream Mode，可捕捉灵感、设置提醒、项目隔离，并提供完整的导入/导出控制。 - 纯 Python 实现，无第三方依赖；兼容 OpenClaw 1.0+ 与 Python 3.8+。

● Pending

安装命令

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官方npx clawhub@latest install arshis-memory

镜像加速npx clawhub@latest install arshis-memory --registry https://cn.longxiaskill.com

技能文档

AI 智能体高级记忆系统 作者：TaylliSun (Arshis) 版本：v1.0.0 协议：MIT

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🎯 核心功能

1. 长期记忆存储

容量：10 万条记忆（2 万活跃 + 8 万归档）
保留期：730 天半衰期，按重要性衰减
自动捕获：自动保存关键对话
智能导入：支持 Markdown/JSON 文件导入

2. 智能检索

混合搜索：向量 50% + BM25 50%
重排序：Top-100 重排提升精度
筛选器：按类别、标签、时间范围过滤
速度：<200 ms 检索耗时

3. 自动整理

类别：15 个自动分类
标签：每条记忆最多 10 个自动标签
摘要：自动生成 50 字摘要
关联：自动发现相关记忆

4. 高级特性

梦境模式：记录梦境与灵感
可视化：标签云、增长曲线、类别分布
提醒：定时回顾与项目进度跟踪
项目隔离：不同项目独立记忆库

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📦 安装

快速安装

bash  
# 下载 release  
wget https://github.com/TaylliSun/Arshis-Memory-Pro/releases/download/v1.0/Arshis-Memory-Pro-clean.zip  
# 解压到 skills 目录  
unzip Arshis-Memory-Pro-clean.zip -d ~/.openclaw/workspace/skills/  
# 验证安装  
test -f ~/.openclaw/workspace/skills/Arshis-Memory-Pro-release/SKILL.md && echo "✅ 安装成功"

  
配置  
在

~/.openclaw/openclaw.json

 添加：

json  
{  
  "plugins": {  
    "entries": {  
      "Arshis-Memory-Pro": {  
        "enabled": true,  
        "config": {  
          "autoCapture": true,  
          "autoRecall": true,  
          "recallLimit": 20,  
          "injectMinLength": 5,  
          "categories": ["Uncategorized", "Knowledge", "Ideas", "Other"],  
          "maxMemories": 100000,  
          "activeLimit": 20000,  
          "archiveLimit": 80000,  
          "decay": {  
            "enabled": true,  
            "halfLife": 730,  
            "minImportance": 0.05  
          },  
          "retrieval": {  
            "mode": "hybrid",  
            "vectorWeight": 0.5,  
            "bm25Weight": 0.5,  
            "rerank": true,  
            "rerankTopK": 100  
          }  
        }  
      }  
    }  
  }  
}

  
---  
💻 用法  
基础命令

bash  
# 手动保存记忆  
#remember 用户偏好咖啡而非茶  
# 搜索记忆  
#search 用户偏好  
# 按类别搜索  
#search coffee category:preference  
# 按时间范围搜索  
#search recent 7 days  
# 查看统计  
#memory-stats  
# 导出记忆  
#export ProjectName  
# 从文件导入  
#import /path/to/file.md

  
高级命令

bash  
# 记录梦境/灵感  
#dream 梦见会飞的角色  
# 回顾今日记忆  
#review-today  
# 晨间简报  
#morning-brief  
# 创意孵化  
#incubate 如何设计吸引人的战斗系统  
# 查看标签云  
#tag-cloud  
# 类别分布  
#category-dist  
# 增长曲线（近 30 天）  
#growth-curve 30  
# 记忆关系图  
#memory-graph character  
# 设置提醒  
#reminder weekly-review weekly  
# 查看提醒  
#list-reminders

  
---  
🔧 API 参考  
Memory Core API

bash  
# 存储记忆  
python3 scripts/memory_core.py store "记忆内容" 0.7 knowledge  
# 召回记忆  
python3 scripts/memory_core.py recall "搜索关键词" 5  
# 查看统计  
python3 scripts/memory_core.py stats

  
Advanced Search API

bash  
# 带过滤搜索  
python3 scripts/advanced_search.py "#search character category:role"  
# 导出记忆  
python3 scripts/advanced_search.py "#export ProjectName"  
# 批量导入  
python3 scripts/advanced_search.py "#batch-import /path/to/docs"

  
Dream Mode API

bash  
# 记录梦境  
python3 scripts/dream_mode.py "#dream 空中飞行"  
# 今日回顾  
python3 scripts/dream_mode.py "#review-today"  
# 晨间简报  
python3 scripts/dream_mode.py "#morning-brief"

  
Visualization API

bash  
# 标签云  
python3 scripts/memory_visualization.py "#tag-cloud"  
# 类别分布  
python3 scripts/memory_visualization.py "#category-dist"  
# 增长曲线  
python3 scripts/memory_visualization.py "#growth-curve 30"  
# 记忆关系图  
python3 scripts/memory_visualization.py "#memory-graph character"

  
---  
📊 性能  
| 指标 | 数值 |  
|---|---|  
| 记忆容量 | 10 万条 |  
| 检索速度 | <200 ms（10 万条） |  
| 存储大小 | ~50 MB（10 万条） |  
| 内存占用 | ~1–2 GB（10 万条） |  
| 半衰期 | 730 天（2 年） |  
| 类别数 | 15 个自动分类 |  
| 标签数 | 每条最多 10 个 |  
---  
📁 项目结构

  
Arshis-Memory-Pro/  
├── scripts/           # 核心脚本  
├── data/              # 数据文件  
├── config/            # 配置模板  
└── docs/              # 文档

数据来源：ClawHub ↗ · 中文优化：龙虾技能库