上下文记忆球

v1.0.0

上下文记忆球 – 原创技能。首创“记忆球”概念，将会话上下文封装为可保存、加载、恢复的独立单元。适用于会话切换、多任务并行、上下文恢复等场景。

0· 0·0 当前·0 累计

by @534422530

生产力工具

下载技能包

安全扫描

VirusTotal

无害

查看报告

OpenClaw

可疑

medium confidence

该技能是一份概念性、说明文档式的“记忆球”设计说明，未索取任何凭证或安装，但文档中引用了名为 `mempalace` 的命令/CLI，却未声明依赖或安装方式——功能声明与实际可执行细节不一致，建议在信任并安装前先确认实现细节。

评估建议

这是一个以概念和使用示例为主的说明文档，而不是附带可执行实现的技能。重点考虑： - 确认实际实现：文档引用了 `mempalace` 命令行工具和 Python 数据结构，但注册信息没有提供该二进制或安装步骤——在信任或依赖此技能前，确认你的环境是否已有实现或由谁提供实现（以及该实现如何存储/加密数据）。 - 文件 I/O 风险：如果你或代理在运行时安装/调用实现，记忆球可能会被保存为本地文件或导出为 JSON，核查保存路径与访问权限，避免意外将敏感上下文写入不安全位置或共享位置。 - 无需担心凭证泄露：该技能本身不请求任何环境变量或凭证，未检测到将数据发送到外部网络的指令。但如果你安装第三方 mempalace 实现，应审查其网络行为。 - 建议步骤：在使用前（1）询问/查看 mempalace 的实现来源和安装说明；（2）若由第三方提供，检查其隐私/网络行为与存储加密；（3）在受控环境中先测试保存/加载行为，确认没有其他越权访问。

详细分析 ▾

ℹ 用途与能力

技能名称与描述（会话上下文封装/保存/加载/恢复）与技能.md 的内容一致：整体是会话上下文的组织与操作说明。但文档示例使用了一个未声明的命令行工具（`mempalace`）和 Python 类定义，且 registry metadata 未要求任何二进制或安装，这意味着技能是说明性/概念化的而非可直接执行的。对用户而言，这造成了能力与依赖的模糊：要么需要额外实现/安装 mempalace，要么该技能只是操作规范。

ℹ 指令范围

技能.md 的指令主要是概念示例（创建/保存/加载/合并/归档记忆球），未包含要求读取系统范围文件、访问未声明的环境变量或将数据外发到第三方网络端点。但示例包含文件保存/加载操作（`mempalace save/load/导出`），如果在运行时执行这些命令会涉及本地文件 I/O；由于未声明安装或权限，这一点应被视为潜在行为而非当前实现。文档没有下放给代理“广泛搜索上下文”或“读取系统配置”的模糊授权。

✓ 安装机制

没有安装规范（instruction-only），这降低了安装时引入远程代码的风险。不过同时也意味着技能本身不包含实现—需要外部工具/实现来实现保存/恢复功能。

✓ 凭证需求

未请求任何环境变量、凭证或配置路径，所需权限最小。没有列明 SECRET/令牌/KEY 等敏感环境变量。

✓ 持久化与权限

flags 显示 always: false，允许用户调用且可被模型触发（默认）。没有请求修改其他技能或系统配置的说明，也没有要求长期常驻或提升权力。

安全有层次，运行前请审查代码。

运行时依赖

无特殊依赖

安装命令

点击复制

官方npx clawhub@latest install context-memory-ball

镜像加速npx clawhub@latest install context-memory-ball --registry https://cn.longxiaskill.com 镜像可用

需要定制？告诉我你的需求 →

技能文档

⚠️ 发布规则所有发布到 ClawHub 的技能必须严格测试，确定没有问题再发布。

技能测试验证清单

frontmatter 格式正确
功能原创独特
概念清晰易懂
操作流程完整
无语法错误

Context Memory Ball - 上下文记忆球原创技能 | 激活词: 记忆球 / 保存上下文 / 加载上下文

核心概念什么是记忆球？记忆球 = 上下文快照的封装单元

┌─────────────────────────────────┐ │ 记忆球 (Memory Ball) │ ├─────────────────────────────────┤ │ ID: ball_20260428_001 │ │ 创建时间: 2026-04-28 13:45 │ │ 主题: 用户偏好分析 │ ├─────────────────────────────────┤ │ 内容摘要: │ │ - 用户偏好: React + TypeScript │ │ - 当前任务: 开发用户模块 │ │ - 进度: 70% │ ├─────────────────────────────────┤ │ 状态: active │ └─────────────────────────────────┘

为什么叫“球”？

封装性：完整的上下文单元
可滚动：可以在不同会话间传递
弹性：压缩后可以恢复
可叠加：多个球可以合并

记忆球结构 class MemoryBall: id: str # 唯一标识 timestamp: str # 创建时间 topic: str # 主题/标题 summary: str # 内容摘要 key_points: list # 关键点 decisions: list # 已做决策 pending: list # 待办事项 context_tokens: int # token 数量 state: str # active/complete/archived

操作命令创建记忆球用户: “帮我记住当前进度” AI: 创建记忆球 #001

记忆球 #001 已创建

基础信息

ID: ball_20260428_001
主题: 用户模块开发
创建时间: 2026-04-28 13:45

内容摘要

已完成: 用户登录、注册页面
进行中: 用户资料编辑
待开始: 用户权限管理

状态 🟢 active

保存记忆球 # 保存到文件 mempalace save ball_001 # 导出 JSON mempalace export ball_001 --format json

加载记忆球 # 从文件加载 mempalace load ball_001 # 加载并恢复上下文 “加载记忆球 ball_001”

合并记忆球当需要同时处理多个任务时：用户: “加载球1和球3” AI: 合并记忆球 #001 + #003

合并结果

当前上下文

任务A: 用户模块开发 (70%)
任务B: 订单模块设计 (30%)

建议

⚠️ 同时处理 2 个任务，是否需要拆分？

归档记忆球 # 归档完成的任务 mempalace archive ball_001 # 归档并创建总结 mempalace archive ball_001 --summary

使用场景场景1: 会话切换用户A: “先做任务X，记住进度” AI: [创建记忆球 ball_A] 用户B: “切换到任务X” AI: [加载 ball_A，恢复上下文]

场景2: 多任务并行项目A: [创建 ball_A] 项目B: [创建 ball_B] 项目C: [创建 ball_C] 随时切换: 加载任意球恢复

场景3: 上下文恢复长任务中断后: 用户: “继续上次的工作” AI: [加载最近的 active 球]

场景4: 经验积累完成的项目:

ball_001: React 项目经验
ball_002: API 设计经验
ball_003: 性能优化经验

新项目可以学习这些球的经验

记忆球管理列表查看

当前记忆球

| ID | 主题 | 状态 | 创建时间 | |-----|----------------|----------|----------| | 001 | 用户模块开发 | 🟢 active | 13:45 | | 002 | 订单模块设计 | 🔴 pending| 14:20 | | 003 | React 经验总结 | ✅ complete| 昨天 |

清理策略 | 策略 | 触发条件 | 动作 | |----------|----------------|------------------| | 自动压缩 | 球超过 10 个 | 合并相似球 | | 自动归档 | 球超过 30 天 | 标记 archived | | 自动删除 | 归档超过 90 天 | 彻底删除 |

与熵管理结合上下文增长 → 熵值上升创建记忆球 → 上下文精简熵值下降 ← 恢复清晰状态

熵管理记忆球 → 上下文精简 → 打包保存 → 状态重置加载新球 → 注意力聚焦 → 一次只加载一个球

输出格式

记忆球报告

统计

总数: 5 个
Active: 2 个
Archived: 3 个

建议

🟢 记忆球状态良好

原创性声明本技能为原创，首创“记忆球”概念：

上下文封装单元
可保存/加载/恢复
支持合并和归档
与熵管理互补

作者: laosi 创建日期: 2026-04-28