导入并嵌入ChatGPT对话记录至OpenClaw记忆搜索库，便于归档和检索历史聊天。
ChatGPT历史导入
功能概述
ChatGPT历史导入是一项面向实际任务的技能，主要用于将您的 ChatGPT 对话导入 OpenClaw , 以便通过内存搜索搜索；Workflow.；
核心要点
- Export from ChatGPT. 跟踪引用/ 导出指南. md 下载您的 co。
- 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。
ChatGPT 历史记录导入
将您的 ChatGPT 对话导入 OpenClaw，使其可通过记忆搜索（memory search）进行检索。
工作流程
1. 从 ChatGPT 导出数据
参照 references/export-guide.md 下载您的 conversations.json 文件。
2. 转换为 Markdown 格式
python3 scripts/convert_chatgpt.py --input /path/to/conversations.json --output /path/to/chatgpt-history
可选参数：--min-messages N 用于跳过过于简短的对话（默认值：2）。
3. 嵌入至 SQLite 数据库
export OPENAI_API_KEY=sk-... python3 scripts/bulk_embed.py --history-dir /path/to/chatgpt-history --db /path/to/chatgpt-memory.sqlite
可选参数：--model、--batch-size、--max-workers、--chunk-size、--api-key。
4. 配置 OpenClaw
在 OpenClaw 配置文件中，将其添加为额外的搜索路径：
memorySearch:
extraPaths:
- /path/to/chatgpt-memory.sqlite
然后重启网关：
openclaw gateway restart
重要说明
- 需要 OpenAI API 密钥。 嵌入脚本会将对话文本发送至
api.openai.com以生成嵌入向量。如果您的对话中包含敏感信息，请先过滤相关内容，或使用作用域受限的 API 密钥。 - 不存储任何密钥材料。 生成的数据库中不会保存您的 API 密钥。
- 请先备份。 嵌入脚本拒绝覆盖已存在的输出数据库文件。
- 嵌入操作会产生费用 —— 但成本极低。使用
text-embedding-3-small模型处理约 2,400 条对话，费用约为 $0.15。
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