Lobster Memory System

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龙虾记忆体系统——模块化、版本化、自动备份的AI记忆管理方案

🦞 Lobster Memory System (龙虾记忆体)

功能概述

🦞 Lobster Memory System (龙虾记忆体)是一项面向实际任务的技能,主要用于模块化、版本化、自动备份的 AI 记忆管理方案;专为 OpenClaw/Clawdbot 设计的记忆系统,让 AI 助手拥有持续的记忆能力和自我改进机制;

核心要点

  • 📦 模块化设计 - CORE/MEMORY/CONFIG/SKILLS 分离;
  • 🔄 自动备份 - 每日 18:00 自动备份,支持 Windows 任务计划。
  • 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。

使用与执行

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;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。

结果检查与注意事项

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。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

🦞 Lobster Memory System (龙虾记忆体)

模块化、版本化、自动备份的 AI 记忆管理方案

专为 OpenClaw/Clawdbot 设计的记忆系统,让 AI 助手拥有持续的记忆能力和自我改进机制。

✨ 特性

  • 📦 模块化设计 - CORE/MEMORY/CONFIG/SKILLS 分离
  • 🔄 自动备份 - 每日 18:00 自动备份,支持 Windows 任务计划
  • 📊 分层记忆 - 长期记忆 + 短期记忆 + 核心身份
  • 🧠 智能加载 - 首次会话全量加载,后续按需加载
  • 📈 自我改进 - 心跳检查 + 周报生成
  • 🔒 安全架构 - 权限控制 + 敏感数据保护

📦 安装

方式 1:ClawHub 安装(推荐)

clawdhub install lobster-memory-system

方式 2:手动安装

# 1. 下载技能包
# 2. 解压到 ~/.openclaw/skills/lobster-memory-system
# 3. 运行初始化脚本
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File ~/.openclaw/skills/lobster-memory-system/scripts/init.ps1

🚀 快速开始

1. 初始化记忆系统

cd ~/.openclaw/skills/lobster-memory-system
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts/init.ps1

2. 配置自动备份

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts/setup-auto-backup.ps1

3. 配置心跳检查

编辑工作区的 HEARTBEAT.md:

## 🔄 自我改进检查
- 分析最近任务的用户反馈
- 记录需要改进的点
- 每周日生成周报

📁 目录结构

memory-system/
├── CORE/                    # 核心身份(每次必加载)
│   ├── identity.json        # AI 身份信息
│   ├── soul.md             # 人格设定
│   └── constraints.md      # 行为约束
├── MEMORY/                  # 记忆数据
│   ├── long-term/          # 长期记忆
│   │   ├── preferences.json
│   │   ├── knowledge.json
│   │   ├── people.json
│   │   └── projects.json
│   └── short-term/         # 短期记忆(每日)
│       └── YYYY-MM-DD.json
├── CONFIG/                  # 配置数据
│   ├── channels.json       # 频道配置
│   ├── tools.json          # 工具配置
│   └── permissions.json    # 权限控制
├── SKILLS/                  # 技能注册表
│   └── registry.json
├── SNAPSHOTS/              # 自动备份
│   └── auto-backup-YYYYMMDD.zip
├── scripts/                 # 工具脚本
│   ├── init.ps1            # 初始化
│   ├── check-first-session.ps1
│   ├── auto-backup.ps1
│   └── setup-auto-backup.ps1
└── README.md               # 本文档

🔄 工作流程

首次会话(每天)

1. 运行 check-first-session.ps1
2. 如果是首次 → 加载全部记忆
3. 更新追踪器 (session-tracker.json)
4. 设置 fullMemoryLoaded = true

其他会话

1. 只加载 CORE/identity.json
2. 加载 preferences.json
3. 加载当日短期记忆

自动备份(每日 18:00)

1. 压缩 CORE + MEMORY + CONFIG + SKILLS
2. 保存到 SNAPSHOTS/auto-backup-YYYYMMDD.zip
3. 记录备份日志

📊 记忆加载策略

会话类型 加载内容 用途
首次会话 全部记忆文件 完整上下文
其他会话 CORE + 偏好 + 今日 快速启动
按需加载 memory_search 工具 历史查询

🛠️ 工具脚本

check-first-session.ps1

检查是否是今日首次会话,返回 true/false。

auto-backup.ps1

执行完整备份,可手动运行或通过任务计划自动执行。

setup-auto-backup.ps1

配置 Windows 任务计划,设置每日 18:00 自动备份。

init.ps1

初始化记忆系统,创建目录结构和示例文件。

🔧 配置示例

identity.json

{
  "name": "麻小",
  "creature": "AI 助手",
  "vibe": "正式且带点幽默",
  "emoji": "🦞",
  "version": "1.0.0"
}

preferences.json

{
  "replyStyle": "简洁,不要包含错误输出",
  "imageSending": "直接发送图片文件",
  "timezone": "Asia/Shanghai"
}

📈 自我改进系统

集成 self-improving-agent 技能,实现:

  • 心跳检查 - 每 30-60 分钟分析最近任务
  • 改进日志 - 记录到 memory/improvement_log.md
  • 周报生成 - 每周日汇总改进点
  • SOUL 建议 - 根据学习成果建议更新人格

🔒 安全特性

  • 权限控制 - CONFIG/permissions.json 定义访问权限
  • 敏感数据保护 - 不输出 API Key、私钥等
  • 备份加密 - 可选加密备份文件
  • 审计日志 - 记录所有记忆访问

与 Markdown 记忆对比

特性 Lobster 记忆体 Markdown 记忆
结构化 ✅ JSON + 目录 ⚪ 纯文本
自动备份 ✅ 每日自动 ⚪ 手动
版本控制 ✅ 快照管理 ⚪ Git
按需加载 ✅ 智能策略 ⚪ 全文加载
自我改进 ✅ 集成系统 ⚪ 手动记录

🐛 故障排除

备份失败

# 检查任务计划
Get-ScheduledTask -TaskName "LobsterMemoryBackup"

# 手动运行备份
powershell -File scripts/auto-backup.ps1

记忆加载异常

# 修复记忆系统
powershell -File scripts/repair-memory.ps1

首次会话检测失败

# 重置会话追踪器
Remove-Item session-tracker.json

📝 更新日志

v1.0.0 (2026-04-21)

  • ✅ 初始版本发布
  • ✅ 模块化记忆结构
  • ✅ 自动备份系统
  • ✅ 心跳检查集成
  • ✅ 自我改进系统

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 PR!

📄 许可证

MIT License - 让所有龙虾都拥有优秀的记忆力!🦞

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