memory-lancedb-pro

memory-lancedb-pro

概述

这个 skill 只服务于 MatchaClaw 当前集成形态下的 memory-lancedb-pro。

它处理的是一条基于 LanceDB 的长期记忆链路，重点是：

• 长期偏好、稳定事实、已确认决定、跨会话上下文
• memory_store / memory_recall / openclaw memory-pro ... 这套入口
• autoCapture / autoRecall / smartExtraction 是否真正生效
• 插件是否被宿主正确接管并成为默认 memory backend

核心特性：

• 宿主接管：插件启用后由 MatchaClaw 把它接到 plugins.slots.memory
• 默认本地嵌入：默认走 local-minilm + all-MiniLM-L6-v2
• 自动捕捉与自动召回：默认启用 autoCapture、autoRecall
• 惰性智能提取：smartExtraction 按当前可用 LLM 来源初始化
• 可验证：既可走聊天行为验证，也可走 openclaw memory-pro CLI 验证

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快速入口

用户意图	先做什么
“帮我记住这个”	先判断是不是长期记忆；是的话优先走 memory_store
“你刚才怎么没记住”	先分辨是没写入，还是写入了但没召回
“这个插件到底有没有生效”	先跑 openclaw memory-pro stats 和 list
“为什么聊天里没用上之前记忆”	先查 autoRecall、query 具体度、scope 可见性
“smart extraction 为什么报错”	先查 LLM 来源解析，再看 fallback 是否接管
“现在默认配置应该是什么”	再去看 runtime defaults，不要先猜配置

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快速验证

最小验证

先跑这两条：

openclaw memory-pro stats
openclaw memory-pro list --limit 10 --json

预期：

• stats 能正常返回库统计
• list 能正常返回现有记忆，哪怕是空数组也算链路已通

如果这两步不通，不要先分析 prompt，先查插件启用、slot 接管、数据目录和 management tools。

聊天侧验证

适合验证“这条链路在真实对话里是不是活的”。

用户: 记住：我希望你默认用中文回复。
   |
   v
1. 判断为长期偏好
2. 优先直接写入 memory_store
3. 再发一个依赖该偏好的后续请求
4. 观察后续回复是否稳定延续这个偏好

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一级判断规则

先判断是不是长期记忆

优先按长期记忆处理：

• 用户稳定偏好
• 长期有效规则
• 已确认决定
• 跨会话仍成立的背景事实
• 缺了就会反复追问、反复犯错的信息

不优先按长期记忆处理：

• 一次性步骤
• 临时上下文
• 只对当前这一轮有效的细节
• 过程性命令、路径、工作目录、执行提示

再判断走哪条写入路径

场景	默认路径
用户明确要求“记住这个”	memory_store
偏好 / 事实 / 决定在自然对话里出现	autoCapture + smartExtraction
经验教训、错误复盘、行为改进	self_improvement_log

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工具与入口

核心入口

入口	用途
memory_store	手动写入长期记忆
memory_recall	召回相关长期记忆
openclaw memory-pro stats	看记忆库状态
openclaw memory-pro list --limit 10 --json	看最近记忆是否真的入库

管理入口

入口	用途	注意
memory_list	列出记忆	依赖 management tools 暴露
memory_stats	查看统计	依赖 management tools 暴露
memory_update	更新记忆	先确认目标 ID
memory_forget	删除记忆	只删确认无误的条目

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铁律

1. 先判断，再写入：不是所有“看起来重要”的话都该进长期记忆。
2. 先查后存：写入前先 memory_recall，避免重复和脏记忆。
3. 验证优先：怀疑插件失效时，先跑 stats 和 list，不要先猜。
4. 先分段定位：问题先分为写入、提取、召回、工具暴露、宿主接管五段。
5. 修完要复验：修复后必须按同一条用户路径再走一遍。
6. 不要把聊天表象当根因：回复没体现记忆，不等于一定没入库。

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故障排除

问题	优先判断
memory_recall 查不到	是没进库，还是 query 太泛
聊天里没体现旧记忆	是没召回，还是召回了但没被回答使用
smart extraction 初始化失败	是 LLM 来源不可用，还是 fallback 没接住
插件启用了但工具不可见	是 management tools 没暴露，不一定是插件没生效
CLI 正常但聊天不生效	重点查 autoCapture / autoRecall 链路

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深度参考

Reference	Coverage
references/runtime-defaults.md	宿主接管、默认配置、关键路径
references/tool-signatures.md	工具签名、参数和管理工具暴露
references/verification-playbooks.md	最小验证、端到端验证、自动捕捉 / 自动召回验证
references/troubleshooting.md	缺失召回、缺失捕捉、常见误判
references/smart-extraction-llm.md	smart extraction 的 LLM 来源解析规则

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Reference Loading Rule

不要一次加载全部 reference。

• 先按当前问题类型只读最相关的一份
• 需要第二层细节时再补读第二份
• 顶层 SKILL.md 负责一级判断
• 具体配置、验证步骤、排障细节放到 references