by 安全扫描
OpenClaw
安全
medium confidence该技能如其所宣称，创建和管理本地记忆文件，包含无害的CLI脚本，无明显数据泄露风险，但引用了可选的第三方API密钥，使用前应审查。
评估建议
["运行目录应在可控工作空间，避免未经授权的文件修改。","仅提供必要的OPENAI_API_KEY，其他API密钥仅在信任第三方服务时提供。","审查包含的CLI脚本（仅读写Markdown文件和目录）.","启用云备份或自动提取前，阅读相关服务的隐私/安全文档。","推荐安全步骤：本地审查仓库文件，隔离目录运行CLI，仅需时提供额外API密钥。"]...详细分析 ▾
✓ 用途与能力
名称/描述与包含的文件和指令一致，要求OPENAI_API_KEY用于语义回忆，推荐可选服务（MEM0、SuperMemory）
ℹ 指令范围
SKILL.md 指导创建/编辑本地文件（SESSION-STATE.md、MEMORY.md、memory/...），可选启用云服务
ℹ 安装机制
无注册安装规格（仅指令），风险较低，但包含CLI脚本和可选依赖（mem0ai）
ℹ 凭证需求
仅要求OPENAI_API_KEY，SKILL.md显示可选的SUPERMEMORY_API_KEY和MEM0_API_KEY
✓ 持久化与权限
不请求永久包含，正常写文件于当前工作空间，检查用户主目录的LanceDB路径
安全有层次，运行前请审查代码。
运行时依赖
无特殊依赖
版本
latestv1.0.02026/3/9
初始发布 - 龙虾记忆系统
● 无害
安装命令
点击复制官方npx clawhub@latest install elite-longterm-memory-lobster
镜像加速npx clawhub@latest install elite-longterm-memory-lobster --registry https://cn.longxiaskill.com
技能文档
AI 智能体的终极记忆系统。 将 6 种经过验证的方法结合成一个无懈可击的架构。
永不丢失上下文。永不忘记决策。永不重复错误。
架构概述
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ELITE LONGTERM MEMORY │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ HOT RAM │ │ WARM STORE │ │ COLD STORE │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ SESSION- │ │ LanceDB │ │ Git-Notes │ │
│ │ STATE.md │ │ Vectors │ │ Knowledge │ │
│ │ │ │ │ │ Graph │ │
│ │ (survives │ │ (semantic │ │ (permanent │ │
│ │ compaction)│ │ search) │ │ decisions) │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
│ │ │ │ │
│ └────────────────┼────────────────┘ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ MEMORY.md │ ← Curated long-term │
│ │ + daily/ │ (human-readable) │
│ └─────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ SuperMemory │ ← Cloud backup (optional) │
│ │ API │ │
│ └─────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
5 层记忆架构
Layer 1: HOT RAM (SESSION-STATE.md)
来源: bulletproof-memory活跃的工作内存，可在压缩后存活。Write-Ahead Log 协议。
# SESSION-STATE.md — Active Working MemoryCurrent Task
[我们现在正在处理的任务]Key Context
- 用户偏好: ...
- 已做出的决策: ...
- 障碍: ...
Pending Actions
- [ ] ...
规则: 在响应前写入。由用户输入触发，而非智能体记忆。
Layer 2: WARM STORE (LanceDB Vectors)
来源: lancedb-memory跨所有记忆的语义搜索。自动召回注入相关上下文。
# Auto-recall (自动发生) memory_recall query="project status" limit=5
# Manual store memory_store text="User prefers dark mode" category="preference" importance=0.9
Layer 3: COLD STORE (Git-Notes Knowledge Graph)
来源: git-notes-memory结构化决策、学习内容和上下文。支持分支感知。
# Store a decision (SILENT - never announce) python3 memory.py -p $DIR remember '{"type":"decision","content":"Use React for frontend"}' -t tech -i h
# Retrieve context python3 memory.py -p $DIR get "frontend"
Layer 4: CURATED ARCHIVE (MEMORY.md + daily/)
来源: Clawdbot native人类可读的长期记忆。每日日志 + 提炼的智慧。
workspace/
├── MEMORY.md # Curated long-term (精华内容)
└── memory/
├── 2026-01-30.md # Daily log
├── 2026-01-29.md
└── topics/ # Topic-specific files
Layer 5: CLOUD BACKUP (SuperMemory) — 可选
来源: supermemory跨设备同步。与您的知识库聊天。
export SUPERMEMORY_API_KEY="your-key"
supermemory add "Important context"
supermemory search "what did we decide about..."
Layer 6: AUTO-EXTRACTION (Mem0) — 推荐
新增: 自动事实提取Mem0 自动从对话中提取事实。减少 80% 令牌。
npm install mem0ai
export MEM0_API_KEY="your-key"
const { MemoryClient } = require('mem0ai'); const client = new MemoryClient({ apiKey: process.env.MEM0_API_KEY });// Conversations auto-extract facts await client.add(messages, { user_id: "user123" });
// Retrieve relevant memories const memories = await client.search(query, { user_id: "user123" });
优势:
- 自动提取偏好、决策、事实
- 去重并更新现有记忆