Llm Memory Integration — LLM 记忆集成 — LLM 与向量模型集成方案

Name: Llm Memory Integration — LLM 记忆集成 — LLM 与向量模型集成方案
Rating: 1

v3.5.1

本技能提供了一个集成任意 LLM 和 Embedding 模型的方案，支持混合检索、智能路由、渐进式启用以及用户画像的自动更新。用户可以自行配置所需的 LLM 和 Embedding 模型，实现高效的语义搜索和记忆管理。

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by @xkzs2007·MIT-0

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License

MIT-0

最后更新

2026/4/11

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OpenClaw

安全

medium confidence

技能的配置、文件和运行指令与本地 LLM+向量记忆集成一致。请求的凭证和网络使用与其声明的目的相符，但建议在运行前审查扩展加载和一键设置动作。

评估建议

该包看似与其声明的目的一致，但在启用前请注意以下预防措施：1) 如果需要可审计性，优先审计和运行源码版本（src/）而非受 VMP 保护的二进制版本（dist/）。2) 检查 `one_click_setup.py` 和 `progressive_setup.py` 脚本的修改内容，并手动逐步运行。3) 加载 SQLite 本地扩展时，验证扩展文件的来源和 SHA256 哈希值。4) 限制 `EMBEDDING_API_KEY` 和 `LLM_API_KEY` 的作用域，并定期轮换密钥。5) 如果不适应本地维护任务或大规模数据库修改，请保持自动维护功能禁用（默认状态）并仅在审查后手动触发维护。...

详细分析 ▾

✓ 用途与能力

技能名称和描述与内容匹配：代码实现了向量搜索、基于 SQLite 的向量引擎、LLM/Embedding 客户端代码、设置/维护脚本和配置文件。声明的要求（python3、sqlite3、pysqlite3-binary、aiosqlite、EMBEDDING_API_KEY）与功能相符。

ℹ 指令范围

SKILL.md 指导运行本地设置脚本（one_click_setup、one_click_vector_setup、progressive_setup），这些脚本会读写 ~/.openclaw 下的文件，并仅在用户确认后加载 SQLite 扩展。自动/网络功能默认禁用。由于某些脚本执行广泛的本地维护，请在执行前审查 one_click_setup/progressive_setup 并确认交互提示。

✓ 安装机制

清单中没有嵌入网络下载/安装步骤。仓库包含源代码和一个 build.sh 脚本，用于将 src/ 复制到 dist/，并在必要时运行 VMP 工具。提供的元数据中未发现任何外部、不可信任的 URL 下载或提取操作。

✓ 凭证需求

仅要求 EMBEDDING_API_KEY，LLM_API_KEY 是可选的——两者都与调用外部 Embedding/LLM 端点的声明需求一致。清单或 SKILL.md 中未请求任何无关的秘密或过多的环境变量。

✓ 持久化与权限

技能不总是启用，也不请求提升的平台权限。它在 ~/.openclaw 下读写文件（如声明），并且根据文档，扩展加载需要用户的明确确认。默认允许自主调用（平台正常），但不与 'always: true' 结合使用。

安全有层次，运行前请审查代码。

License

MIT-0

可自由使用、修改和再分发，无需署名。

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运行时依赖

无特殊依赖

版本

latestv3.5.12026/4/6

**v3.5.1 adds modular core enhancements for advanced vector operations and performance improvements.** - Added new core modules: `ann.py`, `gpu_ops.py`, and `quantization.py` in both `src/core/` and `dist/core/` for advanced vector search, GPU support, and quantization capabilities. - Updated core initialization logic in `src/core/__init__.py` and `dist/core/__init__.py` to integrate new modules. - Refreshed configuration and requirements files to reflect new dependencies and capabilities. - Updated documentation (`SKILL.md`, `CHANGELOG.md`, `_meta.json`) to cover the new features and changes. - Checksums updated for file integrity verification.

● 无害

安装命令

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官方npx clawhub@latest install llm-memory-integration

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

本土化适配说明

Llm Memory Integration — LLM 记忆集成 — LLM 与向量模型集成方案安装说明：安装命令：npx clawhub@latest install llm-memory-integration

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