Convex Obsidian

Integração automática de memória persistente no OpenClaw, salvando conversas no Convex e buscando contexto híbrido com Convex e Obsidian para respostas relev...

Convex + Obsidian - Integração de Memória Persistente

🎯 Objetivo

Memória persistente automática para o OpenClaw:

• Convex (Hot): Salva cada conversa automaticamente
• Obsidian (Deep): Conhecimento histórico consolidado
• Busca Híbrida: Contexto de memória injetado quando relevante

✅ Status: OPERACIONAL

Arquitetura

text

Usuário fala → OpenClaw processa
     ↓
[Auto-save] → Convex (memória recente)
     ↓
Se detectar referência ao passado:
     ↓
[Busca Híbrida] → Convex + Obsidian
     ↓
[Contexto injetado] → "Lembre-se que ontem..."

Componentes

1. Backend Convex

• URL: https://energized-goshawk-977.convex.cloud
• Schema: convex/schema.ts
• Funções: convex/memory.ts

2. Scripts Python

Script	Função
memory.py	CLI completo (save/search/stats)
search.py	Busca híbrida (Convex + local)
hook.py	Integração automática (chamado pelo OpenClaw)

3. CLI Tools

bash

# Busca híbrida
./search.sh "nvidia" -n 5

# Salvar manualmente
./memory.sh save "Conteúdo" --session main-2026-03-27

# Estatísticas
./memory.sh stats

Integração Automática no OpenClaw

Opção 1: Hook pós-mensagem (Recomendado)

Editar ~/.openclaw/openclaw.json para adicionar um hook:

json

{
  "skills": {
    "entries": {
      "convex-obsidian": {
        "autoSave": true,
        "autoContext": true,
        "deploymentUrl": "https://energized-goshawk-977.convex.cloud"
      }
    }
  }
}

Comportamento:

• Cada mensagem salva automaticamente no Convex
• Se usuário mencionar "ontem", "antes", "lembra" → busca contexto
• Contexto injetado no início da resposta

Opção 2: Comandos manuais

text

/memory search <query>     # Busca híbrida
/memory save <texto>       # Salvar no Convex
/memory context            # Ver contexto atual

Opção 3: Via ferramenta memory_search

O OpenClaw já usa memory_search para buscar em arquivos locais. Para incluir Convex, usar:

python

# skills/convex-obsidian/search.py
./search.sh "query" --json

Uso Atual (Testado)

bash

cd /home/andrey/.openclaw/workspace/skills/convex-obsidian

# Buscar em ambas as fontes
./search.sh "amw" -n 5
./search.sh "nvidia configuracao" --json

# Salvar memória
./memory.sh save "Cliente pediu orçamento" \
  --session main-2026-03-27 \
  --tags cliente orcamento \
  --importance 8

# Salvar no Obsidian
./memory.sh save-obsidian "Resumo reunião..." \
  --title "Reunião Cliente XYZ" \
  --folder "05-AMW/Reuniões"

Configuração de Variáveis

bash

# ~/.openclaw/.env ou exportar
export CONVEX_DEPLOYMENT_URL="https://energized-goshawk-977.convex.cloud"
export VAULT_PATH="/home/andrey/Vault"

Deploy/Redeploy do Convex

Se precisar atualizar o backend:

bash

cd /home/andrey/.openclaw/workspace/skills/convex-obsidian

# Usar a chave preview
export CONVEX_DEPLOY_KEY="109326a5533f411792dae76dc8ae3f6f"
npx convex@latest deploy --preview-create openclaw-memory

# Ou com a chave completa
export CONVEX_DEPLOY_KEY="preview:andrey-tsushima:openclaw|eyJ2MiI6IjEwOTMyNmE1NTMzZjQxMTc5MmRhZTc2ZGM4YWUzZjZmIn0="
npx convex@latest deploy --preview-create openclaw-memory

Exemplo de Busca Híbrida

text

$ ./search.sh "amw" -n 5

🔍 Resultados para: 'amw'
   Fontes: 2 Convex + 3 local

1. 🔥 convex://... (score: 3.80)
   [CONVEX - conversation] Cliente AMW pediu orçamento...

2. 📄 memory/2026-03-19.md (score: 0.70)
   Análise Técnica Integral de Inexecução — AMW...

Próximos Passos (Para Integração Total)

1. Auto-save: Hook no ciclo de vida do OpenClaw
2. Auto-context: Detectar quando buscar memórias
3. Sincronização: Mover Convex → Obsidian após 30 dias
4. Embeddings: Busca semântica além de keyword

Notas

• Convex gratuito: 1M operações/mês (suficiente)
• Obsidian: Armazenamento local ilimitado
• Latência: Convex ~50-100ms, Obsidian ~10ms