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openclaw skills install maske-neural-memory基于传播激活的联想神经记忆系统,实现跨会话的持久回忆、因果推理与矛盾检测,支持多层深度智能查询。
openclaw skills install maske-neural-memory一句话描述: 使用传播激活的联想记忆,实现持久、智能的回忆。
生物启发的记忆系统,使用传播激活代替关键词/向量搜索。记忆形成神经图,神经元通过20种类型突触连接。频繁共同访问的记忆加强连接(赫布学习)。陈旧记忆自然衰减。矛盾自动检测。
为什么不只是向量搜索? 向量搜索找到与查询相似的文档。NeuralMemory通过图遍历找到概念相关的记忆 — 即使没有关键词或嵌入重叠。
| 深度 | 名称 | 速度 | 用例 |
|---|---|---|---|
| 0 | 即时 | <10ms | 快速事实、最近上下文 |
| 1 | 上下文 | ~50ms | 标准回忆(默认) |
| 2 | 习惯 | ~200ms | 模式匹配、工作流建议 |
| 3 | 深度 | ~500ms | 跨领域关联、因果链 |
| 工具 | 用途 | 何时使用 |
|---|---|---|
nmem_remember | 存储记忆 | 决策后、错误后、事实后、洞察后、用户偏好后 |
nmem_recall | 查询记忆 | 任务前、用户引用过去上下文时、"你还记得..." |
nmem_context | 获取最近记忆 | 会话开始时、注入新鲜上下文 |
nmem_todo | 快速TODO(30天过期) | 任务跟踪 |
| 工具 | 用途 | 何时使用 |
|---|---|---|
nmem_auto | 从文本自动提取记忆 | 重要对话后 — 自动捕获决策、错误、TODO |
nmem_recall (depth=3) | 深度联想回忆 | 需要跨领域连接的复杂问题 |
nmem_habits | 工作流模式建议 | 用户重复类似动作序列时 |
| 工具 | 用途 | 何时使用 |
|---|---|---|
nmem_health | 大脑健康诊断 | 定期检查、分享大脑前 |
nmem_stats | 大脑统计 | 记忆数量快速概览 |
nmem_version | 大脑快照和回滚 | 风险操作前、版本检查点 |
nmem_transplant | 大脑间转移记忆 | 跨项目知识共享 |
nmem_remember(
content="生产用PostgreSQL,开发用SQLite",
type="decision",
tags=["database", "infrastructure"],
priority=8
)
nmem_recall(
query="生产环境数据库配置",
depth=1,
max_tokens=500
)
返回通过图遍历找到的记忆,非关键词匹配。相关记忆(如"部署使用Docker与pg_dump备份")即使没有共享关键词也会浮现。
nmem_recall(
query="上周部署为什么失败?",
depth=2
)
跟随CAUSED_BY和LEADS_TO突触追踪因果关系链。
nmem_auto(
action="process",
text="我们决定从REST切换到GraphQL,因为前端需要灵活查询。迁移需要2个sprint。TODO: 更新API文档。"
)
自动提取:1个决策、1个事实、1个TODO。
nmem_context 将最近记忆注入意识nmem_recallnmem_remember type="decision"nmem_remember type="error"nmem_remember type="preference"nmem_recallnmem_auto action="process" 处理重要对话片段| 参数 | 类型 | 范围 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| depth | int | 0-3 | 1 | 回忆深度级别 |
| priority | int | 0-10 | 5 | 记忆优先级 |
| max_tokens | int | 100-10000 | 500 | 最大上下文token数 |
| contextDepth | int | 0-3 | 1 | 上下文深度 |
| autoContext | bool | true/false | true | 自动注入上下文 |
| autoCapture | bool | true/false | true | 自动捕获记忆 |
| 版本 | 日期 | 变化 |
|---|---|---|
| v1.0.0 | 2026-04-12 | ClawHub发布版 |
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