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Lifestyle v1.0.0

learning-loop

ClawHub

面向AI代理的结构化自我优化系统,包含置信度衰减、代理间共享和异常检测功能。适用场景:(1)调试结束后记录经验教训,(2)收到用户反馈或修正时,(3)执行高风险操作前核查相关规则,(4)每周审查指标并将有效模式提升为强制规则,(5)建立能抵御会话压缩的持久化内存

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Data AI v1.0.0

semfind

ClawHub

使用嵌入向量对本地文本文件进行语义搜索。当 grep 或 ripgrep 因无法确定确切措辞而无法找到相关结果,或需要按含义而非模式搜索时使用——例如在日志中搜索“部署问题”,而实际文本为“容器构建失败”。通过 pip install semfind 安装。适用于按语义搜索内存文件、项目文档、日志和笔记。

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Development v1.0.0

专为AI编程代理设计的本地持久化内存系统,包含两个文件、一个理念:AGENTS.md(已提交、可共享)和.agents.local.md(已加入git忽略、个人专用)。代理在会话开始时读取两个文件,在会话结束时更新临时笔记,并随着时间推移逐步固化稳定模式。支持Claude Code、Cursor、Copilot、Windsurf等多种工具,兼容子代理,无需插件、无需基础设施、无需后台进程

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Data AI v1.0.0

hyperstack

ClawHub

AI代理的来源图谱——唯一允许代理证明其所知、追溯所知原因并无需大模型介入即可协同的内存层。带时间戳的事实、可审计的决策、确定性信任。提问“哪些模块需要部署?”→获得精确的类型化答案。支持Git式分支。三重内存结构:工作记忆、语义记忆、情景记忆。支持带偏见检测的决策回放、冲突检测、陈旧性级联。基于效用加权的边,能从代理反馈中自我优化。代理身份与信任评分。可回溯至任意历史图状态。兼容Cursor、Claude Desktop、LangGraph及任何MCP客户端。支持自托管。任意规模下每项操作成本为零。

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Business v1.0.0

ai-workforce

ClawHub

将OpenClaw代理转变为自主运营企业的AI首席,提供基于信任的自主性、结构化知识管理(银行/)、工作者委托模式和反思循环。适用于创建新代理作为业务运营者、接入人类成员、委托给子代理、管理信任级别,以及执行每日/每周/每月的反思与记忆维护。

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