OpenClaw代理的连续记忆系统（CMS），以类脑多层记忆架构替代传统的flat MEMORY.md文件，包含语义模式、海马体路由器（INDEX.md）、向量存储（LanceDB + nomic-embed-text）以及用于记忆巩固的自动化非快速眼动/快速眼动睡眠周期。基于神经科学研究（长时程增强、扩散激活、CMS理论），适用于构建持久化代理记忆、提升上下文效率或降低长期运行代理的令牌成本。触发词：脑、记忆系统、CMS、长期记忆、向量存储、睡眠周期、非快速眼动、快速眼动、记忆架构、语义记忆、上下文效率

基于ChromaDB和sentence-transformers的本地RAG系统，用于代理记忆。支持对会话日志、每日笔记和记忆文件进行语义搜索。适用于需要跨会话持久化记忆、检索以往对话或构建具备上下文记忆能力的代理。命令：recall "查询"、index-digests、digest-sessions

自动化分层内存压缩系统，通过每日→每周→每月→核心压缩机制防止上下文溢出。适用于以下场景：(1) 无需人工干预的长期内存管理，(2) 基于注意力优化分层的高效标记加载，(3) 防止历史累积导致会话膨胀，(4) 通过定时任务自动汇总内存，(5) 从扁平化每日文件迁移至结构化内存。在涉及内存架构设计、上下文溢出问题或配置持久化代理内存时自动启用。

内存是智能代理的基石，没有它，每次交互都需从零开始。本技能涵盖代理内存的架构：短期记忆（上下文窗口）和长期记忆（向量数据库）

通过OpenViking上下文数据库MCP服务器实现RAG和语义搜索，支持查询文档、搜索知识库、将文件或URL添加至向量内存，适用于文档问答、知识管理、AI代理记忆、文件检索和语义检索。触发词包括：openviking、search documents、semantic search、knowledge base、vector database、RAG、query pdf、document query、add resource

面向AI代理的基于文件的内存系统，用于在会话间遗忘时保持连续性，实现“多莉防忘”模式，适用于设置代理内存、构建工作区结构、实施任务跟踪或防止上下文丢失错误。当遇到“内存系统”“会话间记忆”“多莉模式”“代理连续性”或“工作区设置”等关键词时触发

使用GOOD/BAD/NEUTRAL分类和语义搜索维护简洁高效的内存文件，在管理代理内存、决定存储内容、检索过往记忆或组织知识时使用。当收到内存清理请求、"记住这个"、"搜索内存"、内存组织讨论，或MEMORY.md文件过大时触发。

通过结合 Python 和 Bash 脚本发送和读取邮件，利用主智能体进行推理与逻辑处理。该技能使智能体能够根据邮件内容写入内存，并主动通知用户或请求输入以回复邮件。该技能还包含一个 Python 脚本，用于读取和管理邮件队列，支持列出待发送的邮件以及在发送前删除邮件。请注意，此技能使智能体能够根据收到的邮件更新自身内存并发送回复。