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PythonReactSEOPDF
OpenClaw

channel-activity

Multi-channel short-term memory for AI assistants

eightroad0 installations selon la source☆ 0 Étoiles du dépôtv3.0.0

Installation

Suivez les instructions du dépôt pour votre agent. Consultez les fichiers et dépendances avant l’installation.

SkillHub CLI

skillhub install eightroad/channel-activity-yanyue

Examinez la source et la compatibilité, puis suivez les étapes d’installation.

Donnez le lien à votre agent et demandez-lui d’examiner instructions et dépendances avant d’expliquer les étapes.

Voir la source ↗Guides

Instructions

Channel Activity

Record and query activities from different channels with 30-minute TTL.

Install

npx clawhub@latest install channel-activity

Usage

from channel_activity import ChannelActivity

ca = ChannelActivity()
ca.record("feishu", "Task request")
summary = ca.get_context_summary(channel="qq")

Features

  • Multi-channel support (Feishu, QQ, etc.)
  • 30-minute TTL with auto cleanup
  • Smart summarization (50 chars/message)
  • Cross-channel query

License

MIT

Informations sur la source

Source
github
Repository
openclaw/skills
Path
skills/eightroad/channel-activity-yanyue
Version
3.0.0
Commit
ebf75f9b96c18accb2788ef4fbedd627a0225ec6
Source de classification
rules
Statut
active
Visibilité
public

Ces informations proviennent de l’analyse indexée et peuvent être anciennes. Vérifiez les fichiers actuels.

README

短期记忆 Skill

📝 概述

名称: short-term-memory
版本: 1.0.0
作者: 炎月
创建时间: 2026-03-08

功能: 1分钟临时记忆缓存,用于多通道信息整合


🎯 核心特性

✨ 主要功能
  • 临时缓存: 1分钟TTL(可配置)
  • 多通道支持: 飞书、QQ、其他通道统一管理
  • 自动清理: 过期内容自动删除
  • 上下文整合: 多通道信息可合并处理
  • 升级机制: 重要内容可升级为长期记忆
🧠 记忆体系定位
感觉记忆(毫秒级)
    ↓
短期记忆(1分钟)← 本skill
    ↓
长期记忆(永久)← MEMORY.md

⚙️ 配置

{
  "ttl_seconds": 60,           // 过期时间
  "max_entries": 50,            // 最大条目数
  "cleanup_interval_seconds": 10,  // 清理间隔
  "auto_cleanup": true,         // 自动清理
  "upgrade_to_long_term": true  // 支持升级为长期记忆
}

📖 使用方法

1. 写入短期记忆
from short_term_memory import ShortTermMemory

stm = ShortTermMemory()

# 写入记忆
entry_id = stm.write(
    content="星之君说:记住要完成X任务",
    channel="feishu",
    user_id="ou_472d0b86d66dd43850b6d7c249c76d28",
    context={
        "type": "task",
        "priority": "high"
    }
)
2. 读取短期记忆
# 读取所有未过期记忆
entries = stm.read()

# 按通道过滤
feishu_entries = stm.read(channel="feishu")

# 按用户过滤
user_entries = stm.read(user_id="ou_472d0b86d66dd43850b6d7c249c76d28")
3. 查询短期记忆
# 文本查询
results = stm.query("任务", limit=5)
4. 升级为长期记忆
# 升级重要内容
stm.upgrade_to_long_term(entry_id)

🎬 使用场景

场景1: 跨通道任务跟踪
13:40 飞书: "帮我记住X任务"
    → stm.write("X任务", "feishu", user_id)

13:45 QQ: "X任务进度怎么样了?"
    → stm.read(user_id)
    → 返回: "您刚才在飞书提到X任务,我正在处理..."
场景2: 多通道信息整合
13:40 飞书: "项目A需要处理"
13:42 QQ: "项目B也要做"
    → stm.read()
    → 整合: [项目A + 项目B]
    → 主动汇报: "发现两个项目任务,是否需要整合处理?"
场景3: 临时讨论记录
快速讨论,不需要永...

Contenu extrait

SKILL.md
# Channel Activity

Record and query activities from different channels with 30-minute TTL.

## Install

```bash
npx clawhub@latest install channel-activity
```

## Usage

```python
from channel_activity import ChannelActivity

ca = ChannelActivity()
ca.record("feishu", "Task request")
summary = ca.get_context_summary(channel="qq")
```

## Features

- Multi-channel support (Feishu, QQ, etc.)
- 30-minute TTL with auto cleanup
- Smart summarization (50 chars/message)
- Cross-channel query

## License

MIT
README
# 短期记忆 Skill

## 📝 概述

**名称**: short-term-memory  
**版本**: 1.0.0  
**作者**: 炎月  
**创建时间**: 2026-03-08

**功能**: 1分钟临时记忆缓存,用于多通道信息整合

---

## 🎯 核心特性

### ✨ 主要功能
- **临时缓存**: 1分钟TTL(可配置)
- **多通道支持**: 飞书、QQ、其他通道统一管理
- **自动清理**: 过期内容自动删除
- **上下文整合**: 多通道信息可合并处理
- **升级机制**: 重要内容可升级为长期记忆

### 🧠 记忆体系定位

```
感觉记忆(毫秒级)
    ↓
短期记忆(1分钟)← 本skill
    ↓
长期记忆(永久)← MEMORY.md
```

---

## ⚙️ 配置

```json
{
  "ttl_seconds": 60,           // 过期时间
  "max_entries": 50,            // 最大条目数
  "cleanup_interval_seconds": 10,  // 清理间隔
  "auto_cleanup": true,         // 自动清理
  "upgrade_to_long_term": true  // 支持升级为长期记忆
}
```

---

## 📖 使用方法

### 1. 写入短期记忆

```python
from short_term_memory import ShortTermMemory

stm = ShortTermMemory()

# 写入记忆
entry_id = stm.write(
    content="星之君说:记住要完成X任务",
    channel="feishu",
    user_id="ou_472d0b86d66dd43850b6d7c249c76d28",
    context={
        "type": "task",
        "priority": "high"
    }
)
```

### 2. 读取短期记忆

```python
# 读取所有未过期记忆
entries = stm.read()

# 按通道过滤
feishu_entries = stm.read(channel="feishu")

# 按用户过滤
user_entries = stm.read(user_id="ou_472d0b86d66dd43850b6d7c249c76d28")
```

### 3. 查询短期记忆

```python
# 文本查询
results = stm.query("任务", limit=5)
```

### 4. 升级为长期记忆

```python
# 升级重要内容
stm.upgrade_to_long_term(entry_id)
```

---

## 🎬 使用场景

### 场景1: 跨通道任务跟踪

```
13:40 飞书: "帮我记住X任务"
    → stm.write("X任务", "feishu", user_id)

13:45 QQ: "X任务进度怎么样了?"
    → stm.read(user_id)
    → 返回: "您刚才在飞书提到X任务,我正在处理..."
```

### 场景2: 多通道信息整合

```
13:40 飞书: "项目A需要处理"
13:42 QQ: "项目B也要做"
    → stm.read()
    → 整合: [项目A + 项目B]
    → 主动汇报: "发现两个项目任务,是否需要整合处理?"
```

### 场景3: 临时讨论记录

```
快速讨论,不需要永...

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1password

daggerkun007

Set up and use 1Password CLI (op). Use when installing the CLI, enabling desktop app integration, signing in (single or multi-account), or reading/injecting/running secrets via op.