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Official OpenClaw rules 15%

channel-activity

Multi-channel short-term memory for AI assistants

Stars

0

Installs

0

Status

ACTIVE

Visibility

PUBLIC

安装方式

直接复制以下提示词,发送给你的 AI 助手即可完成安装。

请先检查是否已安装 SkillHub 商店,若未安装,请根据 https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/skillhub.md 安装 SkillHub 商店,然后安装 channel-activity 技能。 若已安装,则直接安装 channel-activity 技能。

Overview

Skill Key
eightroad/channel-activity-yanyue
Author
eightroad
Source Repo
openclaw/skills
Version
3.0.0
Source Path
skills/eightroad/channel-activity-yanyue
Latest Commit SHA
ebf75f9b96c18accb2788ef4fbedd627a0225ec6

Extracted Content

SKILL.md excerpt

# 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 excerpt

# 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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