
de openclaw-chat-history-import139
Importez et normalisez les exports de conversations externes (ChatGPT, Claude, Telegram, Slack) dans l'archive d'OpenClaw et générez des candidats pour la mémoire quotidienne et MEMORY.md
Cette compétence ingère des packages d'exportation de conversations externes (ChatGPT, Claude, Telegram Desktop, Slack, logs JSON/JSONL), les normalise vers le format JSONL de l'archive de conversations d'OpenClaw, valide l'archive résultante et prépare la mémoire quotidienne distillée ainsi que des candidats MEMORY.md pour révision humaine. Les scripts gèrent les tâches déterministes (inspection, normalisation, validation, écriture des artefacts) ; les étapes pilotées par le modèle se concentrent sur la distillation sémantique de la mémoire quotidienne et des candidats à la mémoire à long terme.
Utilisez cette compétence lorsque vous devez intégrer des archives de conversations historiques dans un espace de travail OpenClaw, créer une mémoire quotidienne prête pour l'audit pour des dates passées, ou générer des candidats MEMORY.md à partir d'archives de conversations exportées. Idéal pour les migrations, les audits de conformité ou la récupération de conversations historiques.
Fonctionne avec les agents capables d'exécuter des scripts Python et d'effectuer une révision assistée par modèle (Claude/Code, Gemini CLI, agents de type Codex supportant l'exécution de scripts et les E/S de fichiers).
Compétence d'importation d'historique de chat pour normaliser les exports de ChatGPT, Claude, Telegram et Slack vers le format d'archive d'OpenClaw. Six scripts : deux modules de bibliothèque (archive_contract, internals de normalize_import) et quatre outils CLI. archive_contract.py et build_review_checklist.py se sont exécutés sans erreur ; les quatre restants nécessitent des arguments d'entrée et ont quitté avec des erreurs d'utilisation, comme prévu. Aucune préoccupation de sécurité trouvée — pas d'appels réseau, pas de gestion de justificatifs, pas d'opérations destructrices. SKILL.md bien documenté avec un flux de travail clair, des garde-fous et une détection de format.
Compétence approfondie et bien architecturée. Le SKILL.md est exceptionnellement détaillé avec des déclencheurs clairs, un flux de travail multi-étapes, une logique de détection de format et des garde-fous explicites. Les scripts sont du Python de qualité production avec des indices de type et une bonne gestion des erreurs. Aucun problème de sécurité détecté.