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de clawmem160
Couche de mémoire hybride sur l'appareil pour agents IA, fournissant des hooks et des outils MCP pour la récupération, l'indexation, la construction de graphes et la gestion du cycle de vie.
ClawMem fournit un système de mémoire hybride local pour les agents IA, combinant la recherche BM25 et vectorielle avec une expansion de requête alimentée par LLM, un reclassement et un parcours causal basé sur des graphes. Il expose des hooks pour la mise en évidence automatique du contexte et des outils MCP pour la récupération explicite et les actions de cycle de vie (épingler, mettre en veille, oublier).
Utilisez ClawMem lorsque vous avez besoin d'une mémoire locale fiable pour vos agents : pour faire remonter le contexte pertinent dans les prompts, répondre à des questions transversales de type « pourquoi/quand », construire des graphes temporels/sémantiques après une ingestion massive, ou gérer des politiques de cycle de vie de la mémoire pour des décisions à long terme. Privilégiez les hooks pour le contexte par tour et les outils MCP pour la récupération avancée, le débogage ou les tâches de maintenance.
ClawMem cible les environnements OpenClaw/Hermes et Claude Code ; il s'intègre aux outils MCP et peut être utilisé avec des runtimes d'agents supportant des appels d'outils CLI locaux ou REST.
ClawMem is a comprehensive on-device hybrid memory system for AI agents, offering BM25+vector+rerank retrieval, A-MEM self-evolving notes, lifecycle management, and graph-based causal search. The SKILL.md is exceptionally detailed with clear tool routing, pipeline docs, and troubleshooting. The bundled script is an integration test requiring the full ClawMem project and local servers — not runnable standalone. No security concerns beyond auto-downloading LLM models via node-llama-cpp without checksum verification.
Very well-documented skill with comprehensive operational guidance. The script is clearly a development test artifact, not a functional tool — it imports from ../src/ and needs local infrastructure. Security is solid: no destructive commands, no credential leaks, no exfiltration. Minor deduction for unchecked model downloads. High usefulness given the agent memory problem space.
Caveman Compress
Compress natural-language memory files into a compact 'caveman' format to save LLM tokens while preserving code, links, and structure.
Unitree Robot Controller
Control and command Unitree robots (GO1/GO2/G1/H1) via OpenClaw: initialization, basic motion commands, and sensor integrations.
Go Data Structures
Authoritative guidance on choosing and using Go built-in and standard-library data structures, with practical best practices for slices, maps, arrays, container
React Development Expert
Provides authoritative React guidance on hooks, state patterns, Server Components, performance optimization, and common architectural patterns.
Memory Search
Search past coding sessions and observations using natural-language queries to retrieve decisions, notes, and context.
Easy OpenClaw Config Guide
Interactive configuration and optimization guide for OpenClaw—walks users through testing, three rounds of channel-specific tuning, and optional channel onboard
Claw Release
Release automation for OpenClaw skills: version bumping, tagging, packaging, and CI verification for skill releases.
hmem — Setup
Interactive installer and setup guide for hmem (persistent memory MCP server); automates .mcp.json config, memory dir, and adds agent hooks for Claude Code, Gem