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graph-memory-zero图存优化指南

Production playbook for OpenClaw graph-memory optimization with mem0-aligned recall governance. Use when users ask to (1) summarize current graph-memory status, (2) reproduce the same optimization effect on another workspace, (3) tune threshold/infer/memoryType/preferenceLexicon for precision vs recall, (4) troubleshoot recall quality drift, or (5) apply/rollback safe config patches under plugins.entries.graph-memory.config.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.2
安全检测
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99
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概述
安装方式
版本历史

graph-memory-zero

Graph Memory Zero

使命

交付一个可复现的图记忆优化成果(不仅仅是配置差异):

  • - 稳定的召回行为
  • 可解释的过滤语义
  • 安全的发布与回滚
  • 可观测的运行时状态

如果用户询问“达到你这套效果”,执行以下完整操作手册。

加载顺序(必须遵守)

  1. 1. references/current-baseline.md(已知良好基线)
  2. references/baseline-profiles.md(平衡/精确/召回配置)
  3. references/verification-playbook.md(验收检查)
  4. references/troubleshooting.md(如有任何不匹配/失败)

当用户询问安装/下载/分发选项时,还需加载:

  • - references/install-channels.md

可复现的发布工作流

阶段 0 — 快照与模式保护

  1. 1. 运行 gateway.config.schema.lookup 检查:
- plugins.entries.graph-memory.config - plugins.entries.graph-memory.config.recallPolicy
  1. 2. 运行 gateway.config.get 并存储:
- 当前配置快照 - baseHash
  1. 3. 报告:插件启用状态、LLM/嵌入模型、召回策略键是否存在。

在确认模式路径存在之前,不要进行修补。



阶段 1 — 规范化语义(mem0 兼容)

确保在摘要中明确解释以下兼容性规则:

  • - threshold 是 mem0 风格的别名;旧版 minScore 可能仍然存在。
  • 如果两者同时出现,有效阈值 = max(threshold, minScore)(取更严格的值)。
  • infer 是确定性推理/扩展;不额外调用 LLM。
  • filters.memoryType 支持 fact|preference|task|event|all。
  • preferenceLexicon(带版本号)优先级高于旧版 preferenceKeywords。

如果任何规则未在运行时配置中体现,仅修补最小必要字段。



阶段 2 — 应用配置修补(最小变更)

默认配置为平衡,除非用户另有要求。

使用 gateway.config.patch 在以下路径下进行最小范围的修补:

  • - plugins.entries.graph-memory.config.recallPolicy

平衡目标(标准配置):

  • - threshold: 0.62
  • infer: true
  • filters.memoryType: all
  • preferenceLexicon.version: 2026-03-27.balance-v1
  • preferenceLexicon.enabled: true
  • preferenceLexicon.keywords:包含中英文偏好词

如果用户要求更强的精确度或更强的召回,从 references/baseline-profiles.md 中选择配置。



阶段 3 — 重启后验证

修补并重启后,验证以下所有项目:

  1. 1. 生效配置重新读取结果与预期修补一致。
  2. gm_search 调试详情可用(details.debug 包含阈值/推理/过滤摘要)。
  3. 无模式/键回归(memoryType 未被删除,词典键完整)。
  4. 查询抽查通过(来自验证操作手册)。

如果任何检查失败,进入故障排除流程。



阶段 4 — 质量验证(声明成功前必须执行)

运行 references/verification-playbook.md 中的查询集并比较:

  • - 偏好敏感查询
  • 任务/事件检索查询
  • 混合语言(中/英)偏好词

成功标准(最低要求):

  • - 相关结果提升或保持稳定
  • 无关结果未显著增加
  • 偏好相关查询显示更好的意图对齐

未完成此阶段前,不得声称“优化完成”。



阶段 5 — 回滚安全

始终在输出中保留回滚说明:

  • - 先前值(before)
  • 目标值(after)
  • 一步回滚修补路径

如果观察到回归,立即回滚到之前稳定的配置。

故障处理

A) 本地测试执行失败

如果扩展测试在本地失败但配置意图明确:

  1. 1. 跳过阻塞的本地测试路径。
  2. 使用受控的 gateway.config.patch 发布。
  3. 运行验证操作手册。
  4. 保留明确的回滚条目。

B) PowerShell 路径/命令失败

如果错误指示路径缺失或命令失败:

  1. 1. 首先使用 Test-Path 验证路径。
  2. 确认脚本/CLI 位置和权限。
  3. 仅在路径确认后重试最小命令。

C) 版本不匹配信号

如果扩展文件夹版本与运行时安装版本不同:

  • - 视为元数据不匹配
  • 继续配置层面的发布,但将不匹配作为发布检查项报告

输出约定(默认回复结构)

使用以下结构进行面向用户的摘要:

  1. 1. 当前状态:启用状态 / 模型 / 嵌入 / 召回策略
  2. mem0 对齐语义:阈值-minScore、推理、内存类型、词典
  3. 本次变更:变更前 → 变更后(仅列出关键键)
  4. 验证结果:通过项 / 风险项 / 观测数据
  5. 下一步建议:继续调优或保持当前
  6. 回滚信息:可直接执行的回滚说明

保持回答简洁优先,但绝不省略验证和回滚细节。

分发指南(当被要求时)

如果用户询问“其他人如何安装这个”,至少提供 3 种渠道:

  1. 1. ClawHub 注册表安装(在线)
  2. 离线包安装(.skill 作为 zip 制品)
  3. 源文件夹安装(将技能文件夹复制到工作区 skills/ 目录)

始终包含:

  • - 必需的文件夹布局检查(技能根目录下的 SKILL.md)
  • 安装后重新加载步骤(openclaw gateway restart)
  • 快速验证(技能出现在可用技能中并可被触发)

反模式(禁止)

  • - 仅需修改召回策略时进行大规模全配置覆盖。
  • 未进行重启后验证就声明成功。
  • 忽略阈值/minScore 冲突解决。
  • 在生产摘要中省略词典版本。
  • 隐藏测试/验证差距。

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 graph-memory-zero-1775982962 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 graph-memory-zero-1775982962 技能

通过命令行安装

skillhub install graph-memory-zero-1775982962

下载

⬇ 下载 graph-memory-zero v1.0.2(免费)

文件大小: 9.24 KB | 发布时间: 2026-4-13 10:29

v1.0.2 最新 2026-4-13 10:29
Added multi-channel installation guidance for broader adoption: ClawHub registry install, offline .skill package deployment, and source-folder manual install. Included post-install verification checklist and restart/reload steps so users can reproduce setup in online and restricted environments.

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