Fluid Memory Skill

これはあなたの「サイバーブレイン」です。それは硬直したデータベースではなく、生きているシステムです。重要でないことは忘れ、頻繁に言及される知識を強化します。

自動学習モード (Auto Learn)

OpenClaw ネイティブの flush によってトリガーされます！ OpenClaw が memory flush をトリガーするたびに、AI は同期的に fluid-memory を呼び出して会話を記録します。

• OpenClaw ネイティブの compaction メカニズムに依存します（softThresholdTokens を設定して頻度を制御します）
• OpenClaw の設定で memoryFlush を有効にする必要があります

忘却メカニズム

• 動的忘却: 検索時にスコアが 0.05 未満の場合、フィルタリングされます
• 能動的忘却: fluid_forget を呼び出して、指定された記憶をアーカイブします
• 夢見の守護: 定期的にスコアが 0.15 未満の記憶をアーカイブします

核心理念

• 植え付け (Remember): 新しい記憶を書き込みます。
• 想起 (Recall): 記憶を検索します。検索するたびに、その記憶が強化されます（アクセス回数+1）。
• 忘却 (Forget): 一致する記憶をアーカイブします。

ツール (Tools)

あなた (OpenClaw LLM) は、以下のツールを呼び出して、私（Fluid Memory）と対話できます。

1. 記憶の植え付け

ユーザーが明確に「xxxを覚えて」と言ったときに使用します。

Trigger: ユーザーが「覚えて...」「植え付け...」「記録...」と言う Tool Call:

{
  "name": "fluid_remember",
  "arguments": {
    "content": "ユーザーが言った原文"
  }
}

2. 記憶の想起

ユーザーが「私は以前に何と言ったか」「xxxを覚えていますか」「私の好みは何ですか」と尋ねたときに使用します。

Trigger: ユーザーが「私は...が好きですか」「覚えていますか」「私は以前に...」と尋ねる Tool Call:

{
  "name": "fluid_recall",
  "arguments": {
    "query": "ユーザーのクエリキーワード"
  }
}

3. 忘却

ユーザーが「xxxを忘れて」「xxxについてもう言わないで」と言ったときに使用します。

Tool Call:

{
  "name": "fluid_forget",
  "arguments": {
    "keyword": "忘れたいキーワード"
  }
}

4. 状態

脳の状態を確認します。

Tool Call:

{
  "name": "fluid_status",
  "arguments": {}
}

内部実装 (開発者向け参考)

実際に実行されるコマンド：

python wrapper.py remember --content "..."

プライバシー

• データはローカルの ~/.openclaw/workspace/database/ に保存されます
• 平文で保存されます（暗号化なし）
• クラウド同期はありません

ベストプラクティス

1. 自然なトリガー: 機械的にツールを呼び出すのではなく、ユーザーの意図を理解してください。
2. 重要な記憶の強化: ユーザーが何度も同じことを言及する場合、fluid_recall を呼び出してそれをクエリします。これにより、より確実に記憶されます。
3. 忘却を受け入れる: システムが「関連する記憶がありません」と返した場合、慌てないでください。これは、ユーザーが長い間そのことについて言及していないか、または実際に言っていないことを意味します。