中国語記憶最適化 Skill (memory-cn)

ユーザーが記憶システムの診断または最適化を要求した場合、以下の手順を実行します。

1. 診断

診断スクリプトを実行して問題を検出します。

bash SKILL_DIR/scripts/diagnose.sh

レポートには以下が含まれます。

• FTS5 中国語分詞のバグ検出（unicode61 が連続した中国語を1つの token にしてしまう）
• 記憶ファイルのサイズ分布
• tags タグのカバー率
• lessons 知識ベースの健全性

2. 検索設定の最適化

診断で問題が見つかった場合は、最適化設定を適用します。

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "memorySearch": {
        "chunking": { "tokens": 250, "overlap": 60 },
        "query": {
          "maxResults": 10,
          "minScore": 0.15,
          "hybrid": {
            "enabled": true,
            "vectorWeight": 0.75,
            "textWeight": 0.25,
            "candidateMultiplier": 8,
            "mmr": { "enabled": true, "lambda": 0.7 },
            "temporalDecay": { "enabled": true, "halfLifeDays": 90 }
          }
        }
      }
    }
  }
}

gateway config.patch を使用して適用します。

3. memoryFlush prompt の最適化

新しいログに自動的に tags を追加し、中国語の分詞を行います。

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "compaction": {
        "memoryFlush": {
          "prompt": "将对话内容整理为结构化日志，写入 memory/YYYY-MM-DD.md。\n\n格式要求：\n1. 文件第一行必须是 <!-- tags: 关键词1, 关键词2, ... --> 标签行\n2. 中文关键词之间加空格分隔\n3. 只保留有价值的信息\n4. 控制在 5KB 以内"
        }
      }
    }
  }
}

4. tags の一括追加

memory/projects/*.md のうち、tags が不足しているファイルに対して、内容に基づいて自動的に <!-- tags: ... --> 行を追加します。

python3 SKILL_DIR/scripts/add-tags.py /path/to/memory/projects/

5. ログの圧縮

8KB の古いログを <5KB に圧縮し、原文を archive/ にバックアップします。

python3 SKILL_DIR/scripts/compress-logs.py /path/to/memory/ --max-kb 5

6. インデックスの再構築

openclaw memory index --force

7. 自動メンテナンス cron の設定

毎週日曜日の午前0時に、圧縮+クリーンアップ+タグ補完+インデックス再構築を自動的に実行することをお勧めします。

重要な技術ポイント

FTS5 unicode61 Bug

• unicode61 分詞器は、連続する CJK 文字を1つの token として扱います。
• "怀孕" を検索しても "老婆刚怀孕" にマッチしません（後者は1つの token であるため）。
• Workaround：中国語のキーワードの間にスペースを追加 → FTS5 が正しく分詞します。

0.6B モデルのパラメータチューニング

• vectorWeight 0.75：ベクトル主導（FTS5 中国語は信頼できない）
• minScore 0.15：小規模モデルのスコアは一般的に低い
• chunking 250 tokens：より小さな chunk は、弱いモデルのマッチングを助けます。

三層構造

• P0 (MEMORY.md)：コアとなる事実、<2KB
• P1 (projects/ + lessons/)：必要に応じて検索、tags 付き
• P2 (ログ + archive)：履歴