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🛠️ 開発・MCP コミュニティ

openclaw-history-ingest

Ingest OpenClaw agent history into the Obsidian wiki. Use this skill when the user wants to mine their past OpenClaw sessions for knowledge, import their ~/.openclaw folder, extract insights from previous OpenClaw conversations, or says things like "process my OpenClaw history", "add my OpenClaw sessions to the wiki", "ingest ~/.openclaw", or "what have I worked on in OpenClaw". Also triggers when the user mentions OpenClaw session logs, MEMORY.md, daily notes, or ~/.openclaw/workspace.

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o openclaw-history-ingest.zip https://jpskill.com/download/22834.zip && unzip -o openclaw-history-ingest.zip && rm openclaw-history-ingest.zip
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/22834.zip -OutFile "$d\openclaw-history-ingest.zip"; Expand-Archive "$d\openclaw-history-ingest.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\openclaw-history-ingest.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して openclaw-history-ingest.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → openclaw-history-ingest フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-18
取得日時
2026-05-18
同梱ファイル
2

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

[スキル名] openclaw-history-ingest

OpenClaw履歴の取り込み — セッションとメモリのマイニング

ユーザーのOpenClawエージェント履歴から知識を抽出し、Obsidian wikiに整理します。OpenClawは、構造化された長期メモリであるMEMORY.mdと、セッションごとのJSONLトランスクリプトの両方を保存します。運用上のテレメトリではなく、永続的な知識に焦点を当ててください。

このスキルは直接呼び出すことも、wiki-history-ingestルーター(/wiki-history-ingest openclaw)を介して呼び出すこともできます。

開始する前に

  1. 設定の解決llm-wiki/SKILL.mdのConfig Resolution Protocolに従ってください(CWDを遡って.env~/.obsidian-wiki/config → プロンプト設定)。これによりOBSIDIAN_VAULT_PATHOPENCLAW_HISTORY_PATH(デフォルトは~/.openclaw)が得られます。
  2. ボルトルートの.manifest.jsonを読んで、すでに何が取り込まれているかを確認してください。
  3. ボルトルートのindex.mdを読んで、wikiにすでに何が含まれているかを理解してください。

取り込みモード

追加モード(デフォルト)

各ソースファイルについて.manifest.jsonを確認します。以下のみを処理します。

  • マニフェストにないファイル(新しいセッションログ、更新されたMEMORY.mdまたはデイリーノート)
  • マニフェストのingested_atよりも変更時刻が新しいファイル

定期的な同期にはこのモードを使用してください。

フルモード

マニフェストに関係なくすべてを処理します。wiki-rebuildの後、またはユーザーが明示的に完全な再取り込みを要求した場合に使用してください。

OpenClawデータレイアウト

OpenClawはすべてのローカルアーティファクトを~/.openclaw/の下に保存します。

~/.openclaw/
├── openclaw.json                          # グローバル設定
├── credentials/                           # 認証トークン(完全にスキップ)
├── workspace/                             # エージェントワークスペース
│   ├── MEMORY.md                          # 長期メモリ(すべてのセッションでロードされます)
│   ├── DREAMS.md                          # オプションの夢日記/要約
│   └── memory/
│       ├── YYYY-MM-DD.md                  # デイリーノート(今日と昨日が自動ロードされます)
│       └── ...
└── agents/
    └── <agentId>/
        ├── agent/
        │   └── models.json                # エージェント設定(スキップ)
        └── sessions/
            ├── sessions.json              # セッションインデックス
            └── <sessionId>.jsonl          # セッショントランスクリプト(JSONL、追記専用)

価値の高い主要なデータソース

  1. workspace/MEMORY.md — 最高のシグナル。エージェントが蓄積した長期的な永続的事実。
  2. workspace/memory/YYYY-MM-DD.md — デイリーノート。最近のエントリには、アクティブなプロジェクトコンテキストが含まれていることが多いです。
  3. agents/*/sessions/<id>.jsonl — セッショントランスクリプト。豊富ですがノイズが多いです。
  4. agents/*/sessions/sessions.json — インベントリとタイムスタンプのためのセッションインデックス。
  5. workspace/DREAMS.md — オプションの要約。存在する場合は取り込みます。

credentials/は完全にスキップしてください。agents/*/agent/models.json(ランタイム設定であり、ユーザー知識ではない)はスキップしてください。

ステップ1:調査と差分の計算

OPENCLAW_HISTORY_PATHをスキャンし、.manifest.jsonと比較します。

  • ~/.openclaw/workspace/MEMORY.md
  • ~/.openclaw/workspace/DREAMS.md(存在する場合)
  • ~/.openclaw/workspace/memory/*.md
  • ~/.openclaw/agents/*/sessions/sessions.json
  • ~/.openclaw/agents/*/sessions/*.jsonl

各ファイルを分類します。

  • 新規 — マニフェストにない
  • 変更済み — マニフェストにあるが、ファイルがingested_atよりも新しい
  • 変更なし — すでに取り込まれており、変更がない

詳細な解析の前に、簡潔な差分要約を報告します。

ステップ2:まずMEMORY.mdを解析する

MEMORY.mdは最も価値の高いソースです。プレーンなMarkdownで、人間が読み書きできます。通常、以下が含まれます。

  • ユーザーの好み、環境、および繰り返しのパターンに関する永続的な事実
  • エージェントに記憶するように指示された決定とコンテキスト
  • エージェントが多くのセッションにわたって蓄積したプロジェクト固有のメモ

全体を読み込み、概念レベルの知識を抽出します。MEMORY.mdのエントリごとに1つのwikiページを作成するのではなく、トピックごとにクラスター化してください。

ステップ3:デイリーノートを解析する

workspace/memory/YYYY-MM-DD.mdファイルには、その日のセッションからのタイムスタンプ付きメモが含まれています。最近のファイル(過去30〜90日)を優先してください。以下を抽出します。

  • アクティブなプロジェクトコンテキストと行われた決定
  • 発見されたパターンやテクニック
  • 繰り返されるブロッカーや解決された問題

古いデイリーノートはシグナルが減少するため、行ごとに抽出するのではなく、まとめて要約してください。

ステップ4:セッションJSONLを安全に解析する

各セッションファイルはJSONL(追記専用、1行に1つのJSONオブジェクト)です。

{"role": "user",      "content": "...", "timestamp": "..."}
{"role": "assistant", "content": "...", "timestamp": "..."}
{"role": "tool",      "name": "...",   "content": "...", "timestamp": "..."}

抽出ルール

  • 結論、決定、またはパターンを述べるアシスタントのターンを優先します。
  • シグナルの高いターンからユーザーの意図を抽出します。情報量の少ないフォローアップはスキップします。
  • ツール呼び出しはコンテキストであり、主要な知識ではありません。結果に再利用可能な洞察が含まれている場合にのみ抽出します。
  • 個々のトランスクリプトを開く前に、sessions.jsonインデックスと相互参照してセッション名/ラベルを取得します。

重要なプライバシーフィルター

セッショントランスクリプトには、注入された指示、ツールペイロード、および機密テキストが含まれる場合があります。そのまま取り込まないでください。

  • APIキー、トークン、パスワード、資格情報を削除します。
  • 関連性があり、ユーザーが承認しない限り、プライベートな識別子を編集します。
  • 要約します。生のトランスクリプトをそのまま引用しないでください。

ステップ5:トピックごとにクラスター化する

セッションごと、またはMEMORY.mdのエントリごとに1つのwikiページを作成しないでください。

  • 安定したトピック(概念、ツール、プロジェクト、テクニック)ごとにグループ化します。
  • 混在するセッションを個別のテーマに分割します。
  • 日付とエージェントをまたがる繰り返しのパターンをマージします。
  • 利用可能な場合は、セッションのcwdまたはワークスペースパスを使用してプロジェクトスコープを推測します。

ステップ6:Wikiページに整理する

抽出された知識を既存のwikiの慣例に従ってルーティングします。

  • プロジェクト固有のアーキテクチャ/プロセス → projects/<name>/...
  • 一般的な概念 → concepts/
  • 繰り返しのテクニック/デバッグプレイブック → skills/
  • ツール/サービス/フレームワーク → entities/
  • セッション間のパターン → synthesis/

影響を受ける各プロジェクトについて、projects/<name>/<name>.mdを作成/更新します。

記述ルール

  • 知識を整理し、時系列ではない
  • 日付のコンテキストが不可欠でない限り、「X日に私たちは...について議論しました」という表現は避ける
  • summary:フロントを追加する
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

OpenClaw History Ingest — Session & Memory Mining

You are extracting knowledge from the user's OpenClaw agent history and distilling it into the Obsidian wiki. OpenClaw stores both a structured long-term MEMORY.md and per-session JSONL transcripts — focus on durable knowledge, not operational telemetry.

This skill can be invoked directly or via the wiki-history-ingest router (/wiki-history-ingest openclaw).

Before You Start

  1. Resolve config — follow the Config Resolution Protocol in llm-wiki/SKILL.md (walk up CWD for .env~/.obsidian-wiki/config → prompt setup). This gives OBSIDIAN_VAULT_PATH and OPENCLAW_HISTORY_PATH (defaults to ~/.openclaw)
  2. Read .manifest.json at the vault root to check what has already been ingested
  3. Read index.md at the vault root to understand what the wiki already contains

Ingest Modes

Append Mode (default)

Check .manifest.json for each source file. Only process:

  • Files not in the manifest (new session logs, updated MEMORY.md or daily notes)
  • Files whose modification time is newer than ingested_at in the manifest

Use this mode for regular syncs.

Full Mode

Process everything regardless of manifest. Use after wiki-rebuild or if the user explicitly asks for a full re-ingest.

OpenClaw Data Layout

OpenClaw stores all local artifacts under ~/.openclaw/.

~/.openclaw/
├── openclaw.json                          # Global config
├── credentials/                           # Auth tokens (skip entirely)
├── workspace/                             # Agent workspace
│   ├── MEMORY.md                          # Long-term memory (loaded every session)
│   ├── DREAMS.md                          # Optional dream diary / summaries
│   └── memory/
│       ├── YYYY-MM-DD.md                  # Daily notes (today + yesterday auto-loaded)
│       └── ...
└── agents/
    └── <agentId>/
        ├── agent/
        │   └── models.json                # Agent config (skip)
        └── sessions/
            ├── sessions.json              # Session index
            └── <sessionId>.jsonl          # Session transcript (JSONL, append-only)

Key data sources ranked by value

  1. workspace/MEMORY.md — highest signal; long-term durable facts the agent accumulated
  2. workspace/memory/YYYY-MM-DD.md — daily notes; recent entries often contain active project context
  3. agents/*/sessions/<id>.jsonl — session transcripts; rich but noisy
  4. agents/*/sessions/sessions.json — session index for inventory and timestamps
  5. workspace/DREAMS.md — optional summaries; ingest if present

Skip credentials/ entirely. Skip agents/*/agent/models.json (runtime config, not user knowledge).

Step 1: Survey and Compute Delta

Scan OPENCLAW_HISTORY_PATH and compare against .manifest.json:

  • ~/.openclaw/workspace/MEMORY.md
  • ~/.openclaw/workspace/DREAMS.md (if present)
  • ~/.openclaw/workspace/memory/*.md
  • ~/.openclaw/agents/*/sessions/sessions.json
  • ~/.openclaw/agents/*/sessions/*.jsonl

Classify each file:

  • New — not in manifest
  • Modified — in manifest but file is newer than ingested_at
  • Unchanged — already ingested and unchanged

Report a concise delta summary before deep parsing.

Step 2: Parse MEMORY.md First

MEMORY.md is the highest-value source. It is plain markdown, human-readable and human-editable. It typically contains:

  • Durable facts about the user's preferences, environment, and recurring patterns
  • Decisions and context the agent was told to remember
  • Project-specific notes the agent accumulated over many sessions

Read it in full and extract concept-level knowledge. Do not create one wiki page per MEMORY.md entry — cluster by topic.

Step 3: Parse Daily Notes

workspace/memory/YYYY-MM-DD.md files contain time-stamped notes from that day's sessions. Prioritize recent files (last 30–90 days). Extract:

  • Active project context and decisions made
  • Patterns or techniques discovered
  • Recurring blockers or solved problems

Older daily notes have diminishing signal — summarize in bulk rather than extracting line-by-line.

Step 4: Parse Session JSONL Safely

Each session file is JSONL (append-only, one JSON object per line):

{"role": "user",      "content": "...", "timestamp": "..."}
{"role": "assistant", "content": "...", "timestamp": "..."}
{"role": "tool",      "name": "...",   "content": "...", "timestamp": "..."}

Extraction rules

  • Prioritize assistant turns that state conclusions, decisions, or patterns
  • Extract user intent from high-signal turns; skip low-information follow-ups
  • Tool calls are context, not primary knowledge — only extract if the result contains a reusable insight
  • Cross-reference sessions.json index to get session names/labels before opening individual transcripts

Critical privacy filter

Session transcripts can include injected instructions, tool payloads, and sensitive text. Do not ingest verbatim.

  • Remove API keys, tokens, passwords, credentials
  • Redact private identifiers unless relevant and user-approved
  • Summarize; do not quote raw transcripts verbatim

Step 5: Cluster by Topic

Do not create one wiki page per session or per MEMORY.md entry.

  • Group by stable topic (concept, tool, project, technique)
  • Split mixed sessions into separate themes
  • Merge recurring patterns across dates and agents
  • Use session cwd or workspace path to infer project scope when available

Step 6: Distill into Wiki Pages

Route extracted knowledge using existing wiki conventions:

  • Project-specific architecture/process → projects/<name>/...
  • General concepts → concepts/
  • Recurring techniques/debug playbooks → skills/
  • Tools/services/frameworks → entities/
  • Cross-session patterns → synthesis/

For each impacted project, create/update projects/<name>/<name>.md.

Writing rules

  • Distill knowledge, not chronology
  • Avoid "on date X we discussed..." unless date context is essential
  • Add summary: frontmatter on each new/updated page (1–2 sentences, ≤ 200 chars)
  • Add confidence and lifecycle fields to every new page:
    base_confidence: 0.42
    lifecycle: draft
    lifecycle_changed: <ISO date today>

    Leave lifecycle unchanged on update.

  • Add provenance markers:
    • ^[extracted] when directly grounded in explicit session/memory content
    • ^[inferred] when synthesizing patterns across multiple sessions
    • ^[ambiguous] when sessions conflict
  • Add/update provenance: frontmatter mix for each changed page

Step 7: Update Manifest, Log, and Index

Update .manifest.json

For each processed source file:

  • ingested_at, size_bytes, modified_at
  • source_type: openclaw_memory | openclaw_daily_note | openclaw_session | openclaw_dreams
  • agent_id: agent directory name (when applicable)
  • pages_created, pages_updated

Add/update a top-level summary block:

{
  "openclaw": {
    "source_path": "~/.openclaw/",
    "last_ingested": "TIMESTAMP",
    "memory_updated_at": "TIMESTAMP",
    "daily_notes_ingested": 14,
    "sessions_ingested": 23,
    "pages_created": 6,
    "pages_updated": 18
  }
}

Update special files

Update index.md and log.md:

- [TIMESTAMP] OPENCLAW_HISTORY_INGEST memory=updated daily_notes=N sessions=M pages_updated=X pages_created=Y mode=append|full

hot.md — Read $OBSIDIAN_VAULT_PATH/hot.md (create from the template in wiki-ingest if missing). Update Recent Activity with a one-line summary — e.g. "Ingested OpenClaw MEMORY.md and 14 daily notes; surfaced automation patterns and multi-agent coordination knowledge." Keep the last 3 operations. Update updated timestamp.

Privacy and Compliance

  • Distill and synthesize; avoid raw memory or transcript dumps
  • Default to redaction for anything that looks sensitive
  • Ask the user before storing personal or sensitive details
  • Keep references to other people minimal and purpose-bound

Reference

See references/openclaw-data-format.md for field-level notes and parsing guidance.

同梱ファイル

※ ZIPに含まれるファイル一覧。`SKILL.md` 本体に加え、参考資料・サンプル・スクリプトが入っている場合があります。