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Skills mempalace-integration

install
source · Clone the upstream repo
git clone https://github.com/openclaw/skills
Claude Code · Install into ~/.claude/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/openclaw/skills "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/skills/0xcjl/0xcjl-mempalace-integration" ~/.claude/skills/openclaw-skills-mempalace-integration && rm -rf "$T"
OpenClaw · Install into ~/.openclaw/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/openclaw/skills "$T" && mkdir -p ~/.openclaw/skills && cp -r "$T/skills/0xcjl/0xcjl-mempalace-integration" ~/.openclaw/skills/openclaw-skills-mempalace-integration && rm -rf "$T"
manifest: skills/0xcjl/0xcjl-mempalace-integration/SKILL.md
tags
#memory#compression#organization#knowledge-management#aaak#hall
source content

MemPalace 集成

核心概念

AAAK压缩

  • 30x无损压缩(1000→33 tokens)(1000→33 tokens)(1000→33 tokens)(1000→33 tokens)(1000→33 tokens)(1000→33 tokens)
  • 格式：KEY: VALUE | KEY2: VALUE2

Hall分类

  • hall_facts: 决策和选择
  • hall_events: 会话和里程碑
  • hall_discoveries: 新洞察
  • hall_preferences: 习惯和偏好
  • hall_advice: 建议和解决方案

L0-L3分层

  • L0: 身份 (~50 tokens)
  • L1: 关键事实 (~120 tokens)
  • L2: 近期会话 (按需)
  • L3: 深度搜索 (按需)

格式指南

  • 使用|分隔键值对
  • 使用()标注优先级
  • 使用*标注重要

导出

  • JSON格式

当前状态

内容长度: 500 字符

检索

  • Wing + Room: 基准: 94.8% (R@10)
  • 先精确后模糊

合并规则

  • Closet+Drawer双存储

使用方法

  1. 压缩原始内容
  2. 分类到Hall
  3. 按L0-L3加载

使用方法

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使用方法

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  2. 分类到Hall
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使用方法

  1. 压缩原始内容
  2. 分类到Hall
  3. 按L0-L3加载

使用方法

  1. 压缩原始内容
  2. 分类到Hall
  3. 按L0-L3加载

使用规则

  • 原始内容不删除
  • Closet存摘要
  • Drawer存原文

Credits

  • Source: MemPalace