前言¶

在 Cursor、Claude Code 等环境里开新对话或 /new 之后，模型通常拿不到上一轮的工作上下文：刚定的技术选型、未收尾的任务、改过的配置路径，都要靠人重复说明。常见做法是手动贴聊天记录，或把要点写进项目 README，但既不结构化，也难被 Agent 按主题检索。

下面介绍 SkillHub 上的 MemoryBridge（坐标 @user_6c78b4cc/memory-bridge）。它用一套本地 CLI 和 SKILL.md 规则，把「写日志 → 合并长期记忆 → 新 Session 桥接恢复」串成闭环，并标明 纯本地运行、零外部 API 消耗（SkillHub 标签 requires_api_key=false）。

这是什么¶

MemoryBridge 是社区发布者 user_6c78b4cc 在 SkillHub 分类 ai-agent 下的 Skill，当前页面版本为 1.1.1，来源为 community。

官方一句话定位：让 AI agent 拥有持久化记忆，跨 session 自动恢复上下文；提供 10 条命令，纯本地运行，零 API 消耗，中文搜索开箱即用。

Skill 包内文档与脚本以 memory-manager 为产品名（SKILL.md、scripts/memory_cli.py 等）。安装后 Agent 按 SKILL.md 中的落盘与启动规则调用脚本，数据落在工作区下的 memory/、MEMORY.md 与 memory/bridge/ 等路径（默认布局见下文）。

核心功能¶

以下能力均来自 Skill 包内的 SKILL.md、README.md 与 references/architecture.md，可与 SkillHub 简介对照。

十条 CLI 命令¶

核心入口为 scripts/memory_cli.py（Python 3.8+）。命令与用途如下：

Agent 侧规则（SKILL.md）¶

Skill 要求 Agent 在特定场景调用 log，例如：消息里出现「决定 / 选型 / 记住」等触发词、重要安装或配置变更完成、或对话轮次达到 checkpoint 条件。新 Session 启动时，应主动执行 bridge 拉取上一段上下文，而不是只等用户口头说「记忆桥接」。

守护进程与定时合并¶

• memory_daemon.py：监听记忆文件变化，文档描述为防抖后自动 merge 并更新 bridge 快照。
• 可选 Cron：例如每 30 分钟执行一次 merge（文档强调不消耗模型 API token）。
• log_and_merge.sh：包装「写入 + 合并」的 shell 脚本。

多工作区¶

CLI 支持 --workdir，为不同 Agent 工作目录独立做 bridge 等操作，文档中以龙影工作区为例。

安装与启用¶

通过 SkillHub 安装 Skill¶

SkillHub 页面给出的安装指引是：让 Agent 按 SkillHub 安装文档 安装 @user_6c78b4cc/memory-bridge。

若本机已有 skillhub CLI，需把 Skill 装到当前 Agent 的 skills 目录（未指定 --dir 时默认 ./skills/，Agent 可能识别不到）。安装文档中的路径示例：

• Cursor：~/.cursor/skills/
• Claude Code：~/.claude/skills/
• Codex：~/.codex/skills/ 或项目下的 .agents/skills/

示例（将路径换成你环境对应的 skills 目录）：

command -v skillhub && skillhub --version

skillhub install memory-bridge --namespace user_6c78b4cc --dir ~/.cursor/skills/

首次使用 SkillHub CLI 时，可按官方文档通过 curl 安装 skillhub；细节见 https://skillhub.cn/install/skillhub.md。

安装 Python 依赖与目录¶

Skill 包内提供一键脚本，用于检查 Python 3.8+、安装可选依赖 jieba、初始化 memory/ 与 MEMORY.md 等：

bash <Skill安装目录>/scripts/install.sh
# 强制重装依赖: bash install.sh --force

说明：install.sh 默认在 ~/.openclaw/workspace/ 下创建记忆目录结构。若你主要在 Cursor 等非 OpenClaw 环境使用，需要结合 --workdir 或自行把记忆目录对齐到你的 Agent 工作区，避免脚本初始化路径与日常工作目录不一致。

启用方式¶

将 Skill 目录放入 Agent 的 skills 路径后，重启或刷新 Agent，使其加载 SKILL.md。之后由 Agent 在对话中按规则调用 python3 scripts/memory_cli.py ...（工作目录一般为 Skill 包根目录或文档指定的 workspace）。

典型用法¶

下列命令摘自 Skill 包 README.md，将 MEM 换成你本机 Skill 内 scripts/memory_cli.py 的实际路径。

日常使用：落盘、检查状态、新 Session 恢复。

MEM=~/.cursor/skills/@user_6c78b4cc/memory-bridge/scripts/memory_cli.py

python3 $MEM log "完成了某次配置变更"
python3 $MEM check
python3 $MEM bridge

按需检索与维护：

python3 $MEM search "关键词"
python3 $MEM recall "主题"
python3 $MEM summary 7
python3 $MEM merge
python3 $MEM clean 30
python3 $MEM list
python3 $MEM stats

多工作区桥接示例（路径来自官方文档）：

python3 $MEM --workdir ~/.openclaw/workspace/longying-workspace bridge

守护进程（文档中的手动启动方式）：

python3 <Skill安装目录>/scripts/memory_daemon.py

适用场景与注意¶

适合谁

• 需要 Agent 在多次 Session 之间记住决策、任务进度和配置变更的开发者。
• 希望记忆检索支持中文分词、且合并与归档在本地完成、不依赖记忆类云 API 的团队。
• 已在或计划使用 OpenClaw 系工具链（session hook、launchd 守护、cron merge）的环境；其他 Agent 仍可使用 CLI + --workdir，但需自己理顺目录与启动规则。

限制与注意

• 记忆质量依赖 Agent 是否遵守 SKILL.md 的落盘与「新 Session 主动 bridge」规则；规则写在 Skill 内，不会自动替每个 Agent 配置文件生效。
• 默认路径与示例大量面向 ~/.openclaw/workspace/；在 Cursor 等环境要确认 memory_cli.py 的 --workdir 与真实项目目录一致。
• SkillHub 页面统计（截至资料抓取）：评分 100000，下载约 986 次；安装数随环境变化，以 SkillHub 为准。
• 包内部分文档版本号仍为 1.1.0，与 SkillHub 展示的 1.1.1 可能略有差异，以你安装的包与 SkillHub 版本为准。

结尾¶

MemoryBridge 把持久化记忆做成可执行的本地命令集和 Agent 操作规程：写日志、合并、检索、桥接恢复都在本机完成，并针对中文搜索做了 jieba 集成。若你正在为 Agent 补「跨 Session 上下文」这一层，可从 SkillHub 安装 @user_6c78b4cc/memory-bridge，再跑一遍 install.sh 与 bridge 验证链路。

• SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/user_6c78b4cc/memory-bridge
• API 坐标页：https://api.skillhub.cn/user_6c78b4cc/memory-bridge