前言¶
在 OpenClaw 一类 Agent 里长期协作时，上下文会不断堆积：项目拆到哪一步、某类任务上次结论是什么、关键词和标签如何对应到具体片段，往往只能靠对话历史或零散笔记维持。对话一换会话，检索成本就上去，任务状态也容易和「记忆结构」脱节。
下面介绍 SkillHub 上的 Memory Manger Pro（坐标 @user_6e309f35/memory-manager-pro-v1）。它面向 OpenClaw 生态，把记忆做成可索引、可检索的结构，并附带任务跟踪与完成后的统一处理，适合需要「管理记忆 + 规划任务」而不是单次问答的场景。
这是什么¶
Memory Manger Pro 是社区来源（community）的 Agent Skill，当前版本 1.0.3，分类为 ai-agent，由发布者 user_6e309f35 维护。Skill 标签标明 requires_api_key=false，不依赖额外 API Key。
官方定位：面向 OpenClaw 的专业记忆索引与任务管理系统。它用 core → project/type → detail 三级索引组织信息，支持任务跟踪、关键词映射与基于标签的检索，并声明对 NOVEL / CODE / DESIGN / RESEARCH / SYSTEM 等任务类型提供统一的任务完成处理（Universal task completion handler）。
核心功能¶
以下能力均来自 SkillHub 页面与抓取资料中的简介，未展开的实现细节以 Skill 包内 SKILL.md 为准。
三级记忆索引¶
索引层级为 core → project/type → detail。含义是：顶层核心记忆之下，按项目或类型再分，最后落到具体条目。适合把「长期原则、项目边界、执行细节」分层存放，而不是把所有内容平铺在一个长上下文里。
任务跟踪¶
Skill 将任务管理与记忆索引绑定，用于在协作过程中记录和跟进任务状态（具体字段与更新流程由 Skill 指令定义）。
关键词映射与标签检索¶
支持 keyword mapping 与 tag-based retrieval：用关键词或标签定位到索引中的 detail 层内容，减轻纯自然语言回忆的负担。
通用任务完成处理¶
声明对多种任务类型（NOVEL、CODE、DESIGN、RESEARCH、SYSTEM）使用同一套「完成任务」处理逻辑，并在完成时与索引更新衔接（官方触发语中包含「完成任务更新索引」）。
自然语言触发¶
当用户或 Agent 出现下列表述时，Skill 可被触发（中英文混合，以官方列表为准）：
- 「管理记忆」「创建索引」「规划任务」「组织项目」「完成任务更新索引」
memory management、task planning
安装与启用¶
安装方式以 SkillHub 官方说明为准：使用 skillhub CLI，并将技能安装到当前 Agent 实际读取的 skills 目录；装错目录会导致 Agent 无法加载。
1、检查 CLI¶
command -v skillhub && skillhub --version
若未安装，可按 SkillHub 安装文档执行完整安装或仅 CLI：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash -s -- --cli-only
2、安装本 Skill¶
将 @user_6e309f35/memory-manager-pro-v1 安装到当前环境的 skills 目录（--dir 必填）：
skillhub install @user_6e309f35/memory-manager-pro-v1 --dir <skills 目录>
常见客户端默认路径（来自 SkillHub 安装文档，按你实际使用的客户端选择）：
- Cursor：
~/.cursor/skills/ - Claude Code：
~/.claude/skills/ - Codex：
~/.codex/skills/或项目下的.agents/skills/
也可让 AI 按 SkillHub 安装说明 执行安装提示：「请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_6e309f35/memory-manager-pro-v1。」
安装后若 Agent 需重启才能加载新 Skill，按你所用客户端的惯例处理。
典型用法¶
公开页面未提供逐步操作截图或完整对话样例，可复现的用法入口如下。
- 在已启用该 Skill 的 OpenClaw 兼容 Agent 中，用官方触发语发起意图，例如：「规划任务」「创建索引」「管理记忆」或
task planning。 - 按 Skill 内
SKILL.md的指令，在 core / project或type / detail 层级写入或更新记忆结构。 - 执行任务跟踪；需要查找历史内容时，使用关键词映射或标签检索。
- 某类任务（小说、代码、设计、调研、系统等）完成后，使用与「完成任务更新索引」相关的表述，走统一的完成处理并回写索引。
具体命令、文件路径或 OpenClaw 专有配置项，以安装后的 Skill 包内容为准；本文不臆造未在官方资料出现的配置字段。
适用场景与注意¶
适合谁
- 在 OpenClaw 及其变体上长期跑多项目、多任务类型的开发者或创作者。
- 希望记忆有分层索引，并希望通过标签、关键词检索而不是反复粘贴历史对话的人。
限制与注意
- Skill 名称在 SkillHub 上写作 Memory Manger Pro（与常见拼写 Manager 不同），搜索或引用时请用官方坐标
@user_6e309f35/memory-manager-pro-v1。 - 定位为 OpenClaw 生态能力；在 Cursor、Claude Code 等环境安装的是同一 Skill 包，但实际是否按 OpenClaw 记忆模型工作，取决于 Agent 与 Skill 指令的配合。
- SkillHub 页面当前统计（抓取时）：评分 100000，下载 843；数据会随时间变化，以页面为准。
- 未要求 API Key，但若你本地另有记忆存储或同步方案，需自行避免与 Skill 约定的目录或格式冲突。
结尾¶
Memory Manger Pro 把「三级记忆索引、任务跟踪、关键词与标签检索、多任务类型完成回写」收进一个 Skill，并通过固定中英文触发语接入日常对话。若你在 OpenClaw 场景里需要系统化管理记忆与任务，可从 SkillHub 安装 v1.0.3 并按包内 SKILL.md 使用。
- SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/user_6e309f35/memory-manager-pro-v1
- API 资源地址：https://api.skillhub.cn/user_6e309f35/memory-manager-pro-v1
- 安装说明：https://skillhub.cn/install/skillhub.md
