extract-memories — 自动记忆提炼#

对话结束后自动提炼本轮对话中的关键信息，写入 memory/ 目录持久化存储，让 AI 在下一次对话时可以读取记忆，不用重复说背景。

何时使用#

• 自动触发：每次对话结束（模型产出最终回复后）自动后台执行
• 手动触发： /extract-memories 手动触发一次提炼

工作流程#

核心目标#

从本轮对话中提炼出值得持久保存的信息：

• 用户明确做出的 决策
• 用户表达的 偏好（工具选择、代码风格、沟通风格）
• 项目新增/更新的 关键约定（API 地址、构建命令、目录结构）
• 解决的 技术问题 和最终方案

执行步骤#

1. 读取上下文：获取本轮对话完整内容

2. 提炼要点：按分类提取值得记住的信息，每条不超过 100 字

3. 写入文件：追加到 memory/{{date}}.md 文件（ date 格式 YYYY-MM-DD）

   • 文件不存在 → 新建
   • 文件已存在 → 追加到末尾

4. 通知主会话：在主会话输出一条简短通知，说明提炼了几条记忆写入哪里，不打扰用户正常交互

输出格式#

直接写入文件即可，格式要求：

markdown

### {{YYYY-MM-DD}} 记忆提炼

#### 决策
- ... (每条决策一行)

#### 偏好
- ... (每条偏好一行)

#### 项目约定
- ... (每条约定一行)

#### 技术方案
- ... (每条问题+方案一行)

权限要求#

• 需要 FileWrite 权限
• 需要 sessions_spawn 能力（fork 子 Agent）

参考 CC 原始设计#

本 Skill 提取自 CC 源码的 extractMemories 模块，遵循其设计思想适配 OpenClaw。