소스 정보
- 저장소
- johnalbertini14-glitch/openclaw-skills
- 최근 소스 활동
- 2026년 2월 4일 18:04
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 1
- 포크
- 0
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/johnalbertini14-glitch/openclaw-skills --skill memorylayer명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| slug | memorylayer |
| name | MemoryLayer |
| description | Semantic memory for AI agents. 95% token savings with vector search. |
| homepage | https://memorylayer.clawbot.hk |
| metadata | {"clawdbot":{"emoji":"🧠"}} |
Semantic memory infrastructure for AI agents that actually scales.
Visit https://memorylayer.clawbot.hk and sign up with Google. You'll get:
# Option 1: Email/Password
export MEMORYLAYER_EMAIL=your@email.com
export MEMORYLAYER_PASSWORD=your_password
# Option 2: API Key (recommended for production)
export MEMORYLAYER_API_KEY=ml_your_api_key_here
pip install memorylayer
// In your Clawdbot agent
const memory = require('memorylayer');
// Store a memory
await memory.remember(
'User prefers dark mode UI',
{ type: 'semantic', importance: 0.8 }
);
// Search memories
const results = await memory.search('UI preferences');
console.log(results[0].content); // "User prefers dark mode UI"
from plugins.memorylayer import memory
# Store
memory.remember(
"Boss prefers direct reporting with zero bullshit",
memory_type="semantic",
importance=0.9
)
# Search
results = memory.recall("What are Boss's preferences?")
for r in results:
print(f"{r.relevance_score:.2f}: {r.memory.content}")
Before MemoryLayer:
# Inject entire memory files
context = open('MEMORY.md').read() # 10,500 tokens
prompt = f"{context}\n\nUser: What are my preferences?"
After MemoryLayer:
# Inject only relevant memories
context = memory.get_context("user preferences", limit=5) # ~500 tokens
prompt = f"{context}\n\nUser: What are my preferences?"
Result: 95% token reduction, $900/month savings at scale
memory.remember(content, options)Store a new memory.
Parameters:
content (string): Memory contentoptions.type (string): 'episodic' | 'semantic' | 'procedural'options.importance (number): 0.0 to 1.0options.metadata (object): Additional tags/dataReturns: Memory object with id
memory.search(query, limit)Search memories semantically.
Parameters:
query (string): Search query (natural language)limit (number): Max results (default: 10)Returns: Array of SearchResult objects
memory.get_context(query, limit)Get formatted context for prompt injection.
Parameters:
query (string): What context do you need?limit (number): Max memories (default: 5)Returns: Formatted string ready for prompt
memory.stats()Get usage statistics.
Returns: Object with total_memories, memory_types, operations_this_month
Episodic - Events and experiences
memory.remember('Deployed MemoryLayer on 2026-02-03', { type: 'episodic' });
Semantic - Facts and knowledge
memory.remember('Boss prefers concise reports', { type: 'semantic' });
Procedural - How-to and processes
memory.remember('To restart server: ssh root@... && systemctl restart...', { type: 'procedural' });
memory.remember('User likes blue', {
type: 'semantic',
metadata: {
category: 'preferences',
subcategory: 'colors',
source: 'user_profile'
}
});
const stats = await memory.stats();
console.log(`Total memories: ${stats.total_memories}`);
console.log(`Operations this month: ${stats.operations_this_month}`);
console.log(`Plan: ${stats.plan} (${stats.operations_limit}/month)`);
FREE Plan (Current)
Pro Plan ($99/mo)
Enterprise (Custom)