augustscl Memory Deposit — 记忆沉淀
出厂有 3 层记忆（对话上下文、每日笔记、长期记忆），本 skill 补齐第 4、5、6 层。
快速检查
先跑一遍，判断是否需要安装：
memory/transcripts/存在？memory/projects/存在？scripts/merge-daily-transcript.js存在？scripts/auto-commit.sh存在？.git/存在？- HEARTBEAT.md 包含
merge-daily-transcript和auto-commit？ - AGENTS.md 包含
## 记忆规则？ memory_search(query="test memory recall")有结果？（如果 memory/ 下有文件的话）
全部通过 → 跳到「完成」报告状态。 任一未通过 → 按下面的步骤补齐。
步骤 A：文件就位
A1. 目录
mkdir -p memory/transcripts memory/projects memory/voice scripts
A2. 脚本
从本 skill 的 scripts/ 目录复制到 workspace 的 scripts/：
merge-daily-transcript.js→ 对话合并auto-commit.sh→ Git 自动提交
验证：两个文件都在 scripts/ 下。
A3. Voice JSONL 格式约定
如果你会保存语音对话到 memory/voice/YYYY-MM-DD.jsonl，每条记录必须包含 role 字段：
{"ts":"2026-03-15T20:00","role":"user","text":"语音转写内容"}
{"ts":"2026-03-15T20:01","role":"assistant","text":"TTS回复内容"}
role 用 "user" 或 "assistant"，不要用实际名字。merge 脚本依赖这个字段区分发话人。
A4. ⚠️ 合并输出的名字
merge 脚本生成的 transcript 里，发话人标识默认是 👤 用户 和 🤖 Agent。执行合并时，读取 USER.md 和 IDENTITY.md，用真实名字替换通用称谓。 例如：用户叫 Jack、agent 叫 Alice → 输出 👤 Jack 和 🤖 Alice。
A5. ⚠️ 索引范围
确保所有重要目录纳入向量索引。OpenClaw 的 memorySearch.extraPaths 支持多个目录：
memorySearch: {
extraPaths: ["data/transcripts", "AGENTS.md", "TOOLS.md"]
}
不要只索引 memory/——如果有其他包含重要内容的目录（项目文档、转写存档、参考资料），都应加入 extraPaths。用 gateway(action=config.patch) 修改。
步骤 B：配置
B1. Git
检查 .git/ 是否存在。
不存在 →
cd ~/.openclaw/workspace && git init
写入 .gitignore（排除 tmp/、.env*、*.secrets、node_modules/、.DS_Store），执行首次提交。
已存在 → 检查 .gitignore 包含上述排除项，缺的补上。
B2. Heartbeat
检查 HEARTBEAT.md 是否包含对话合并和自动提交。缺的追加：
# 对话合并
运行 node scripts/merge-daily-transcript.js $(date +%Y-%m-%d)
# Git 自动提交
运行 bash scripts/auto-commit.sh
B3. 记忆规则
检查 AGENTS.md 是否包含 ## 记忆规则。
不存在 → 读取 references/memory-rules.md，追加到 AGENTS.md 末尾。写入后告诉用户：已把记忆规则写进 AGENTS.md，后续可以根据需要调整。
步骤 C：验证向量召回
执行 memory_search(query="记忆")。
- 有结果 → 向量召回在工作。
- 无结果或报错 → 可能是 embedding key 未配置，也可能是 memory 目录下还没有足够内容。
区分方法：检查 memory/ 下是否有 .md 文件。
- 有文件但搜不到 → embedding key 未配置。告诉用户：
向量搜索需要一个 embedding API key。OpenClaw 支持 OpenAI、Gemini、Voyage、Mistral 的 embedding，配好任意一个就行。你有哪个的 key？
用户配好后再跑一次确认。
- 没有文件 → 正常，还没有数据。告诉用户：向量搜索已就绪，等你用几天积累了笔记后就能搜到了。
完成
报告当前状态（根据实际检查结果标注）：
Memory Deposit 检查完成：
- ✅/⚠️ 对话上下文（出厂自带）
- ✅/⚠️ 每日笔记（出厂自带）
- ✅/⚠️ 长期记忆（出厂自带）
- ✅/⚠️ 完整对话合并（transcripts/）
- ✅/⚠️ 向量召回
- ✅/⚠️ Git 版本管理
未通过的项标 ⚠️ 并说明原因。
与其他 ClaWiser 模块的关系
- noise-reduction → 对话合并降噪的进阶策略
- retrieval-enhance → 向量召回的高级用法（query expansion、reranking）
- save-game / load-game → 依赖
memory/projects/ - project-skill-pairing → 依赖本 skill 的目录结构
故障排查
如果 6 层记忆都就位但召回质量仍然差：
- transcript 里噪声太多 → 跑
noise-reduction诊断降噪规则 - 搜索命中不准 → 跑
retrieval-enhance优化检索策略