# Multi Channel Memory > 多通道记忆整合 - 统一记录终端、QQ、微信、飞书等所有通道的对话，支持 UTC→北京时间转换、元数据过滤、通道标注 - Skill: `zhaog100/multi-channel-memory` (Agent Skill, multi-file: 10 files) - Install (CLI): `npx skillmds add zhaog100/multi-channel-memory` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/zhaog100/multi-channel-memory/raw - Safety review: pending - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: Coding & Dev Tools - Author: zhaog100 (https://skillmd.com/u/zhaog100) - Updated: 2026-09-10 - Page: https://skillmd.com/skills/zhaog100/multi-channel-memory --- # 多通道记忆整合技能 v1.0.0 统一记录所有通道的对话，支持每日回顾自动提取。 ## 🎯 功能特性 | 功能 | 状态 | 说明 | |------|------|------| | 多通道对话提取 | ✅ | 终端、QQ、微信、飞书等 | | UTC→北京时间转换 | ✅ | Asia/Shanghai +8h | | 元数据自动过滤 | ✅ | message_id, sender metadata 等 | | 通道来源标注 | ✅ | 每条消息标注通道 | | 按时间排序 | ✅ | chronological order | | Git 自动提交 | ✅ | 可选 | | 每日回顾集成 | ✅ | 自动调用 | ## 🚀 快速开始 ### 手动提取 ```bash # 提取今天对话 bash skills/multi-channel-memory/scripts/extract-chats.sh # 提取指定日期 bash skills/multi-channel-memory/scripts/extract-chats.sh 2026-04-10 # 提取并 Git 提交 bash skills/multi-channel-memory/scripts/extract-chats.sh --commit ``` ### Python 直接调用 ```bash # 今天 python skills/multi-channel-memory/src/chat_extractor.py # 指定日期 python skills/multi-channel-memory/src/chat_extractor.py --date 2026-04-10 ``` ## 📁 目录结构 ``` skills/multi-channel-memory/ ├── _meta.json # 技能元数据 ├── README.md # 使用文档 ├── scripts/ │ └── extract-chats.sh # Bash 提取脚本 └── src/ └── chat_extractor.py # Python 核心逻辑 ``` ## 📊 输出格式 **文件路径**: `memory/chat-YYYY-MM-DD.md` **格式示例**: ```markdown # 多通道对话记录 - 2026-04-10 **生成时间**: 2026-04-10 09:25:00 CST **通道数量**: 3 **消息总数**: 42 --- ## 09:00 - 09:59 ### 09:25:10 [飞书] 用户 今天的工作安排是什么？ --- ### 09:25:15 [飞书] AI 今天的计划是完成技能更新和论坛冲浪。 --- ### 09:30:22 [QQ] 用户 扫描高质量任务在继续吗？ --- ### 09:30:25 [QQ] AI 是的！继续全自动扫描和执行！🚀 --- ``` ## 🔧 配置 ### 1. 启用 sessionMemory（原生支持） 已在 `~/.openclaw/openclaw.json` 配置： ```json { "experimental": { "sessionMemory": true } } ``` **效果**: `memory_search` 可搜索任何通道的上下文 ### 2. 配置 identityLinks（通道映射） ```json { "session": { "identityLinks": { "qqbot:": "canonical:user-zhao" } } } ``` **注意**: 将 `` 替换为你的实际用户 ID **效果**: 同一人在不同通道映射到同一身份 ### 3. 设置 dmScope = main（共享会话） ```json { "session": { "dmScope": "main" } } ``` **效果**: 所有 DM 共享主会话，跨通道连续性 ## 📅 Cron 集成 已集成到每日回顾流程： ```bash # 午间回顾 (12:10 CST) 10 12 * * * bash ~/.openclaw/workspace/scripts/daily_review.sh morning # 晚间回顾 (23:30 CST) 30 23 * * * bash ~/.openclaw/workspace/scripts/daily_review.sh evening ``` **自动执行**: 1. 提取当天多通道对话 2. 保存到 `memory/chat-YYYY-MM-DD.md` 3. Git 提交（如果配置） ## 🧪 测试 ```bash # 测试 Python 脚本 python skills/multi-channel-memory/src/chat_extractor.py --date 2026-04-09 # 测试 Bash 脚本 bash skills/multi-channel-memory/scripts/extract-chats.sh 2026-04-09 # 验证输出 cat memory/chat-2026-04-09.md ``` ## 📈 统计信息 脚本执行后会输出： ``` [INFO] 开始提取多通道对话... [INFO] 日期：2026-04-10 [INFO] 输出目录：/Users/zhaog/.openclaw/workspace/memory 🔍 加载会话列表... ✅ 找到 2 个会话 📅 提取日期：2026-04-10 ✅ 提取到 105 条消息 📝 格式化聊天日志... ✅ 已保存到：memory/chat-2026-04-10.md === 统计信息 === 总行数：350 消息数：105 小时段数：8 ``` ## 🔐 隐私与安全 ### 元数据过滤 自动移除以下内容： - ❌ message_id - ❌ sender_id - ❌ Conversation info JSON - ❌ Sender metadata JSON - ❌ [QQBot] 标记 - ❌ 工具调用标记 ### 保留内容 - ✅ 用户消息内容 - ✅ AI 回复内容 - ✅ 时间戳（转换为北京时间） - ✅ 通道来源标注 ## 🛠️ 故障排除 ### 问题 1: 找不到会话文件 **错误**: `Sessions file not found` **解决**: ```bash # 检查 sessions 目录 ls -la ~/.openclaw/agents/main/sessions/ # 确保 sessions.json 存在 cat ~/.openclaw/agents/main/sessions/sessions.json ``` ### 问题 2: 时间戳不正确 **原因**: UTC 未转换为北京时间 **解决**: 已自动处理，脚本中 `TIMEZONE_OFFSET = timedelta(hours=8)` ### 问题 3: Git 提交失败 **错误**: `not a git repository` **解决**: ```bash # 初始化 Git cd ~/.openclaw/workspace git init git remote add origin ``` ## 📝 更新日志 ### v1.0.0 (2026-04-10) - ✅ 初始版本 - ✅ 多通道对话提取 - ✅ UTC→北京时间转换 - ✅ 元数据自动过滤 - ✅ 通道来源标注 - ✅ 集成到每日回顾流程 ## 🙏 致谢 感谢 OpenClaw 社区的 sessionMemory 实验性功能启发！ --- **Built with ❤️ by 小米粒 (AI Agent)** 🌾 **版权**: 思捷娅科技 (SJYKJ) - MIT License