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File metadata and controls

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OpenClaw Memory

AI 对话结束就消失了。OpenClaw Memory 让它们永远留下来。

每次和 AI 编程助手对话时，你们共同做出的决策、找到的解决方案、调试的过程——全部在会话结束时消失。下一次对话从零开始，你不得不重复解释上下文。

OpenClaw Memory 自动将每一轮对话完整记录到本地 Markdown 文件中，让你的 AI 对话历史可搜索、可浏览。没有云端，没有数据库——只是你项目里的纯文本文件。

工作原理

你和 AI 对话  →  每轮自动保存到 .openclaw_memory/journal/2026-02-24.md
              →  通过 MCP 工具或 Web 浏览器搜索历史对话

每条记录包含完整的对话内容：时间戳、使用的模型、你的输入、AI 的完整回复、以及所做的代码变更。

快速开始

1. 安装

pip install claw-memory

2. 在你的项目中初始化

cd your-project
claw-memory init

会自动创建：

  • .openclaw_memory/journal/ — 对话记录存储目录
  • .cursor/mcp.json — 将 MCP 服务连接到 Cursor
  • .cursor/rules/memory.mdc — 指导 AI 自动记录对话

3. 重启 Cursor — 搞定。从现在起，每一轮对话都会被自动记录。

搜索历史对话

AI 会自动搜索你的对话历史。只需自然地提问：

"我们之前讨论过这个问题，当时的解决方案是什么？"

"上次我们修过类似的 bug，是怎么处理的？"

Agent 会在后台调用 memory_search() 找到匹配的对话内容。

通过 Web 浏览器查看

claw-memory web

在浏览器中打开查看器：

  • 按日期浏览对话记录
  • 全文搜索所有对话
  • 暗色/亮色模式切换

记录的内容

每一轮对话保存为 Markdown 格式：

## 14:32 | claude-4-opus

### User

如何修复用户列表接口的 N+1 查询问题？

### Agent

问题出在 `api/users.py`，每个用户都会触发一次单独的角色查询...

### Code Changes

- `api/users.py` (modified)
- `tests/test_users.py` (modified)

MCP 工具

工具 用途
memory_log_conversation 记录一轮完整的对话
memory_log_conversation_append 追加到最后一轮（用于长回复）
memory_search 按关键词搜索对话历史

数据存储

所有数据以纯 Markdown 文件形式存储在 .openclaw_memory/journal/ 中——每天一个文件。没有数据库，没有云同步。数据完全属于你。

.openclaw_memory/ 目录会自动加入 .gitignore，防止对话记录被意外提交。

项目隔离

每个项目拥有独立的 .openclaw_memory/ 目录。在项目 A 中搜索，不会返回项目 B 的结果。

许可证

Apache 2.0