中文记忆优化 Skill（memory-cn）用于在 OpenClaw + Ollama 环境下诊断和优化中文记忆系统。当用户请求诊断或优化记忆系统时，可按以下步骤执行。
一、诊断 运行诊断脚本检测问题：
bash SKILL_DIR/scripts/diagnose.sh
报告包括：FTS5 中文分词 bug 检测（unicode61 把连续中文粘成一个 token）、记忆文件大小分布、tags 标签覆盖率、lessons 知识库健康度。
二、优化搜索配置 如果诊断发现问题，应用优化配置：
{ "agents": { "defaults": { "memorySearch": { "chunking": { "tokens": 250, "overlap": 60 }, "query": { "maxResults": 10, "minScore": 0.15, "hybrid": { "enabled": true, "vectorWeight": 0.75, "textWeight": 0.25, "candidateMultiplier": 8, "mmr": { "enabled": true, "lambda": 0.7 }, "temporalDecay": { "enabled": true, "halfLifeDays": 90 } } } } } } }
使用 gateway config.patch 应用。
三、优化 memoryFlush prompt 让新日志自动加 tags + 中文分词：
{ "agents": { "defaults": { "compaction": { "memoryFlush": { "prompt": "将对话内容整理为结构化日志，写入 memory/YYYY-MM-DD.md。\n\n格式要求：\n1. 文件第一行必须是 <!-- tags: 关键词1, 关键词2, ... --> 标签行\n2. 中文关键词之间加空格分隔\n3. 只保留有价值的信息\n4. 控制在 5KB 以内" } } } } }
四、批量加 tags 对 memory/projects/*.md 中缺少 tags 的文件，根据内容自动添加 <!-- tags: ... --> 行。
python3 SKILL_DIR/scripts/add-tags.py /path/to/memory/projects/
五、压缩日志 压缩 >8KB 的旧日志到 <5KB，原文备份到 archive/：
python3 SKILL_DIR/scripts/compress-logs.py /path/to/memory/ --max-kb 5
六、重建索引 openclaw memory index --force
七、设置自动维护 cron 建议每周日凌晨自动执行压缩+清理+补标签+重建索引。
关键技术点
FTS5 unicode61 Bug：unicode61 分词器把连续 CJK 字符当作一个 token；搜索“怀孕”无法匹配“老婆刚怀孕”（因为后者是一个 token）。Workaround：中文关键词之间加空格 → FTS5 正确分词。
0.6B 模型参数调优：vectorWeight 0.75，向量主导（FTS5 中文不可靠）；minScore 0.15，小模型分数普遍偏低；chunking 250 tokens，更小的 chunk 帮助弱模型匹配。
三层架构：P0（MEMORY.md）核心事实，<2KB；P1（projects/ + lessons/）按需搜索，带 tags；P2（日志 + archive）历史记录。
适用场景：需要维护 OpenClaw 中文记忆、提升中文搜索命中率、整理记忆文件与知识库的用户。限制：资料未提供具体平台兼容范围、依赖版本、性能上限及收费信息。