用途：替代有损的扁平记忆压缩，从 MEMORY.md 构建层级摘要的有向无环图（DAG），原始条目永不删除，只组织为可搜索的多层摘要体系。
主要能力：按深度使用不同提示词。d0 叶节点保留文件操作、时间戳、具体动作与错误（小时级）；d1 浓缩保留相对上一上下文的变化与决策（会话级）；d2 弧线保留目标到结果及延续项（天级）；d3+ 持久层保留项目身份、架构决策、用户偏好等长期上下文。支持跨所有深度搜索、查看 DAG 树、检查某摘要及其子节点、撤销某次浓缩。
使用方式：通过 python3 compact.py 运行。常用命令：python3 compact.py --compact（叶节点加浓缩）、--compact --depth 0（仅 d0）、--compact --depth 2、--status、--tree、--search "部署问题"、--inspect <summary-id>、--dissolve <summary-id>、--format json。流程为读取条目、按默认每 20 条分组生成 d0、叶节点超过 fanout（默认 5）时向上凝练，直到 DAG 在预算内。
配置默认值：chunk_size 20、fanout 5、max_depth 4、token_budget 8000。状态存储在 ~/.openclaw/skill-state/memory-dag-compactor/state.yaml，字段含 last_compact_at、dag_nodes、dag_edges、entry_count、compact_history。
适用场景：每晚 11 点定时压缩、MEMORY.md 超过阈值（默认 200 条）时、长任务前、代理报告“不记得”本应存在的内容时。
限制：不修改或删除 MEMORY.md，DAG 只是叠加层；每个摘要含列出被压缩内容的 [Expand for details about: ...] 页脚；dissolve 可逆转一次浓缩。具体平台支持与收费信息暂未提供。