记忆与绩效管道适用于哪些场景？

记忆与绩效管道可用于需要该Agent Skill能力的 AI Agent 工作流，建议结合官方文档与本页安装命令试用。

记忆与绩效管道 Skill安装与使用教程

Q: 如何安装 记忆与绩效管道？

Q: 记忆与绩效管道 适用于哪些场景？

记忆与绩效管道 可用于需要该Agent Skill能力的 AI Agent 工作流，建议结合官方文档与本页安装命令试用。

SkillClawHub

io.clawhub.joe-rlo/memory-pipeline · v0.4.0

完整的智能体记忆与绩效系统：抽取结构化事实、构建知识图谱、生成简报，并通过赛前准备、工具策略、结果压缩与行动复盘来强制约束执行纪律。还能把外部知识（ChatGPT 导出记录等）纳入可检索的记忆。适用于记忆管理、简报生成、知识整合、外部数据导入、智能体一致性，以及提升跨会话的执行质量。

原文名称：Memory Pipeline

原文描述：Complete agent memory + performance system. Extracts structured facts, builds knowledge graphs, generates briefings, and enforces execution discipline via pre-game routines, tool policies, result compression, and after-action reviews. Includes external knowledge ingestion (ChatGPT exports, etc.) into searchable memory. Use when working on memory management, briefing generation, knowledge consolidation, external data ingestion, agent consistency, or improving execution quality across sessions.

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建议先在本页复制安装配置，再到上游核对文档与权限。

热度数据

星标4

下载量3.9k

安装量130

产品介绍

完整的智能体记忆与绩效系统：抽取结构化事实、构建知识图谱、生成简报，并通过赛前准备、工具策略、结果压缩与行动复盘来强制约束执行纪律。还能把外部知识（ChatGPT 导出记录等）纳入可检索的记忆。适用于记忆管理、简报生成、知识整合、外部数据导入、智能体一致性，以及提升跨会话的执行质量。记忆与绩效管道是一个Agent Skill，收录自 ClawHub。本页提供产品介绍、配置教程、安装命令与适用场景，支持 Trae、通义灵码、Cursor、Claude Code、VS Code 等。

Pipeline Game Agent Memory

AgentHub Verified 可用性验证技术测试通过

自动化测试流水线已校验安装命令、传输协议与客户端兼容性

最近校验时间2026-09-30

安装配置格式测试有效CLI 与 mcpServers JSON 语法校验通过

协议连接与握手响应正常支持标准 JSON-RPC 2.0 规格规范

上游数据源存活来源 clawhub，可正常下载依赖

测试可用客户端openclaw、Claude Code、Claude Desktop 等

安全等级： A+ 级 · 零权限本地沙盒 (A+)·该工具经 AgentHub 静态安全特征扫描，无高危越权行为。建议在项目级配置文件中指定工作区范围。

Score 70/100

将提示词发送给您的 AI 安装该 Skill

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点击「复制配置」直接粘贴到客户端

# 改 --ai 切换客户端：trae | lingma | workbuddy | kimi | qwen | cursor | claude-code | windsurf | cline | vscode | codex | openclaw
curl -fsSL "https://myagenthub.cn/cli/agenthub-skill.mjs" | node --input-type=module - init joe-rlo/memory-pipeline --ai cursor -y

配置教程

打开记忆与绩效管道详情页，确认来源为 ClawHub，并阅读下方适用场景。
选择 Trae、通义灵码、WorkBuddy、Cursor、Claude Code 或通用 CLI，复制对应安装命令。
在终端执行命令，或将 SKILL.md 放到项目的 .trae/skills/、.lingma/skills/、.cursor/skills/ 等目录。
重载客户端窗口后，在对话中描述任务，Agent 会按 Skill description 自动匹配。

安装命令

以下安装命令与配置步骤已写入页面 HTML，搜索引擎与未启用 JavaScript 的浏览器均可直接读取。

通用 — Skills CLI（推荐）

AgentHub CLI（改 --ai）

# 改 --ai 切换客户端：trae | lingma | workbuddy | kimi | qwen | cursor | claude-code | windsurf | cline | vscode | codex | openclaw
curl -fsSL "https://myagenthub.cn/cli/agenthub-skill.mjs" | node --input-type=module - init joe-rlo/memory-pipeline --ai cursor -y

API 一键下载

# 手动下载（Cursor 项目级示例）
mkdir -p .cursor/skills/memory-pipeline
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=memory-pipeline&version=0.4.0" -o /tmp/memory-pipeline.zip
unzip -o /tmp/memory-pipeline.zip -d .cursor/skills/memory-pipeline

Cursor

AgentHub CLI（改 --ai）

curl -fsSL "https://myagenthub.cn/cli/agenthub-skill.mjs" | node --input-type=module - init joe-rlo/memory-pipeline --ai cursor -y

API 一键下载

mkdir -p .cursor/skills/memory-pipeline
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=memory-pipeline&version=0.4.0" -o /tmp/memory-pipeline.zip
unzip -o /tmp/memory-pipeline.zip -d .cursor/skills/memory-pipeline

ClawHub CLI 安装后复制

# 在项目根目录执行 install
clawhub install joe-rlo/memory-pipeline
mkdir -p .cursor/skills/memory-pipeline
cp -R ./skills/memory-pipeline/. .cursor/skills/memory-pipeline/

# 源：./skills/memory-pipeline/SKILL.md
# 目标：.cursor/skills/memory-pipeline/SKILL.md

Trae（字节跳动）

Trae 原生支持 Skill 规范：项目级配置在 .trae/skills/<技能名>/，全局在 ~/.trae/skills/
点击复制安装命令在项目根目录终端执行，自动拉取 SKILL.md 及相关依赖
重载 Trae 窗口后，在 AI 对话中描述需求即可自动激活该技能

AgentHub CLI（改 --ai）

curl -fsSL "https://myagenthub.cn/cli/agenthub-skill.mjs" | node --input-type=module - init joe-rlo/memory-pipeline --ai trae -y

API 一键下载

mkdir -p .trae/skills/memory-pipeline
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=memory-pipeline&version=0.4.0" -o /tmp/memory-pipeline.zip
unzip -o /tmp/memory-pipeline.zip -d .trae/skills/memory-pipeline

用户级目录

mkdir -p ~/.trae/skills/memory-pipeline
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=memory-pipeline&version=0.4.0" -o /tmp/memory-pipeline.zip
unzip -o /tmp/memory-pipeline.zip -d ~/.trae/skills/memory-pipeline

通义灵码（阿里）

通义灵码支持在项目 .lingma/skills/<技能名>/ 或用户全局目录 ~/.lingma/skills/ 识别技能
终端运行安装命令拉取 SKILL.md
打开通义灵码智能体（Agent）模式，对话即可自动按 description 匹配该技能

AgentHub CLI（改 --ai）

curl -fsSL "https://myagenthub.cn/cli/agenthub-skill.mjs" | node --input-type=module - init joe-rlo/memory-pipeline --ai lingma -y

API 一键下载

mkdir -p .lingma/skills/memory-pipeline
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=memory-pipeline&version=0.4.0" -o /tmp/memory-pipeline.zip
unzip -o /tmp/memory-pipeline.zip -d .lingma/skills/memory-pipeline

用户级目录

mkdir -p ~/.lingma/skills/memory-pipeline
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=memory-pipeline&version=0.4.0" -o /tmp/memory-pipeline.zip
unzip -o /tmp/memory-pipeline.zip -d ~/.lingma/skills/memory-pipeline

WorkBuddy / 腾讯云代码助手

WorkBuddy 只从项目 .workbuddy/skills/<技能名>/（用户级 ~/.workbuddy/skills/）读取技能；.codebuddy/skills/ 属于 CodeBuddy
上方 Skills CLI 命令以 -a codebuddy 安装，末尾已附同步命令，把技能复制到 .workbuddy/skills
用 AgentHub CLI（--ai workbuddy）会自动同步；完成后重载对话面板，即按 SKILL.md 的 description 自动索引

AgentHub CLI（改 --ai）

curl -fsSL "https://myagenthub.cn/cli/agenthub-skill.mjs" | node --input-type=module - init joe-rlo/memory-pipeline --ai workbuddy -y

API 一键下载

mkdir -p .workbuddy/skills/memory-pipeline
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=memory-pipeline&version=0.4.0" -o /tmp/memory-pipeline.zip
unzip -o /tmp/memory-pipeline.zip -d .workbuddy/skills/memory-pipeline

用户级目录

mkdir -p ~/.workbuddy/skills/memory-pipeline
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=memory-pipeline&version=0.4.0" -o /tmp/memory-pipeline.zip
unzip -o /tmp/memory-pipeline.zip -d ~/.workbuddy/skills/memory-pipeline

Claude Code

AgentHub CLI（改 --ai）

curl -fsSL "https://myagenthub.cn/cli/agenthub-skill.mjs" | node --input-type=module - init joe-rlo/memory-pipeline --ai claude-code --global -y

API 一键下载

mkdir -p ~/.claude/skills/memory-pipeline
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=memory-pipeline&version=0.4.0" -o /tmp/memory-pipeline.zip
unzip -o /tmp/memory-pipeline.zip -d ~/.claude/skills/memory-pipeline

ClawHub CLI 安装后复制

clawhub install joe-rlo/memory-pipeline
mkdir -p ~/.claude/skills/memory-pipeline
cp -R ./skills/memory-pipeline/. ~/.claude/skills/memory-pipeline/

# 源：./skills/memory-pipeline/SKILL.md
# 目标：~/.claude/skills/memory-pipeline/SKILL.md
# https://clawhub.ai/joe-rlo/memory-pipeline

Kimi Code（月之暗面）

Kimi Code 兼容标准 Agent Skills：项目技能位于 .agents/skills/<技能名>/，全局位于 ~/.agents/skills/
终端执行命令完成安装
在 Kimi Code CLI 或 Agent 对话中提出相应任务，AI 会自动按步骤规划与执行

AgentHub CLI（改 --ai）

curl -fsSL "https://myagenthub.cn/cli/agenthub-skill.mjs" | node --input-type=module - init joe-rlo/memory-pipeline --ai kimi -y

API 一键下载

mkdir -p .agents/skills/memory-pipeline
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=memory-pipeline&version=0.4.0" -o /tmp/memory-pipeline.zip
unzip -o /tmp/memory-pipeline.zip -d .agents/skills/memory-pipeline

用户级目录

mkdir -p ~/.agents/skills/memory-pipeline
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=memory-pipeline&version=0.4.0" -o /tmp/memory-pipeline.zip
unzip -o /tmp/memory-pipeline.zip -d ~/.agents/skills/memory-pipeline

通义千问（Qwen Code）

通义千问（Qwen Code）支持项目目录 .qwen/skills/<技能名>/ 与全局 ~/.qwen/skills/
终端执行命令将 SKILL.md 部署至目录
在 Qwen Agent 模式下直接发送任务提示词即可自动识别

AgentHub CLI（改 --ai）

curl -fsSL "https://myagenthub.cn/cli/agenthub-skill.mjs" | node --input-type=module - init joe-rlo/memory-pipeline --ai qwen -y

API 一键下载

mkdir -p .qwen/skills/memory-pipeline
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=memory-pipeline&version=0.4.0" -o /tmp/memory-pipeline.zip
unzip -o /tmp/memory-pipeline.zip -d .qwen/skills/memory-pipeline

用户级目录

mkdir -p ~/.qwen/skills/memory-pipeline
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=memory-pipeline&version=0.4.0" -o /tmp/memory-pipeline.zip
unzip -o /tmp/memory-pipeline.zip -d ~/.qwen/skills/memory-pipeline

Windsurf

Windsurf 支持在项目根目录 .windsurf/skills/<技能名>/ 或全局 ~/.codeium/windsurf/skills/ 放置技能
执行安装命令后刷新 Cascade 窗口
对话中 Cascade 会自动识别任务并按 SKILL.md 规范进行编码与重构

AgentHub CLI（改 --ai）

curl -fsSL "https://myagenthub.cn/cli/agenthub-skill.mjs" | node --input-type=module - init joe-rlo/memory-pipeline --ai windsurf -y

API 一键下载

mkdir -p .windsurf/skills/memory-pipeline
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=memory-pipeline&version=0.4.0" -o /tmp/memory-pipeline.zip
unzip -o /tmp/memory-pipeline.zip -d .windsurf/skills/memory-pipeline

用户级目录

mkdir -p ~/.codeium/windsurf/skills/memory-pipeline
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=memory-pipeline&version=0.4.0" -o /tmp/memory-pipeline.zip
unzip -o /tmp/memory-pipeline.zip -d ~/.codeium/windsurf/skills/memory-pipeline

Cline

Cline 支持标准 .agents/skills/<技能名>/ 目录结构
运行命令将技能写入项目
在 VS Code Cline 扩展中提问即可直接调用

AgentHub CLI（改 --ai）

curl -fsSL "https://myagenthub.cn/cli/agenthub-skill.mjs" | node --input-type=module - init joe-rlo/memory-pipeline --ai cline -y

API 一键下载

mkdir -p .agents/skills/memory-pipeline
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=memory-pipeline&version=0.4.0" -o /tmp/memory-pipeline.zip
unzip -o /tmp/memory-pipeline.zip -d .agents/skills/memory-pipeline

Cherry Studio

Cherry Studio 可作为自定义智能体或提示词使用该技能
复制指令获取 SKILL.md 文本内容
在 Cherry Studio → 助手管理中新建/编辑助手，将内容粘贴到「系统提示词」中保存启用

# 下载并提取 SKILL.md 指令内容
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=memory-pipeline&version=0.4.0" -o /tmp/memory-pipeline.zip
unzip -p /tmp/memory-pipeline.zip SKILL.md
# 复制上述输出，粘贴至 Cherry Studio → 助手设置 →「系统提示词」

VS Code / GitHub Copilot

AgentHub CLI（改 --ai）

curl -fsSL "https://myagenthub.cn/cli/agenthub-skill.mjs" | node --input-type=module - init joe-rlo/memory-pipeline --ai vscode -y

API 一键下载

curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=memory-pipeline&version=0.4.0" -o /tmp/memory-pipeline.zip
mkdir -p .github/skills/memory-pipeline
unzip -o /tmp/memory-pipeline.zip -d .github/skills/memory-pipeline

OpenAI Codex

AgentHub CLI（改 --ai）

curl -fsSL "https://myagenthub.cn/cli/agenthub-skill.mjs" | node --input-type=module - init joe-rlo/memory-pipeline --ai codex --global -y

API 一键下载

mkdir -p ~/.codex/skills/memory-pipeline
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=memory-pipeline&version=0.4.0" -o /tmp/memory-pipeline.zip
unzip -o /tmp/memory-pipeline.zip -d ~/.codex/skills/memory-pipeline

ClawHub CLI 安装后复制

clawhub install joe-rlo/memory-pipeline
mkdir -p ~/.codex/skills/memory-pipeline
cp -R ./skills/memory-pipeline/. ~/.codex/skills/memory-pipeline/

# 源：./skills/memory-pipeline/SKILL.md
# 目标：~/.codex/skills/memory-pipeline/SKILL.md

OpenClaw — ClawHub CLI

# OpenClaw / ClawHub CLI（推荐）
# 在项目根或 OpenClaw 工作区目录执行
clawhub install joe-rlo/memory-pipeline

# 安装后 SKILL.md 位于：
#   ./skills/memory-pipeline/SKILL.md
# （若已配置 OpenClaw 工作区，则在 <workspace>/skills/memory-pipeline/）

# 仅查看不安装
clawhub inspect joe-rlo/memory-pipeline

常见报错排查与运行避坑 (Troubleshooting)FAQ

针对记忆与绩效管道在 Cursor、Claude Code 中的常见连接错误与解决办法

在 Cursor / Claude Code 中配置 Memory Pipeline 提示 connection closed 或 exit code 1？

通常由本地运行时环境缺失或命令路径未被 IDE 继承引起。排查步骤： 1. 确认已安装 Node.js 18+（支持 npx）或 Python 3.10+（支持 uvx）； 2. 尝试在终端运行 which npx 或 which uvx，把配置文件中的 "command" 字段改为完整绝对路径； 3. 修改 mcp.json 后，必须完全重载或重启客户端窗口。

Fix Snippet

# 终端测试命令是否存在：
which npx
node -v

提示 spawn npx ENOENT 或 command not found？

这是因为编辑器后台进程未加载完整的终端环境变量（PATH）。解决方案：在全局安装该包（如 npm install -g 包名），或在配置文件中将 command 设置为系统的实际路径（如 Windows 下的 C:\Program Files\nodejs\npx.cmd，Mac 下的 /usr/local/bin/npx）。

调用工具时响应超时或网络下载依赖失败？

国内环境下首次执行 npx 或拉取依赖时可能因网络受限而超时。建议将 npm 镜像源切换为国内高速镜像（npm config set registry https://registry.npmmirror.com），或在系统级开启开发代理工具。

在对话中描述任务，Agent 没有自动调用 Memory Pipeline 规则？

请检查 SKILL.md 是否位于当前项目的 .cursor/skills/Memory Pipeline/SKILL.md（Cursor）或 ~/.claude/skills/Memory Pipeline/SKILL.md（Claude Code）。在输入提问时，可以显式提示 AI “请使用 Memory Pipeline 规范来执行”，以提高智能体的规则匹配权重。

仍连不上？查看 MCP 连接失败排查指南 →

免安装模拟调用 (Playground)

仿真环境

Memory Pipeline 规则注入与 Agent 行为仿真 · 无需配置本地环境，直接预览调用参数与返回格式

沙盒就绪 (Virtual Mock)

fn: agent_skill_runtimeAgent 在上下文中匹配并应用 Memory Pipeline 的 System Prompt 规范与工作流约束

请求入参 (Arguments)JSON Schema

{
  "skill": "Memory Pipeline",
  "rulePath": ".cursor/skills/memory-pipeline/SKILL.md",
  "userGoal": "请使用 Memory Pipeline 的方法与标准帮我完成当前任务",
  "client": "Cursor / Claude Code"
}

💡Agent 在规划任务时会自动生成并传递上述入参

Agent Tool Output

点击上方「模拟运行」按钮

查看该工具在 Agent 内部的返回数据格式

测试环境：AgentHub Virtual SandboxJSON-RPC 2.0

选型与决策建议（为什么选它？）

帮助你快速判断该资源是否契合当前项目，避免盲目折腾

适合什么任务？

需要让 AI 在此领域调用自主工具能力时
替代繁琐的手工重复操作，提升自动化闭环
配合支持 MCP / Skill 的现代 AI 编程客户端

什么时候不建议用？

没有对应环境运行权限或缺少必要 API Key 时
单纯需要简单对话、无需外部系统连接的场景

推荐工作流搭配：

Memory Pipeline + 对应场景 Prompt → 组成标准 Agent 自动化任务

Skill 实战教程：从安装到看见效果

按完整实例走一遍（含期望效果与对比验收）。装完本页资源后，用教程里的提示词核对是否真正生效。

打开教程 →

Agent Skill 是带 SKILL.md 的指令包。安装后，AI 会根据 description 在匹配任务时自动加载，无需每次手动粘贴提示词。

使用方式

安装完成后，在对话中直接描述你的任务（或提及技能名称）。Agent 会先读取 SKILL.md 的 description 判断是否启用，再按其中的步骤执行。可用 /skills（Claude Code）或在设置中查看已加载的 Skills。

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Playwright

MCP ServerMCP Hub 中国389.4k

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收录徽章：把 AgentHub 挂到你的官网

复制下面任意一段代码到项目主页、官网或 GitHub README。徽章是 SVG 热链，无需上传文件，链接指向本页，访客可由此直接找到安装方式。

预览

HTML

<a href="https://myagenthub.cn/p/io.clawhub.joe-rlo/memory-pipeline" title="AgentHub 已收录：记忆与绩效管道" target="_blank" rel="noopener">
  <img src="https://myagenthub.cn/badge/io.clawhub.joe-rlo/memory-pipeline" alt="AgentHub 已收录：记忆与绩效管道" height="20" style="border:0"/>
</a>

Markdown（GitHub README）

[![AgentHub 已收录：记忆与绩效管道](https://myagenthub.cn/badge/io.clawhub.joe-rlo/memory-pipeline)](https://myagenthub.cn/p/io.clawhub.joe-rlo/memory-pipeline)

徽章由 /badge/<资源ID> 动态生成，名称与收录状态变化后自动更新；请保留链接指向，它是收录来源的判定依据。

统一 Manifest

{
  "id": "io.clawhub.joe-rlo/memory-pipeline",
  "type": "skill",
  "version": "0.4.0",
  "displayName": "Memory Pipeline",
  "description": "Complete agent memory + performance system. Extracts structured facts, builds knowledge graphs, generates briefings, and enforces execution discipline via pre-game routines, tool policies, result compression, and after-action reviews. Includes external knowledge ingestion (ChatGPT exports, etc.) into searchable memory. Use when working on memory management, briefing generation, knowledge consolidation, external data ingestion, agent consistency, or improving execution quality across sessions.",
  "author": {
    "name": "joe-rlo",
    "url": "https://clawhub.ai/joe-rlo"
  },
  "homepage": "https://clawhub.ai/joe-rlo/memory-pipeline",
  "distribution": {
    "packages": [
      {
        "registryType": "source",
        "identifier": "joe-rlo/memory-pipeline",
        "version": "0.4.0",
        "runtimeHint": "clawhub install"
      }
    ],
    "remotes": []
  },
  "dependencies": [],
  "installTargets": [
    "openclaw",
    "claude-code",
    "claude-desktop",
    "cursor",
    "codex",
    "vscode"
  ],
  "keywords": [
    "downloads:3938",
    "stars:4",
    "installs:130",
    "Pipeline",
    "Game",
    "Agent Memory"
  ],
  "provenance": {
    "origin": "clawhub",
    "originalId": "joe-rlo/memory-pipeline",
    "originalUrl": "https://clawhub.ai/joe-rlo/memory-pipeline",
    "isOfficial": false,
    "status": "active"
  }
}

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