OpenMemClaw 🧠

OpenClaw 记忆汇总工具 - 从聊天记录生成用户画像，支持记忆回放迁移

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📖 简介

OpenMemClaw 是一个双工具系统，用于：

1. OpenMemClaw（记忆提取器） - 分析聊天记录（飞书/Telegram/WhatsApp 等），生成结构化的用户画像文档
2. MemoryPlayer（记忆回放器） - 将用户画像转换为 OpenClaw 标准记忆格式，实现记忆迁移

使用场景

• ✅ 从旧 OpenClaw 实例迁移记忆到新实例
• ✅ 从聊天记录自动构建用户画像
• ✅ 备份和恢复 AI 助手记忆
• ✅ 多设备/多实例记忆同步

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🚀 快速开始

安装

cd /root/.openclaw/workspace/OpenMemClaw
npm install
npm link  # 全局安装 openmemclaw 命令

一键处理

# 从飞书聊天记录生成画像并迁移到 OpenClaw
openmemclaw process \
  --file chat-export.json \
  --target /root/.openclaw/workspace

分步执行

# Step 1: 导入聊天记录
openmemclaw import --file chat-export.json --format json

# Step 2: AI 分析生成画像
openmemclaw analyze --input chat-intermediate.json --output user-profile.md

# Step 3: 回放记忆到 OpenClaw
openmemclaw play --profile user-profile.md --target /root/.openclaw/workspace

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📋 命令参考

import - 导入聊天记录

openmemclaw import --file <path> [--format json|csv|md] [--output <path>]

选项：

• --file - 聊天记录导出文件路径（必填）
• --format - 文件格式，默认：json
• --output - 输出中间格式文件路径

analyze - 分析生成画像

openmemclaw analyze --input <path> [--output <path>]

选项：

• --input - 中间格式 JSON 文件路径（必填）
• --output - 输出画像文件路径，默认：user-profile.md

play - 回放记忆

openmemclaw play --profile <path> [--target <path>] [--dry-run] [--merge]

选项：

• --profile - 用户画像文件路径（必填）
• --target - 目标 OpenClaw 工作区，默认：当前目录
• --dry-run - 预览模式，不写入文件
• --merge - 合并到现有记忆（而非覆盖）

process - 一键流程

openmemclaw process --file <path> [--target <path>]

选项：

• --file - 聊天记录导出文件（必填）
• --target - 目标 OpenClaw 工作区（可选）

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📁 项目结构

OpenMemClaw/
├── src/
│   ├── index.js              # CLI 入口
│   ├── importers/
│   │   └── feishu-importer.js  # 飞书导入器
│   ├── analyzers/
│   │   └── profile-analyzer.js # 画像分析器
│   └── player/
│       └── memory-player.js    # 记忆回放器
├── docs/
│   └── USER_PROFILE_SCHEMA.md  # 画像格式规范
├── examples/
│   └── user-profile-example.md # 示例画像
└── package.json

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📝 用户画像格式

OpenMemClaw 生成标准化的 user-profile.md 文件，包含：

• 📅 生成信息（数据来源、时间范围）
• 👤 基础信息（称呼、时区、语言）
• 🎯 核心项目（技术栈、阶段、优先级）
• 🧠 行为特征（沟通风格、决策模式）
• ❤️ 偏好与兴趣（技术、工具、内容）
• 👥 人际关系（联系人、协作模式）
• 📝 记忆规则（记住什么、隐私边界）
• 📊 统计摘要
• 🔗 原始数据引用

详见：docs/USER_PROFILE_SCHEMA.md

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🔄 记忆迁移流程

┌──────────────────────┐         ┌──────────────────────┐
│   OpenMemClaw        │         │   MemoryPlayer       │
│   (记忆提取器)        │         │   (记忆回放器)        │
│                      │         │                      │
│  飞书聊天记录         │         │  user-profile.md     │
│       ↓              │         │       ↓              │
│  AI 分析汇总          │         │  格式转换            │
│       ↓              │         │       ↓              │
│  user-profile.md     │  ───►   │  MEMORY.md           │
│  (综合画像)          │  导入    │  USER.md             │
│                      │         │  memory/YYYY-MM-DD.md │
└──────────────────────┘         └──────────────────────┘

生成的 OpenClaw 文件

workspace/
├── MEMORY.md              # 长期记忆（项目、偏好）
├── USER.md                # 用户基本信息
└── memory/
    └── YYYY-MM-DD.md      # 迁移日志

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⚙️ 配置

AI 模型配置

默认使用 Qwen3.5-plus，可在 src/analyzers/profile-analyzer.js 中修改：

const analyzer = new ProfileAnalyzer({
  model: 'qwen3.5-plus'  // 或 'claude', 'gpt-4', etc.
});

飞书聊天记录导出

1. 打开飞书桌面客户端
2. 进入要导出的对话
3. 右键 → 导出聊天记录
4. 选择 JSON 格式（推荐）

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🛠️ 开发

添加新的导入器

在 src/importers/ 下创建新文件：

class TelegramImporter {
  async import(filePath) {
    // 实现 Telegram 聊天记录解析
  }
}

扩展分析逻辑

修改 src/analyzers/profile-analyzer.js 中的 _buildAnalysisPrompt 方法。

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📄 许可证

MIT

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🙏 致谢

• OpenClaw - AI 助手框架
• Qwen - AI 分析模型