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🦀 ClawHub

long-term-task-memory

by @zuoanco

按需调用火山引擎 Milvus 向量数据库进行长期记忆存储与检索，支持灵活的数据格式区分角色、事件、项目等维度；当用户明确要求保存、查询、更新或删除长期记忆时使用

Versionv1.0.2
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#legal#productivity
TERMINAL
clawhub install long-term-task-memory

📖 About This Skill

name: long-term-task-memory description: 按需调用火山引擎 Milvus 向量数据库进行长期记忆存储与检索，支持灵活的数据格式区分角色、事件、项目等维度；当用户明确要求保存、查询、更新或删除长期记忆时使用 dependency: python: - pymilvus==2.3.0

长期任务记忆管理

功能说明

本 Skill 提供火山引擎 Milvus 向量数据库的操作能力，用于长期记忆的存储与检索。

核心能力：

  • 建立连接：连接到 Milvus 数据库实例
  • 存储记忆：保存任务、事件、项目等信息到向量数据库
  • 查询搜索：按条件检索历史记忆
  • 更新记录：修改已存储的记忆信息
  • 删除记录：清理不需要的记忆

    • 使用方式：当用户明确要求"保存到长期记忆"、"查询历史任务"、"更新记忆状态"、"删除记录"等操作时调用。

    前置准备

    环境配置

    编辑 .env 文件，填写 Milvus 连接信息： 

    # Milvus 实例访问地址
MILVUS_URI=http://your-instance.milvus.ivolces.com:19530
    Milvus 认证令牌（格式：Username:Password）
    
MILVUS_TOKEN=root:yourpassword

    .env 文件加载优先级： 1. 脚本所在目录（scripts/.env） 2. 当前工作目录（./.env） 3. Skill 根目录（long-term-task-memory/.env）

    获取配置信息： 1. 登录火山引擎控制台 2. 进入向量数据库 Milvus 服务 3. 创建或选择实例 4. 在实例详情页获取访问地址（URI） 5. 使用实例的用户名和密码组成 Token

    数据格式

    灵活的数据结构

    支持多维度区分的灵活数据格式：

    {
  "memory_id": "唯一标识（可选，自动生成）",
  "content": "记忆内容描述",
  "category": "分类（task/event/project/note等）",
  "role": "角色标识（如：pm/dev/manager等）",
  "project": "项目名称",
  "event": "事件名称",
  "status": "状态（pending/in_progress/completed等）",
  "priority": "优先级（high/medium/low）",
  "tags": ["标签1", "标签2"],
  "context": {
    "自定义上下文信息": "支持任意JSON结构"
  },
  "metadata": {
    "自定义元数据": "支持任意JSON结构"
  }
}

    维度说明

    | 维度 | 字段 | 说明 | 示例值 | |------|------|------|--------| | 分类 | category | 记忆类型 | task、event、project、note、decision | | 角色 | role | 相关角色 | pm、dev、manager、designer | | 项目 | project | 所属项目 | website-redesign、app-v2 | | 事件 | event | 相关事件 | sprint-2024-q1、release-2.0 | | 状态 | status | 当前状态 | pending、in_progress、completed、archived | | 优先级 | priority | 重要程度 | high、medium、low | | 标签 | tags | 自定义标签 | ["urgent", "backend", "api"] | | 上下文 | context | 背景信息 | 任意 JSON 结构 | | 元数据 | metadata | 额外信息 | 任意 JSON 结构 |

    操作手册

    1. 建立连接

    功能：初始化数据库连接并创建集合（如不存在）

    命令： 

    python scripts/milvus_manager.py --action init

    参数：

  • --action init：执行初始化操作
  • --collection：集合名称（可选，默认：task_memory）
  • --recreate：是否重建集合（可选，会删除现有数据）

    • 示例： 

    # 初始化默认集合
python scripts/milvus_manager.py --action init
    初始化指定集合
    
python scripts/milvus_manager.py --action init --collection project_memory
    重建集合（清空数据）
    
python scripts/milvus_manager.py --action init --recreate

    输出： 

    ✓ 已加载环境配置文件：/path/to/.env
✓ 成功连接到 Milvus 实例：http://your-instance.milvus.ivolces.com:19530
✓ 成功创建集合：task_memory

    2. 存储记忆

    功能：将记忆信息保存到数据库

    命令： 

    python scripts/milvus_manager.py --action save --memory-file <文件路径>

    参数：

  • --action save：执行保存操作
  • --memory-file：记忆信息文件路径（JSON 格式）
  • --collection：集合名称（可选）

    • 准备记忆文件：

    创建 memory.json 文件： 

    {
  "content": "完成用户认证模块的重构，采用 JWT 令牌方案",
  "category": "task",
  "role": "dev",
  "project": "website-redesign",
  "event": "sprint-2024-q1",
  "status": "completed",
  "priority": "high",
  "tags": ["backend", "auth", "jwt"],
  "context": {
    "tech_stack": ["Python", "FastAPI"],
    "estimated_hours": 16,
    "completed_date": "2024-03-15"
  },
  "metadata": {
    "assignee": "张三",
    "reviewer": "李四",
    "related_docs": ["api-docs.md", "auth-guide.md"]
  }
}

    示例： 

    # 保存记忆
python scripts/milvus_manager.py --action save --memory-file ./memory.json
    保存到指定集合
    
python scripts/milvus_manager.py --action save --memory-file ./memory.json --collection project_memory

    输出： 

    ✓ 已加载环境配置文件：/path/to/.env
✓ 成功连接到 Milvus 实例：http://your-instance.milvus.ivolces.com:19530
✓ 任务已保存，ID：550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000

    更多示例：

    // 项目记忆
{
  "content": "Website 重构项目，目标是在 Q2 完成前端升级",
  "category": "project",
  "project": "website-redesign",
  "status": "in_progress",
  "priority": "high",
  "tags": ["frontend", "react", "typescript"],
  "context": {
    "start_date": "2024-01-01",
    "target_date": "2024-06-30",
    "budget": "500k"
  }
}
    // 事件记忆
{
  "content": "2024 Q1 冲刺计划会议，确定优先级排序",
  "category": "event",
  "event": "sprint-2024-q1",
  "project": "website-redesign",
  "tags": ["meeting", "planning"],
  "context": {
    "date": "2024-01-05",
    "participants": ["PM", "Tech Lead", "Devs"],
    "decisions": ["优先完成用户认证", "推迟支付模块"]
  }
}
    // 决策记忆
{
  "content": "决定采用微服务架构重构后端系统",
  "category": "decision",
  "role": "manager",
  "project": "backend-refactor",
  "tags": ["architecture", "critical"],
  "context": {
    "date": "2024-02-20",
    "reason": "现有单体架构无法支撑业务增长",
    "alternatives": ["继续单体架构", "SOA架构"]
  }
}

    3. 查询搜索

    功能：按条件检索历史记忆

    命令： 

    python scripts/milvus_manager.py --action query [过滤参数]

    参数：

  • --action query：执行查询操作
  • --category：按分类过滤
  • --role：按角色过滤
  • --project：按项目过滤
  • --event：按事件过滤
  • --status：按状态过滤
  • --priority：按优先级过滤
  • --limit：返回数量限制（默认：10）
  • --collection：集合名称（可选）

    • 示例：

    # 查询所有待处理的任务
python scripts/milvus_manager.py --action query --status pending
    查询特定项目的所有记忆
    
python scripts/milvus_manager.py --action query --project website-redesign
    查询开发角色的任务
    
python scripts/milvus_manager.py --action query --role dev --category task
    查询特定事件的相关记忆
    
python scripts/milvus_manager.py --action query --event sprint-2024-q1
    组合查询：高优先级的进行中任务
    
python scripts/milvus_manager.py --action query --status in_progress --priority high
    查询最近 20 条记录
    
python scripts/milvus_manager.py --action query --limit 20

    输出： 

    ✓ 已加载环境配置文件：/path/to/.env
✓ 成功连接到 Milvus 实例：http://your-instance.milvus.ivolces.com:19530
✓ 查询到 3 个任务
    查询结果：
[
  {
    "memory_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
    "content": "完成用户认证模块的重构",
    "category": "task",
    "role": "dev",
    "project": "website-redesign",
    "status": "completed",
    "priority": "high",
    "created_at": "2024-03-15T10:30:00",
    "tags": ["backend", "auth"]
  },
  ...
]

    获取单条记忆详情： 

    python scripts/milvus_manager.py --action get --memory-id <记忆ID>

    4. 更新记录

    功能：修改已存储记忆的状态或内容

    命令： 

    python scripts/milvus_manager.py --action update --memory-id  --status <新状态>

    参数：

  • --action update：执行更新操作
  • --memory-id：记忆唯一标识
  • --status：新状态值
  • --collection：集合名称（可选）

    • 示例：

    # 更新任务状态为完成
python scripts/milvus_manager.py --action update \
  --memory-id 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 \
  --status completed
    更新任务状态为进行中
    
python scripts/milvus_manager.py --action update \
  --memory-id 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 \
  --status in_progress

    输出： 

    ✓ 已加载环境配置文件：/path/to/.env
✓ 成功连接到 Milvus 实例：http://your-instance.milvus.ivolces.com:19530
✓ 找到任务：550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000
✓ 任务已保存，ID：550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000
✓ 任务状态已更新：550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 -> completed

    5. 删除记录

    功能：从数据库中移除记忆

    命令： 

    python scripts/milvus_manager.py --action delete --memory-id

    参数：

  • --action delete：执行删除操作
  • --memory-id：记忆唯一标识
  • --collection：集合名称（可选）

    • 示例： 

    # 删除指定记忆
python scripts/milvus_manager.py --action delete \
  --memory-id 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000

    输出： 

    ✓ 已加载环境配置文件：/path/to/.env
✓ 成功连接到 Milvus 实例：http://your-instance.milvus.ivolces.com:19530
✓ 任务已删除：550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000

    使用场景

    场景 1：项目任务管理

    用户："把网站重构项目的任务保存到长期记忆"

    执行： 1. 提取任务信息 2. 创建记忆文件（category=task, project=website-redesign） 3. 调用存储命令

    场景 2：按项目查询历史

    用户："查询 website-redesign 项目的所有记忆"

    执行： 

    python scripts/milvus_manager.py --action query --project website-redesign --limit 50

    场景 3：按角色查询任务

    用户："查看开发人员（dev）的所有待处理任务"

    执行： 

    python scripts/milvus_manager.py --action query --role dev --status pending

    场景 4：更新任务进度

    用户："将任务 xxx 标记为完成"

    执行： 

    python scripts/milvus_manager.py --action update --memory-id xxx --status completed

    场景 5：记录决策

    用户："记录这次架构决策到长期记忆"

    执行： 1. 提取决策内容 2. 创建记忆文件（category=decision） 3. 调用存储命令

    资源索引

  • 环境配置文件：.env
  • 操作脚本：scripts/milvus_manager.py
  • 格式参考：references/memory-format.md

    • 注意事项

    配置要求

  • 使用前必须配置 .env 文件
  • 如果配置不完整，脚本会提示缺少的配置项
  • .env 文件支持多个位置自动加载

    • 数据管理

  • 合理使用分类、角色、项目等维度便于检索
  • 使用标签增加灵活性
  • 定期清理不需要的记忆
  • 重要数据建议备份

    • 性能优化

  • 查询时使用合理的过滤条件
  • 避免返回过多结果（合理设置 limit）
  • 为常用查询维度建立索引