反思记忆工具

技能简介

keep 是一个面向 AI 助手的反思记忆系统，通过 Protocol Block 和会话钩子实现跨会话的状态保持。核心实践为 keep reflect ，引导完成从观察到更新的完整反思循环。

业务背景

解决AI助手"失忆"痛点，让每次对话都能延续上次上下文。通过自动化的反思循环，将零散会话转化为结构化知识积累，确保重要承诺、洞察和文档索引不会随会话结束而丢失，提升长期协作的连贯性与可靠性。

落地案例：产品经理连续三天与AI讨论同一产品方案。首日提出需求后，次日AI已忘记细节需重复说明。使用keep后，AI自动记录关键决策、待办承诺和技术债务，第三日直接调取前序上下文继续推进，无需反复对齐背景，显著减少沟通损耗。

能做什么

• 自动安装 Protocol Block 与会话钩子（支持 Claude Code、Kiro、Codex、OpenClaw）
• 执行结构化反思：收集→镜像→对话→归属→更新
• 追踪开放承诺与请求（speech-act 标记）
• 索引文档、洞察与故障模式
• 检索历史情境与既有知识

使用说明

安装指令：

# 使用 uv 安装（推荐）
uv tool install keep-skill[local]

# 或 pip 安装
pip install keep-skill[local]

首次使用：运行任意 keep 命令触发自动初始化，检测环境并注入 Protocol Block。

日常实践：

keep reflect                 # 启动反思流程
keep now                     # 查看当前意图
keep find "topic"            # 检索相关知识
keep put "insight" -t type=learning -t topic=X    # 记录洞察
keep put "I will do Y" -t act=commitment -t status=open  # 创建承诺
keep get .tag/act            # 查看 speech-act 标记参考

自检恢复：若系统规则中缺失 ## keep: Reflective Memory 区块，需手动追加 Protocol Block。

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• Protocol Block 被覆盖将导致跨会话记忆丢失，需定期校验系统规则
• 依赖本地文件系统存储（KEEP_STORE_PATH），路径配置错误将引发数据不可达
• 自动升级机制可能引入行为变更，生产环境建议锁定版本
• 反思深度取决于实际执行而非命令调用，存在形式化执行风险

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/hughpyle/keep/SKILL.md
来源类型：GitHub 仓库