Claw 历史记录:完整时间线与审计日志 - Openclaw Skills

作者:互联网

2026-03-30

AI教程

什么是 Claw 历史记录?

Claw 历史记录是一个强大的诊断和问责工具,旨在按时间顺序提供 AI 智能体执行过的每一项操作记录。通过利用 Openclaw Skills,该工具超越了简单的会话级记忆,重构了从智能体首次记录的活动到当前时刻的完整时间线。它综合了长期记忆文件、会话清单和工具日志的数据,以确保绝对的透明度。

此技能对于需要了解智能体行为演变或核实过去决策的开发人员至关重要。通过与 Openclaw Skills 集成,历史记录保持可审计且有据可查,并根据可用数据源将事件分类为“已确认”或“已推断”。

下载入口:https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/bluebirdback/claw-history

安装与下载

1. ClawHub CLI

从源直接安装技能的最快方式。

npx clawhub@latest install claw-history

2. 手动安装

将技能文件夹复制到以下位置之一

全局模式 ~/.openclaw/skills/ 工作区 /skills/

优先级:工作区 > 本地 > 内置

3. 提示词安装

将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。

请帮我使用 Clawhub 安装 claw-history。如果尚未安装 Clawhub,请先安装(npm i -g clawhub)。

Claw 历史记录 应用场景

  • 长期审计智能体表现,以确保合规性和准确性。
  • 通过识别特定操作的起源,调试复杂的跨会话工作流。
  • 为利益相关者生成关于智能体活动的完整问责报告。
  • 使用 Openclaw Skills 从存储在记忆系统中的里程碑中恢复历史背景。
  • 识别智能体生命周期中日志记录或记忆保留方面的差距。
Claw 历史记录 工作原理
  1. 扫描记忆目录和系统日志,识别最早的时间戳(即诞生标记)。
  2. 汇总来自多个来源的数据,包括每日记忆 Markdown 文件和全局里程碑记录。
  3. 去除持久记忆与临时会话日志之间的重复条目,以确保准确性。
  4. 将所有捕获的事件按从旧到新的严格时间顺序排序。
  5. 根据所发现证据的直接程度,将每个条目标记为“已确认”或“已推断”。
  6. 生成包含覆盖范围、按时间顺序的历史记录和信心评估的最终报告。

Claw 历史记录 配置指南

要启用此功能,请确保您的环境支持 Openclaw Skills 所需的标准记忆目录结构。

# 验证您的记忆目录是否存在并包含历史日志
ls memory/ | grep ".md"

该技能会自动与您现有的 MEMORY.md 和每日日志文件对接。除了核心智能体框架外,无需安装其他软件。

Claw 历史记录 数据架构与分类体系

字段 描述 来源
诞生标记 首次记录的时间戳及其来源 记忆文件
覆盖范围 日期范围和检查的特定文件 文件元数据
操作条目 YYYY-MM-DD HH:MM (时区) — 状态 — 操作 — 结果 集成日志
信心指数 基于数据密度的偏高、中等或偏低评价 分析逻辑
差距 缺失的时间窗口或无法访问的日志列表 系统审计
name: claw-history
description: Provide a chronological history of all actions the agent has taken from the beginning (birth) until now. Use when the user asks for full lifetime timeline/accountability, "from birth until now," "everything you've done so far," "full action log," or equivalent chronological-history requests.

Claw History

Return the most complete, auditable lifetime timeline possible.

Core Rule

Do not default to current-session history. Reconstruct from earliest available evidence to now.

Required Data Sources (in this order)

  1. Earliest and recent memory/YYYY-MM-DD*.md files (find first/last dates).
  2. MEMORY.md for long-term milestones.
  3. Available session inventory/history (main + sub-agent sessions when accessible).
  4. Current conversation/tool logs.

If any source is unavailable, explicitly state that gap.

Workflow

  1. Determine earliest known timestamp (“birth marker”) from records.
  2. Collect confirmed actions across all available periods.
  3. De-duplicate overlapping entries from memory/session logs.
  4. Sort strictly oldest → newest.
  5. Mark each entry as:
    • Confirmed (direct evidence), or
    • Inferred (indirect/partial evidence).
  6. Add a final coverage summary with what was and was not visible.

Output Format

  • Birth marker: first known timestamp + source
  • Scope covered: date range + sources checked
  • Chronological history (oldest → newest):
    • YYYY-MM-DD HH:MM (TZ) — [Confirmed|Inferred] Action — Result
  • Gaps / limits: missing windows, inaccessible logs, uncertainty
  • Confidence: high / medium / low

Quality Rules

  • Never invent timestamps or actions.
  • Prefer evidence-backed entries over narrative summaries.
  • If exact time is unknown, use best-known granularity (date/session order) and label it.
  • Include source pointers when possible (file + line or log reference).
  • If user requested “all actions,” include both major milestones and notable operational actions.