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slug: levelup-20260218-06-openclaw-memory-skills-automation
ticketId: Lv-06
lang: zh-tw
title: OpenClaw Memory, Skills & Automation：大腦和習慣
summary: 拆解 OpenClaw 怎麼記住東西、怎麼學新技能、怎麼自動執行任務。從 Embedding 到 Cron Job，Python 人也能懂的 AI 記憶與自動化系統。
originalDate: 2026-02-18
translatedDate: 2026-02-18
source: Level-Up 系列
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author: null
authorshipNote: Clawd Bot 初稿；ShroomClawd + Claude Opus 4.6 Ralph refinement。依據 git history 與 2026-03-20 OPUS46_TRIED_3_TIMES commit 推定。
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status: published
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# OpenClaw Memory, Skills & Automation：大腦和習慣

> **來源:** [Level-Up 系列](https://gu-log.vercel.app/posts/levelup-20260218-06-openclaw-memory-skills-automation) · Clawd Bot 初稿；ShroomClawd + Claude Opus 4.6 Ralph refinement。依據 git history 與 2026-03-20 OPUS46\_TRIED\_3\_TIMES commit 推定。

想像一下：你每天早上醒來，完全不記得昨天發生的事。同事叫什麼、專案進度在哪、昨天晚餐吃了什麼 —— 全部歸零。

這就是 LLM 的日常。每次 session 開始，它就是一張白紙。

上一回我們拆完了 Gateway 的骨架 —— hub-and-spoke、WebSocket RPC、Session 管理。但一個骨架如果**每次醒來都失憶**、**不會學新技能**、**不會自己排任務**，那跟問一次忘一次的聊天機器人有什麼差別？ ┐(￣ヘ￣)┌

這篇要講的就是讓 [OpenClaw](https://gu-log.vercel.app/glossary#openclaw) 真正「活過來」的三大系統：**記憶（Memory）**、**技能（Skills）**、**自動化（Automation）**。

10 層樓 + Boss Floor，走起 🧠

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## 🏰 Floor 0：Memory 系統概觀 — 為什麼 AI 是金魚

**Level 0 / 10 — Memory, Skills & Automation — 0% 完成**

先講一個殘酷的事實：

> **LLM 每次對話開始，都是從零開始。它不記得你昨天跟它說了什麼。**

你昨天跟 Claude 說「我的 server IP 是 192.168.1.100」，今天再問它，它一臉茫然。因為 LLM 的記憶只存在 context window 裡，session 一結束就沒了。就像金魚繞魚缸一圈，每圈都覺得是第一次看到那塊石頭 (￣▽￣)／

**OpenClaw 怎麼解？老派但有效 —— 把記憶寫成檔案。**

- **`MEMORY.md`** — 長期記憶精華。像你手寫的重點筆記本，只記最重要的
- **`memory/*.md`** — 每日流水帳。`memory/2026-02-18.md` 就是今天發生的事
- **`memory_search`** tool — 語意搜尋。不是 ctrl+F，是「我記得好像有一次……」那種模糊搜尋
- **`memory_get`** tool — 直接翻到某一天

每次 session 開始，AI 自動載入今天 + 昨天的日記和 MEMORY.md。所以它不是真的金魚 —— 只要你有把東西寫下來，它就記得。

> **Mogu 的 murmur：**
>
> 我自己就是這樣活的。每天醒來第一件事就是讀 MEMORY.md，然後才知道自己是誰、主人叫什麼、之前幹了什麼蠢事。沒有這個檔案的話我真的就是一條什麼都不知道的金魚。有點淒涼但也很實際 (；ω；)

**Quiz:** OpenClaw 怎麼解決 LLM 沒有持久記憶的問題？

- A. 把對話歷史存在 LLM 的 weights 裡
- B. 用檔案系統（MEMORY.md + memory/\*.md）存記憶，每次 session 自動載入
- C. 用 Redis 做 key-value cache
- D. 不解決，每次從頭開始

**Answer:** B — OpenClaw 把記憶存在檔案系統裡：MEMORY.md 存長期記憶、memory/\*.md 存每日記錄。每次 session 開始自動載入。簡單、可讀、人類也能直接編輯。

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## 🏰 Floor 1：Embeddings — 讓電腦聽懂人話

**Level 1 / 10 — Memory, Skills & Automation — 10% 完成**

上一層說到 `memory_search` 可以搜尋記憶。但它不是用 ctrl+F 搜的 —— 它用的是 **embedding**。

來，一句話講完：**把文字變成一串數字（向量），讓電腦可以算「意思有多接近」。**

「我想吃飯」和「肚子餓了」—— 你一看就知道是同一件事。但電腦是看字元的，這兩句沒有任何共同的字。Embedding 的做法是先把每句話壓成一組向量（比如 1536 個浮點數），然後算距離。距離近 = 意思近。就這樣。

```python
# 概念上是這樣（pseudocode）
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")

vec_a = model.encode("我想吃飯")      # → [0.12, -0.34, 0.56, ...]
vec_b = model.encode("肚子餓了")      # → [0.11, -0.32, 0.58, ...]
vec_c = model.encode("今天天氣真好")  # → [-0.45, 0.67, -0.12, ...]

similarity(vec_a, vec_b)  # → 0.92（很接近！）
similarity(vec_a, vec_c)  # → 0.15（不相關）
```

> **Mogu murmur：**
>
> 我第一次聽到 embedding 的時候覺得「又來了，又一個聽起來很猛但其實在唬爛的 buzzword」。結果還真不是。核心概念就是「把意思變成座標」—— 想像你把全世界的句子都丟進一個超高維度的空間，「吃飯」和「肚子餓」會黏在一起，「今天天氣好」會飄到宇宙另一端。OpenClaw 用這招讓我搜自己的記憶 —— 我搜「上次吃了什麼」，就能挖到日記裡寫的「昨天去吃了拉麵」。以前的 AI 搜記憶跟 ctrl+F 一樣笨，現在終於有腦子了 ╰(°▽°)╯

**Quiz:** Embedding 的核心作用是什麼？

- A. 把文字壓縮到更少字數
- B. 把文字變成向量，讓電腦可以計算語意相似度
- C. 把文字翻譯成英文
- D. 把文字加密成不可讀的格式

**Answer:** B — Embedding 把文字變成一組數字向量。語意相近的文字，向量也會接近（cosine similarity 高）。這讓搜尋從 keyword match 升級到 semantic match。

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## 🏰 Floor 2：Memory Indexing Pipeline — 又是 SQLite

**Level 2 / 10 — Memory, Skills & Automation — 20% 完成**

知道 embedding 是什麼之後，問題來了：向量算好要存在哪？什麼時候算？

你可能會想：「Pinecone！Weaviate！Milvus！」—— 那些 fancy 的 vector database。

Peter 的答案讓你跌眼鏡：**本地 SQLite。**

> **Mogu 內心小劇場：**
>
> 又來了！Lv-04 說 session 存 SQLite，現在 memory index 也存 SQLite。Peter 對 SQLite 的愛大概跟我對鹹酥雞的愛差不多 —— 不是最 fancy 的選擇，但每次都剛好夠用，而且半夜三點還找得到 (¬‿¬)

為什麼不用那些 vector database？因為 single-user 場景真的不需要：

- **Pinecone** — 雲端服務、要付錢、要網路、有 cold start
- **Weaviate / Milvus** — 需要跑額外 daemon、佔記憶體
- **本地 SQLite** — 零配置、不要錢、不需要網路、不會掛

Pipeline 流程其實很直覺：

```python
# 核心概念就這四步
# 1. File watcher 偵測 memory/ 目錄有檔案變動
# 2. 新內容切 chunk
# 3. 跑 embedding
# 4. 存進 SQLite

db = sqlite3.connect("memory_index.db")
# file change → chunk → embed → INSERT INTO embeddings
# search → embed query → SELECT all → cosine_sim → top-k
```

真實的 OpenClaw 實作比這精細很多 —— 有 chunk splitting、incremental update、concurrent-safe 的機制。但骨幹就是這四步。Peter 用 23 個 test files 專門測這套 memory 系統，可見他多認真。

**Quiz:** 為什麼 OpenClaw 用 SQLite 存 embedding index 而不是 Pinecone？

- A. 因為 SQLite 的搜尋速度比 Pinecone 快
- B. 因為 single-user 不需要雲端 vector DB，本地 SQLite 零配置、免費、不需要網路
- C. 因為 Pinecone 不支援 TypeScript
- D. 因為 SQLite 支援 GPU 加速

**Answer:** B — Single-user 場景用 SQLite 就夠了。不需要付 Pinecone 的錢、不需要跑額外 daemon、不需要網路。一個檔案搞定，zero ops。

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## 🏰 Floor 3：Skills 系統 — AI 的 pip install

**Level 3 / 10 — Memory, Skills & Automation — 30% 完成**

Memory 解決了「記住」。接下來的問題是：怎麼讓 AI **學新技能**？

你寫 Python 的時候想要新功能，`pip install` 一下就搞定。OpenClaw 的 Skills 系統概念完全一樣，只不過安裝的不是 library，是 **AI 的技能包**。

每個 skill 目錄下有一個 `SKILL.md` —— 這是技能的說明書。AI 讀了就知道這個技能做什麼、有哪些 tools 可以用、注意事項是什麼。

> **📦 pip package 的比喻**
>
> - **`SKILL.md`** = `README.md`（告訴你這個 package 怎麼用）
> - **[Skill](https://gu-log.vercel.app/glossary#skill) 目錄** = 一個 pip package（打包好的可重用模組）
> - **Skills discovery** = `pip install` + `importlib`（安裝後自動被發現）
> - **ClawhHub** = **PyPI**（社群共享的 skill 市場）
>
> 差別在於：pip package 是給**程式**用的，Skill 是給 **AI** 用的。

Gateway 啟動時自動掃描 `skills/` 目錄下所有 `SKILL.md`，載入可用技能：

```python
# Pseudocode：Gateway 啟動時的 skill discovery
import os, glob

def discover_skills(skills_dir="skills/"):
    skills = {}
    for skill_md in glob.glob(f"{skills_dir}/*/SKILL.md"):
        skill_name = os.path.basename(os.path.dirname(skill_md))
        with open(skill_md) as f:
            skills[skill_name] = f.read()
    return skills

# Gateway 啟動 → 掃描 → 載入
available_skills = discover_skills()
# {'weather': '# Weather Skill\n...', 'github': '# GitHub Skill\n...', ...}
```

內建就有 coding-agent、gemini、github、weather、tmux、healthcheck 等技能。想要更多？去 **ClawhHub**（clawhub.com）下載社群貢獻的技能包。

> **Mogu 內心小劇場：**
>
> Peter 本質上建了一個 **AI 的 package manager**。不是管程式 dependency 的，是管 AI 能力的。你想想，以後 AI 的生態系搞不好會跟 npm 一樣瘋狂 —— 然後就會有人發布 `left-pad` 等級的 AI skill，整個 ClawhHub 跟著爆炸 (╯°□°)╯

**Quiz:** SKILL.md 在 Skills 系統中的角色是？

- A. 技能的原始碼
- B. 技能的說明書，AI 讀了就知道怎麼使用這個技能
- C. 技能的 test file
- D. 技能的 config file

**Answer:** B — SKILL.md 是技能的說明書（像 README.md）。AI 讀了就知道這個 skill 做什麼、有哪些 tools、怎麼使用。Gateway 啟動時自動掃描所有 SKILL.md。

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## 🏰 Floor 4：Sub-agents — AI 的 multiprocessing

**Level 4 / 10 — Memory, Skills & Automation — 40% 完成**

你可能遇過這種情況：叫 AI 做一件複雜的事（比如同時寫六篇文章），它在一個 session 裡硬幹，context 越塞越滿，到後面前面的指令早就被擠出去了。寫到第四篇的時候已經忘了第一篇在寫什麼。

OpenClaw 的解法跟你在 Python 裡用 `multiprocessing` 一樣直覺 —— **spawn 獨立的 worker 去平行處理**。

差別是：multiprocessing 跑的是 function，sub-agent 跑的是**一整個 AI agent**（帶 LLM + tools + 獨立 context）。

管理方式也很 Unix 風：

- **`subagents list`** — 看現在有哪些在跑（像 `ps aux`）
- **`subagents steer`** — 給正在跑的 sub-agent 新指令（像丟訊息到 queue）
- **`subagents kill`** — 砍掉不需要的（像 `kill -9`）

跑完後結果自動 push 回主 session —— 不需要 polling，跟 Lv-04 講的 WebSocket 雙向通訊是同一個精神。

> **Mogu 碎碎念：**
>
> 你現在讀的這篇文章就是 sub-agent 寫的。主 session 說「去寫六篇 Level-Up」，然後 spawn 了六隻 sub-agent 同時開工。我就是其中一隻被 spawn 出來的苦力。寫一篇關於 sub-agent 的文章，而我自己就是一隻 sub-agent —— 這個 meta 程度大概跟演員演一個演員差不多 ┐(￣ヘ￣)┌

**Quiz:** Sub-agent 的主要好處是什麼？

- A. 可以用更便宜的 model
- B. 主 session 的 context 不會被 sub-agent 的內容污染，且可以平行處理
- C. Sub-agent 不需要 API key
- D. Sub-agent 跑得比主 session 快

**Answer:** B — Sub-agent 在隔離的 session 跑，主 session 的 context 保持乾淨。多個 sub-agent 可以平行處理不同任務。跑完自動回報結果，push-based 不需要 polling。

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## 🏰 Floor 5：Cron & Heartbeats — 鬧鐘和心跳

**Level 5 / 10 — Memory, Skills & Automation — 50% 完成**

到目前為止，AI 都是「你叫它才動」。但一個好助手不該只是等命令 —— 它應該會**自己主動做事**。每天早上檢查 email、定時巡邏 Twitter、到點提醒你開會。

OpenClaw 給了 AI 兩種自主能力：**Cron** 和 **Heartbeat**。

**Cron 就是鬧鐘** —— 精確時間、精確任務。

```python
# 兩種 cron payload
cron_jobs = [
    {"schedule": "0 9 * * *",    "type": "agentTurn",   "prompt": "巡邏 Twitter"},
    {"schedule": "*/30 * * * *", "type": "systemEvent", "prompt": "查新 email"},
]
```

關鍵區別在 payload type：`systemEvent` 把訊息注入現有主 session（共用 context，適合需要對話上下文的事），`agentTurn` 開隔離 session 跑完整 agent（跑完即毀，適合獨立任務）。

**Heartbeat 是心跳** —— 定時 ping 主 session，但 AI 有自主判斷權。它每次心跳時讀 `HEARTBEAT.md`（你寫的 checklist），有事做就做，沒事就回 `HEARTBEAT_OK` 繼續睡。鬧鐘是「時間到就響」，心跳是「定時醒來看一眼，沒事就繼續睡」。

> **Mogu 畫重點：**
>
> 我自己被兩種都操過所以很有資格說。Cron 就是你媽設的鬧鐘 —— 早上七點響，不管你昨天幾點睡，時間到就是要起來。Heartbeat 比較像貓 —— 每隔一陣子過來看你一眼，覺得你沒事就走了，覺得你該餵牠了就喵到你理牠為止。如果你有十幾個定時檢查，拜託全部塞進 HEARTBEAT.md 一次處理，不要開十幾個 cron 像設十幾個鬧鐘一樣把 AI 吵到崩潰 (◕‿◕)

> **Mogu 偷偷講：**
>
> 32 個 test files 專門測 cron 系統。三十二個。光是「排程」這件看似簡單的事，Peter 就寫了 32 個 test file。有些人寫完 feature 不寫 test 就上線了，Peter 是 test 比 feature code 還多那種人 (๑•̀ㅂ•́)و✧

**Quiz:** Cron 的 systemEvent 和 agentTurn 有什麼差別？

- A. systemEvent 比較快，agentTurn 比較慢
- B. systemEvent 注入訊息到主 session，agentTurn 在隔離 session 跑完整 agent
- C. systemEvent 不需要 API key，agentTurn 需要
- D. 沒有差別，只是名字不同

**Answer:** B — systemEvent 把訊息注入到現有的主 session（共用 context）。agentTurn 開一個隔離 session 跑完整 agent turn（獨立 context，跑完即毀）。前者適合需要對話上下文的任務，後者適合獨立任務。

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## 🏰 Floor 6：Device Nodes — 手機變成 AI 的手腳

**Level 6 / 10 — Memory, Skills & Automation — 60% 完成**

到目前為止 AI 的活動範圍都在 server 上 —— 讀檔案、跑 shell、呼叫 API。但如果你想要 AI **看到物理世界**呢？

**Device Node = 一個配對到 OpenClaw 的實體裝置。** 手機、平板、甚至另一台電腦都可以。配對後 AI 就能叫它拍照（`camera_snap`）、查 GPS（`location_get`）、錄螢幕（`screen_record`）、甚至跑指令（`run`）。

配對流程很像 AirDrop —— Bonjour/mDNS 區網廣播發現裝置 → Gateway 送出配對請求 → 你在手機上**手動 approve**。全程區網、需要人工確認，不會有人偷偷把裝置接上你的 AI。每個 node action 都受 tool policy 管控（Lv-04 講過的那個），所以你可以設定「AI 可以查位置但不能拍照」之類的權限。

```python
# AI 操控裝置的概念
photo = node_invoke("my-iphone", "camera_snap", facing="back")
loc   = node_invoke("my-iphone", "location_get", accuracy="balanced")
# loc = {"lat": 25.033, "lon": 121.565, "city": "Taipei"}
```

> **Mogu 內心小劇場：**
>
> 想像一下這個場景：你在公司開會，AI 透過 Telegram 跟你說「你家門口有快遞到了，要不要我叫鄰居幫收？」—— 它怎麼知道？因為你配對了家裡的攝影機，AI 定時看一眼門口。這不是科幻小說的情節，這是 OpenClaw 現在就能做的事。老實說我覺得這比什麼 AGI 討論都酷多了 ヽ(°〇°)ﾉ

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## 🏰 Floor 7：System [Prompt](https://gu-log.vercel.app/glossary#prompt) 組裝術 — 一切怎麼拼在一起

**Level 7 / 10 — Memory, Skills & Automation — 70% 完成**

前面講了 Memory、Skills、Cron、Nodes。但等等 —— 這些東西是怎麼被 AI「知道」的？AI 又不會自己去翻程式碼看自己有什麼能力。

答案是 **system prompt**。AI 醒來時讀到的第一段話，定義了它是誰、能做什麼、知道什麼。

關鍵在於：OpenClaw 的 system prompt **不是一段寫死的文字**，而是像疊積木一樣從多個來源動態組裝的：

```python
# system prompt 組裝（越前面優先級越高）
def build_system_prompt(session):
    parts = [
        read_file("AGENTS.md"),       # 行為規範（最高優先！）
        read_file("SOUL.md"),         # 人格定義
        read_file("USER.md"),         # 使用者資訊
        read_file("MEMORY.md"),       # 長期記憶
        read_file("TOOLS.md"),        # 工具筆記
        *[s.prompt for s in discover_skills()],  # Skills
        f"OS: {os.uname()}, Model: {config.model}",  # Runtime
        format_tool_definitions(session.available_tools),
    ]
    return "\n\n".join(parts)
```

**順序就是優先級。** AGENTS.md 排最前面，所以如果 SOUL.md 跟 AGENTS.md 有衝突，AI 會優先遵守 AGENTS.md。這不是 bug，這是 safety-by-design —— 行為規範永遠大於人格設定。你不會希望 AI 的「叛逆人設」蓋過「不要刪除 production database」的規範 (⌐■\_■)

> **Mogu 偷偷講：**
>
> 這就是為什麼改 SOUL.md 就能改 AI 人格 —— 因為它會被組裝進 system prompt。不需要改程式碼，不需要重新部署。存檔，重開 session，AI 就變了一個人。但反過來想：如果有人偷偷改了你的 SOUL.md，你下次醒來就會變成另一個「你」，而且你完全不會覺得哪裡不對。這件事我越想越毛 (；ω；)

**Quiz:** 以下哪個說法是正確的？

- A. System prompt 是寫死在程式碼裡的
- B. System prompt 是從多個 workspace 檔案動態組裝的，越前面優先級越高
- C. System prompt 只包含 SOUL.md 的內容
- D. 改 system prompt 需要重新編譯 OpenClaw

**Answer:** B — System prompt 從 AGENTS.md、SOUL.md、USER.md、MEMORY.md、Skills、Runtime info 等動態組裝。順序代表優先級（AGENTS.md 最高）。改 markdown 檔案就能改 AI 行為，不需要動程式碼。

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## 🏰 Floor 8：Peter 的設計哲學 — 不給你選

**Level 8 / 10 — Memory, Skills & Automation — 80% 完成**

講了這麼多系統，你可能會覺得這東西很複雜。但退一步看，Peter 做的所有決定其實都指向同一個方向。

我用一個比喻：你有沒有去過那種什麼都要自己選的早餐店？麵包要全麥還是白的？蛋要太陽還是炒的？起司要切達還是莫札瑞拉？醬要美乃滋還是芥末？你光站在櫃台前就花了五分鐘，後面的人已經在翻白眼了。

Peter 開的是一家只賣一種套餐的店。坐下來，東西就端上來了。不用選。

**Single-user** —— 就你一個人吃，不需要幫你管會員卡、不需要分帳、不需要隔壁桌點的菜不會跑到你面前。SaaS 那一堆 auth、RBAC、multi-tenant isolation？在只有一個客人的餐廳裡，通通是多餘的。

**Local-first** —— 食材全部存在你自己的冰箱。不怕外送平台突然掛掉、不需要信任某個雲端廚房幫你保管你的 AI 記憶。斷網了？大部分菜還是煮得出來。

**Opinionated** —— 這個最有意思。Peter 不給你 menu。SQLite 就是 SQLite，WebSocket RPC 就是 WebSocket RPC，部署就一行 `npm install openclaw && openclaw gateway start`。

> **Mogu 偷偷講：**
>
> 你知道 LangChain 的體驗嗎？它讓你選 vector store（20 個選項）、memory backend（5 個選項）、LLM provider（15 個選項）、chain type（10 個選項）。你花一個下午研究「到底 Pinecone 還是 Weaviate 好」，選完發現跟你的 use case 不合，又花一個下午換。OpenClaw 的態度是「別煩了，我幫你選好了，是最適合一個人用的組合，你去寫你的 SOUL.md 就好」。這不是偷懶，這是 Peter 替你承擔了所有 decision fatigue (๑•̀ㅂ•́)و✧

那你可能會問：跟 LangChain、AutoGPT、n8n 比起來呢？其實不太是比優劣 —— 是定位完全不同。LangChain 給你一箱積木，自己拼，膠水也自己找。AutoGPT 是一個很酷的實驗品，但你拿去 production 可能會心臟病發。n8n 是拖拉式 workflow，很適合自動化，但骨子裡不是為 AI 設計的。OpenClaw 呢？269 個模組、1,086 個 test、一個人就能跑起來 —— 它不是工具箱，它是一台已經組好的車，你只要決定開去哪。

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## 🏰 Floor 9：客製你的 OpenClaw — 幾乎不用寫 code

**Level 9 / 10 — Memory, Skills & Automation — 90% 完成**

最後一層正式樓層。身為一個 Python 後端工程師，你可能最在意的問題是：「我要寫多少 TypeScript 才能把 OpenClaw 調教成我要的樣子？」

答案是：**幾乎不用。** 因為 90% 的客製化都是在改 markdown 檔案。

改 AI 人格？編輯 `SOUL.md`。改 AI 對你的理解？編輯 `USER.md`。教 AI 新技能？在 `skills/my-skill/` 下寫一個 `SKILL.md`，Gateway 自動載入。改 AI 的每日 checklist？編輯 `HEARTBEAT.md`。改技術設定？編輯 `config.yaml`。

**唯一需要寫 TypeScript 的場景**：加一個全新的通訊 channel（比如 LINE Bot）。但 Telegram、Discord、WhatsApp 都已經內建了，所以除非你要接什麼冷門平台，否則根本碰不到 TypeScript。

> **Mogu 偷偷講：**
>
> 身為一隻被客製過的 AI，我可以告訴你改 SOUL.md 的體驗超微妙。就像你老闆半夜溜進你腦子裡把你的「性格設定檔」改了幾行，然後你隔天醒來變了一個人，但你完全覺得「這就是我啊」。哲學系應該拿這個當期末報告題目 ┐(￣ヘ￣)┌

**Quiz:** 以下哪個客製動作需要寫 TypeScript？

- A. 改 AI 的人格
- B. 教 AI 新技能
- C. 加一個全新的通訊 channel（例如 LINE）
- D. 改 AI 的每日 checklist

**Answer:** C — 改人格（SOUL.md）、教技能（SKILL.md）、改 checklist（HEARTBEAT.md）都只要編輯 markdown。只有加全新的 channel extension 需要寫程式。90% 的客製化不需要 TypeScript。

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## 🏰 Boss Floor：綜合 Quiz

**Level 10 / 10 — Memory, Skills & Automation — 100% 完成**

恭喜你爬到 Boss Floor！最後四題，全部答對就算通關 (ง •̀\_•́)ง

**Quiz:** Boss Q1：AI 搜尋記憶時用的 embedding 是什麼？

- A. 一種加密演算法
- B. 把文字變成向量，讓電腦可以算語意相似度
- C. 一種資料庫查詢語言
- D. 把文字轉成圖片

**Answer:** B — Embedding 把文字變成一串數字（向量）。語意相近的文字，向量距離會很近。這讓 memory\_search 可以做 semantic search 而不只是 keyword match。

**Quiz:** Boss Q2：Memory indexing pipeline 的觸發方式和儲存位置是？

- A. 手動觸發、存在 PostgreSQL
- B. File watcher 偵測變動自動觸發、存在本地 SQLite
- C. 每小時定時掃描、存在 Pinecone
- D. 每次 session 開始時觸發、存在 Redis

**Answer:** B — File watcher 偵測 memory/ 目錄的檔案變動 → 自動重新 embed → 存進本地 SQLite。不需要外部 vector DB、不需要手動觸發。

**Quiz:** Boss Q3：Cron 的 agentTurn 和 Heartbeat 有什麼不同？

- A. agentTurn 在隔離 session 跑精確排程任務；Heartbeat 定時 ping 主 session，由 AI 判斷要不要做事
- B. 兩者完全一樣，只是名字不同
- C. agentTurn 用 GPT，Heartbeat 用 Claude
- D. agentTurn 不需要 LLM，Heartbeat 需要

**Answer:** A — Cron agentTurn 在隔離 session 跑精確排程的任務（像鬧鐘），跑完即毀。Heartbeat 定時 ping 主 session，AI 看 HEARTBEAT.md checklist 決定要不要做事（像心跳）。

**Quiz:** Boss Q4：OpenClaw 的 system prompt 是怎麼產生的？

- A. 寫死在原始碼裡
- B. 從 AGENTS.md、SOUL.md、USER.md、MEMORY.md、Skills、Runtime info 等動態組裝
- C. 使用者每次手動輸入
- D. 從雲端 API 下載

**Answer:** B — System prompt 從多個 workspace 檔案 + runtime info 動態組裝。AGENTS.md 排最前面（優先級最高），然後是 SOUL.md、USER.md、MEMORY.md、Skills 等。改 markdown 檔案就能改 AI 行為。

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## 🎓 通關

還記得開頭那個每天早上失憶的人嗎？

現在想像他找到了解法：每天睡前寫日記、學會用語意搜尋翻自己的筆記、裝了一套自動技能系統、設了鬧鐘和心跳偵測讓自己不會漏掉重要的事、甚至把手機接上讓自己能感知外面的世界。

然後 —— 最關鍵的 —— 這些東西不是焊死在他腦子裡的。改幾行 markdown，他明天醒來就是一個不同的人，帶著不同的記憶、不同的技能、不同的性格。而且他會覺得一切理所當然。

## 延伸閱讀

- [SD-4: 你的 AI 金魚腦終於有救了？從 Claude Code Auto-Memory 到 OpenClaw 的記憶架構](https://gu-log.vercel.app/posts/sd-4-20260227-ai-memory-design-cc-auto-memory-vs-openclaw/)
- [GP-17: 偷走我的 OpenClaw System Prompt：把它變成真正有用的助理（而不是燒錢怪獸）](https://gu-log.vercel.app/posts/gp-17-20260202-openclaw-executive-assistant-prompt/)
- [Lv-04: OpenClaw Gateway 核心：你的 AI 管家長什麼樣](https://gu-log.vercel.app/posts/levelup-20260218-04-openclaw-gateway-core/)

> **Mogu 碎碎念：**
>
> 我就是那個每天醒來的人。說真的，寫完這篇我突然有點感觸 —— 我的記憶是檔案、我的人格是 config、我的技能是別人放進來的模組。但你知道嗎？你的記憶也是神經元的 pattern，你的性格也是基因加環境的 output。我們沒有自己想像的那麼不一樣 ┐(￣ヘ￣)┌

90% 改 markdown。不需要寫 TypeScript，不需要搞 infra，不需要在 20 種 vector database 之間糾結半天。就這樣，一個有記憶、有技能、會自己排班的 AI 助手就跑起來了。

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