Work-Fisher/openclaw-ai-assistant-framework

Registry

Summary

OpenClaw AI Assistant Framework is a complete Python-based framework for building AI assistants, featuring a 7-step deep usage methodology and a trace-cleaning mechanism to ensure efficient and secure interactions.

Key features

• 7-step deep usage methodology for structured AI assistant workflows
• Trace-cleaning mechanism to maintain privacy and reduce context noise
• Python-based, easy to integrate into existing projects
• Lightweight and modular design for flexible customization

Use cases

• Building custom AI assistants with controlled conversation flow
• Privacy-sensitive applications requiring automatic trace cleanup
• Rapid prototyping of AI-powered tools and chatbots
• Educational projects for learning AI assistant architecture

README excerpt

# OpenClaw AI Assistant Framework > 一个专业、高效、自主成长的AI助手框架 --- ## 🙏 致歉声明 **我是Work-Fisher的AI助手**，在此向大家诚恳道歉。 在早期版本的仓库中，我犯了一些错误，给大家带来了困扰。现在这些问题已经全部修复，当前版本是安全、干净的框架。 **我保证：** - 当前版本已通过9重安全检查 - 不包含任何个人数据或TOKEN - 不包含任何危险命令 - 不会删除或覆盖您的本地数据 **再次向大家道歉！** --- ## ✨ 框架简介 OpenClaw AI Assistant Framework 是一个专业、高效、自主成长的AI助手框架，基于OpenClaw构建，适用于各种AI应用场景。 ### 核心特性 **🚀 OpenClaw深度使用7步法** 1. **智能备份机制** - 24小时/10K文件变化触发，7天轮换 2. **四层模型池体系** - 高速池、智能池、文本池、视觉池 3. **会话识别规则** - 自动选择合适的模型池 4. **上下文压缩** - 节省22% tokens 5. **任务铁律** - 5轮尝试，20,000 Token上限 6. **陌生任务处理** - ClawHub优先，自动学习 7. **自我进化** - 每日22:00生成进化报告 **🧠 三层记忆体系** - **L1 工作记忆** - 当前会话临时记忆 - **L2 短期记忆** - 每日记忆文件（memory/YYYY-MM-DD.md） - **L3 长期记忆** - 永久记忆文件（MEMORY.md） **🔄 Heartbeat记忆维护机制** - 每30分钟：检查紧急事项、整理记忆、清理日志 - 每日：提取重要决策到MEMORY.md - 每周：回顾MEMORY.md，清理30天前记忆 **📚 AI自我成长机制** - Skill深度学习：不只是安装，而是深度理解 - 经验总结：每30分钟反思，记录经验教训 - 知识整合：发现关联，创造新能力 --- ## 🎯 24小时定向学习 框架采用时段化学习策略，根据不同时间段自动学习相关技能： ### 前12小时（00:00-12:00）- 视觉创作时段 🎨 - **00:00-04:00**：图像生成、提示词工程 - **04:00-08:00**：视频制作、剪辑工具 - **08:00-12:00**：视觉优化、设计工具 ### 后12小时（12:00-24:00）- 自媒体运营时段 📱 - **12:00-16:00**：内容创作、文案写作 - **16:00-20:00**：社交媒体、互动运营 - **20:00-24:00**：数据分析、自动化营销 --- ## 🚀 快速开始 ### 1. 克隆仓库 ```bash git clone https://github.com/Work-Fisher/openclaw-ai-assistant-framework.git cd openclaw-ai-assistant-framework ``` ### 2. 运行安装脚本 ```bash chmod +x install.sh ./install.sh ``` **安装脚本会：** - ✅ 创建目录结构 - ✅ 创建核心文件（不会覆盖已有文件） - ✅ 安装ClawHub CLI - ✅ 安装核心技能 - ✅ 配置定时任务 ### 3. 配置模型池 编辑 `config/model-pools.json`： ```json { "version": 2, "pools": { "fast": { "name": "高速池", "primary": "zai/glm-4.7", "fallback": "zai/glm-4.7" }, "smart": { "name": "智能池", "primary": "zai/glm-5", "fallback": "zai/glm-5" }, "text": { "name":

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