Python 임베딩 + FAISS(온라인 LLM/API 없음)를 사용하여 OpenClaw 메모리 파일(MEMORY.md 및 memory/*.md)에 대한 로컬, 오프라인 의미 검색. Dave가 클라우드 청구 없이 "메모리 검색"을 요청하거나, 노트 전체에서 의미론적 회상을 원하거나, 재사용 가능한 로컬 메모리 의미론적 검색 기술을 공유하려고 할 때 사용합니다.
명령줄에서 local-memory-search AI 스킬을 개발 환경에 빠르게 설치
출처: blackbasilisk/local-memory-search.
This skill adds a local semantic search workflow for OpenClaw memory files:
It builds a local vector index (FAISS) using a small sentence-transformers embedding model.
1) semantic jump to the best chunk 2) open the source file 3) print exact lines (with a little context)
Python 임베딩 + FAISS(온라인 LLM/API 없음)를 사용하여 OpenClaw 메모리 파일(MEMORY.md 및 memory/*.md)에 대한 로컬, 오프라인 의미 검색. Dave가 클라우드 청구 없이 "메모리 검색"을 요청하거나, 노트 전체에서 의미론적 회상을 원하거나, 재사용 가능한 로컬 메모리 의미론적 검색 기술을 공유하려고 할 때 사용합니다. 출처: blackbasilisk/local-memory-search.
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
npx skills add https://github.com/blackbasilisk/local-memory-search --skill local-memory-searchPython 임베딩 + FAISS(온라인 LLM/API 없음)를 사용하여 OpenClaw 메모리 파일(MEMORY.md 및 memory/*.md)에 대한 로컬, 오프라인 의미 검색. Dave가 클라우드 청구 없이 "메모리 검색"을 요청하거나, 노트 전체에서 의미론적 회상을 원하거나, 재사용 가능한 로컬 메모리 의미론적 검색 기술을 공유하려고 할 때 사용합니다. 출처: blackbasilisk/local-memory-search.
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/blackbasilisk/local-memory-search --skill local-memory-search 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다
https://github.com/blackbasilisk/local-memory-search