Agent Memory System Guidev1.1.7

自由职业者或研究者每天与 AI 协作处理大量资料，需要一个本地优先的记忆系统来跨会话保留偏好、决策和踩坑记录。通过 MEMORY.md、每日笔记和 SESSION-STATE.md 实现可审计、可迁移的长期记忆，并结合 Obsidian 做深度归档与检索。

多人共用一个 OpenClaw 或 Codex 工作区时，需要约定 SESSION-STATE.md 与 working-buffer.md 的 schema，避免不同 skill 写入并行冲突的 buffer。团队可以用这套模板标准化恢复层契约，让任务交接和上下文恢复更可靠，同时保持本地文件可版本管理。

已经在 Obsidian 中积累大量笔记的用户，希望通过 AI Agent 自动蒸馏每日笔记到 MEMORY.md，并利用 frontmatter、Dataview、wikilink 和 embeds 保持知识图谱连贯。这套方案让 agent 与 Obsidian 原生约定无缝衔接，支持深度回溯与可选的语义召回后端。

为企业客户部署 AI agent 时，需要一套不依赖特定托管平台的本地恢复层，确保数据可控且可审计。顾问可采用该 skill 的分层架构（恢复层、毛坯层、长期记忆层、每日笔记层）为客户定制记忆工作流，并按需接入 OpenViking 等召回后端。

开源项目作者需要为贡献者提供清晰的 agent 记忆工作流文档和模板，降低协作门槛。通过该 skill 的 bootstrap 脚本、记忆捕获模板和维护报告命令，社区可以快速统一记忆结构，并持续改进跨会话上下文管理。

将分层的记忆模板、Obsidian 笔记模板、SESSION-STATE 契约和 bootstrap 脚本打包为付费产品，面向需要快速落地的个人或团队。提供开箱即用的 workspace 结构与维护报告命令，节省自行设计 schema 的时间。

为企业客户定制本地优先的 agent 记忆系统，包括 schema 设计、脚本集成、权限与归档策略，以及与现有 Obsidian 或内部知识库的对接。确保数据留在客户环境内，满足审计与合规要求。

在本地恢复层之上提供可选的语义召回 / 向量检索托管服务，如 OpenViking 类后端，按查询量或存储量收费。不与本地记忆层竞争，而是作为补充能力，帮助用户在大规模笔记中快速定位相关信息。