Amber Hunter
Skill by ankechenlab-node
Install via CLI (Recommended)
clawhub install openclaw/skills/skills/ankechenlab-node/amber-hunteramber-hunter — AI 第二大脑 Skill
What It Is
amber-hunter 是运行在本地（port 18998）的 FastAPI 服务，为 Claude Code 提供长期记忆能力和知识自动编译能力。
核心能力矩阵：
| 能力 | 说明 | 引入版本 |
|---|---|---|
| 记忆胶囊 | 持久化存储 AI 工作产生的想法/决策/上下文 | v1.0 |
| 混合搜索 | LanceDB 向量 + 关键词联合检索 | v1.2.27 |
| 意图预测 | 根据 session 内容预测下一步最可能的需求 | v1.2.27 |
| DID E2E 加密 | 设备绑定加密，云端隐私保护 | v1.2.24 |
| 知识编译器 | 同类胶囊自动编译成 wiki 概念页 | v1.2.38 |
启动
cd ~/.openclaw/skills/amber-hunter
python3 amber_hunter.py
# 或后台运行
python3 amber_hunter.py &
服务启动时：
- 自动初始化 SQLite 数据库（
memory.db） - 启动编译 daemon（每 6 小时扫描一次覆盖缺口）
- 冷启动编译（启动时如果有覆盖缺口，立即触发一次）
认证
| 操作 | 认证方式 |
|---|---|
| 所有外部请求 | Bearer Token（从 /token 获取，写入 ~/.openclaw/token） |
/token, /bind-apikey, /master-password | 强制 localhost 检查 |
| Bearer Token 调用 | 在 Authorization: Bearer <token> Header 中传递 |
Token 获取流程（首次设置）：
# 1. 启动服务
python3 amber_hunter.py
# 2. 从本地获取 token（仅 localhost 可访问）
curl http://localhost:18998/token
# 返回: {"token": "xxx"}
# 3. 写入本地配置
echo "Bearer xxx" > ~/.openclaw/token
API 端点总览
无需认证（localhost）
| 端点 | 方法 | 说明 |
|---|---|---|
GET /status | GET | 服务状态、版本、平台、胶囊数 |
GET /token | GET | 读取本地 API Token |
POST /bind-apikey | POST | 更新 Huper 云端 API Key（存 Keychain） |
POST /master-password | POST | 设置 master_password（Keychain） |
核心 — 胶囊管理（Bearer Token）
| 端点 | 方法 | 说明 |
|---|---|---|
/capsules | GET | 列出胶囊（支持 category_path 过滤 + 分页 limit） |
/capsules | POST | 创建胶囊 |
/capsules/{id} | GET | 获取单个胶囊详情 |
/capsules/{id} | PATCH | 更新胶囊 |
/capsules/{id} | DELETE | 删除胶囊 |
核心 — 记忆召回（Bearer Token）
| 端点 | 方法 | 说明 |
|---|---|---|
/recall | GET | 混合搜索（向量+关键词+LanceDB，rerank） |
/rerank | POST | 强制 LLM 重排候选记忆 |
/classify | GET | 关键词+LLM fallback 分类 |
/extract | POST | 从文本中提取记忆（LLM 驱动） |
/ingest | POST | AI 主动写入记忆（→ 入库或审阅队列） |
/recall 参数：
| 参数 | 类型 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|---|
q | string | 必填 | 查询文本 |
rerank | bool | false | 是否启用 LLM rerank (deprecated, use rerank_engine) |
rerank_engine | string | "auto" | 重排序引擎：auto | model | llm | none |
hyde | bool | false | 是否启用 HyDE（假设性答案增强检索）v1.2.41 |
multi_hop | bool | false | 是否启用多跳检索 v1.2.41 |
limit | int | 3 | 返回数量 |
category_path | string | "" | MFS路径过滤 |
use_insights | bool | true | 是否优先返回 insight 缓存 |
citation | int | 0 | 1=返回 embedding 裁剪的片段 |
/recall 响应新增字段（v1.2.41）：
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
rerank_time_ms | float | reranker 耗时（毫秒） |
hyde_time_ms | float | HyDE 生成耗时（毫秒） |
retrieval_hops | int | 检索跳数（multi_hop 启用时 > 1） |
/recall/evaluate 端点（v1.2.41）：
| 端点 | 方法 | 说明 |
|---|---|---|
/recall/evaluate | POST | RAG 评测（RAGAS + NDCG@5） |
/recall/evaluate 请求体：
{"queries": [{"q": "...", "expected_capsule_ids": ["..."]}]}
Metadata
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Describe what you want to build — we'll match you to the best skill from 16,000+ options.
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{
"plugins": {
"official-ankechenlab-node-amber-hunter": {
"enabled": true,
"auto_update": true
}
}
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