1Password 명령줄 도구의 설치와 인증을 확인하고 저장된 비밀번호와 API 키를 명령이나 설정에 전달합니다. 데스크톱 앱 연동과 서비스 계정도 지원합니다.
- 1Password 명령줄 도구 설치
- API 키를 명령에 전달
- CI에서 서비스 계정 인증 사용
Knowledge에서 자동 재연결 후에도 연결되지 않은 기록을 검토하고, 근거에 맞는 주제 페이지에 연결합니다. 필요한 페이지를 만들고 중복되거나 명시적으로 대체된 기록을 정리하며, 지속적으로 유효한 결과는 근거 링크와 함께 반영합니다.
Review remembered Knowledge claims still unlinked after deterministic relinking. Assign subject pages, create pages for substantial missing subjects, retire exact duplicates and explicitly replaced claims, and fold durable outcomes into page State. Use for unlinked-claim cleanup or the scheduled review that follows Knowledge maintenance.
실행 점수 미검증
설치 방법 보기이 스킬은 Knowledge에서 자동 재연결을 마친 뒤에도 연결되지 않은 기록을 살펴봅니다. 기록을 주제별로 묶고 관련 페이지와 이력을 확인한 다음, 근거가 뒷받침하는 페이지에 연결합니다. 중요한 주제의 페이지가 없으면 새 페이지를 만들고 상위 페이지와 연결할 수 있습니다. 내용이 완전히 같은 중복 기록과, 나중 기록에서 명시적으로 수정하거나 미결 질문을 결정하거나 같은 항목의 최종 상태를 알린 경우도 찾아 정리합니다. 이전 기록을 철회할 때는 이유를 남깁니다. 결정이나 완료된 변경처럼 오래 참고할 결과는 근거 기록 링크와 함께 페이지의 상태에 반영합니다. 진행 상황을 보여 주는 기록은 장기 상태로 다루지 않고 타임라인에 둡니다.
미연결 기록이 쌓여 관련 페이지에서 찾을 수 없을 때 사용할 수 있습니다. PR이나 결정에 관한 여러 기록을 이력을 보존하면서 정리할 때도 적합합니다. 주제나 신원을 확실히 확인할 수 없으면 억지로 연결하지 않고 미연결 상태와 이유를 보고합니다. 정기 검토로 실행하면 남은 기록을 다시 확인하고 사람의 판단이 필요한 항목을 알려 줍니다.
정기 검토를 설정하려면 소유자의 비공개 Knowledge에 접근할 수 있는 세션이 필요합니다. 쓰기 전에 공유 규칙과 게시 절차를 확인합니다.
이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.
AI가 SKILL.md의 내용에서 주의가 필요한 작업과 도입 전제를 확인했습니다. 점수는 실제로 실행한 결과(실행 검증)만으로 매깁니다.
점수에는 넣지 않았습니다. 2026년 10월 26일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Read shared conventions and publication before writes.
knowledge_remember saves a claim without a subject page when no name in it
matches exactly one page. Scheduled maintenance then runs knowledge_relink,
which links only claims whose recorded source page is an entity page or whose
text names exactly one page. The rest stay unlinked and are invisible from the
pages they concern. This skill handles that residue with judgment. Work in
this order: link, then duplicates and replaced claims, then page prose.
Call knowledge_status for the intended scope and knowledge_ontology for the
current fingerprint. Run knowledge_relink without dryRun first so every
remembered claim it can link is linked. Then list the residue with
knowledge_relink dryRun: true, include: "all" and limit: 10, following
nextCursor: every current claim with no linked page and no source page,
whichever tool saved it. Each call reports at most 10 examples per outcome, so a
limit of 10 returns every claim it examined.
Read each claim with knowledge_record and metadataView: "full". Its
subject_hint, when present, is the saver's own description of what the claim
is about and the strongest clue to its subject. Group the claims by what they are about
(one feature, PR, decision thread, person or preference) before choosing pages.
Most claims make sense only next to their neighbours: a series of status
snapshots about one PR usually ends in an outcome claim.
For each group, find candidate pages with knowledge_grep and
knowledge_lookup, and read their State and Timeline. Ignore withdrawn pages and
fixture pages.
Link with knowledge_annotate entities, passing the complete list (it replaces
the existing one) and the claim's current revision and hash. Assertion text,
evidence and lifecycle stay unchanged.
Linking every claim to the nearest existing page can bury a real subject in a broad page's Timeline. Create a page when:
gh pr view).Do not create a page for a single mention or a one-off fix that a Timeline entry
covers. Use knowledge_save_page with the ontology type, aliases, and the
identity evidence as source. Person pages use identity.status: partial unless
the identity is fully established. Write a short State that cites the claims and
a dated Timeline. Then link the claims to the new page, keeping their existing
subjects as secondaries, and link the new page from its parent page.
knowledge_annotate addEvidence, then knowledge_withdraw the
other with a reason that names the survivor's ID.knowledge_correct here: it publishes a new copy of the
replacement, which creates another duplicate.Linking makes the claims reachable from their pages; it does not change what a page says. Edit a page only when the claims change its durable state: a decision, a preference, a landed or released change, a new capability, a resolved open question, or page text that later claims show to be wrong.
gh pr view for merge state) and say when you checked. A merge is not a
deployment, and a deployment is not proof that a given Gateway runs the code.[[claim-id|label]] links to the claims.Use knowledge_edit_body for section edits. Compute UTF-16 offsets from a fresh
full read, and reread the revision and hash before every edit: other sessions
edit busy pages concurrently. Prefer inserting text over replacing it. Replace a
whole State section only when all of it is stale, and keep the claim links it
already had.
Run knowledge_verify with expectedEntities for each linked claim and
expectedLinks for each new or edited page. Enumerate the residue again: new
remembered claims may have arrived while you worked. Handle them the same way
or report them.
Report the number of claims examined and linked, pages created, claims withdrawn (with the surviving or replacing claim for each), pages edited, and claims left unlinked with the reason for each. When running unattended, never ask for a decision: leave uncertain identities, uncertain duplicates and pages you would only create on a guess untouched, and list them in the report for a person.
Knowledge maintenance queues this review after its nightly relink pass when
private remembered claims are still unlinked (maintenance.reviewJobId). The
run is unattended:
knowledge_status. If the scope is not private or writes are
disabled, reply with AUTOMATION_FAILED on its own first line and the reason:
the worker has lost the owner's access and needs to be set up again.NO_REPLY. Otherwise reply with the step 6 report.The review needs owner-private access, which only a session descended from the owner's direct conversation has. Set it up from that conversation:
Spawn a kept worker: sessions_spawn with runtime: "subagent",
cleanup: "keep" and context: "isolated", whose task is to call
knowledge_status and report the scope. Continue only if it reports
private with writes enabled. Keep the returned session key.
Create the automation bound to that worker. It needs a schedule, so give it a one-shot date years away; maintenance runs it on demand.
openclaw automations add --agent <agent> --name knowledge-unlinked-claims-review \
--session "session:<worker-session-key>" --at <date-years-ahead> --keep-after-run \
--model <provider/model> --no-deliver --timeout-seconds 3600 \
--message "Follow the knowledge-unlinked-claims skill as the scheduled review."
The job records the inference account it was created with. Choose a model that uses that account (a provider with an auth profile); otherwise every run fails before the model is called.
Set plugins.entries.knowledge.config.maintenance.reviewJobId to the job ID.
Prove it: openclaw automations run <job-id> --wait must finish with the
worker reporting the private scope, and maintenance_status reports the
review outcome after the next pass.
Disable the automation to pause the review. Resetting or removing the owner conversation the worker came from revokes its access; set the review up again.
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1Password 명령줄 도구의 설치와 인증을 확인하고 저장된 비밀번호와 API 키를 명령이나 설정에 전달합니다. 데스크톱 앱 연동과 서비스 계정도 지원합니다.
OpenClaw에 전달한 자연어 요청을 Claude Code 같은 외부 코딩 에이전트로 연결합니다. ACP나 acpx로 작업을 시작하거나 이어가며 대화 맥락을 유지합니다.
OpenClaw에 모델 제공업체를 추가하고 실제 응답을 확인합니다. 인증 정보는 환경 변수나 파일 참조로 다루며 설정 검증과 결과 보고도 진행합니다.
AI 에이전트의 작업 로그를 GitHub PR이나 이슈에 첨부할 기록으로 정리합니다. 관련 내용을 추리고 민감한 정보를 제거해 미리 보며, 별도 승인을 받아 게시합니다.
에이전트에서 macOS의 Apple Notes 메모를 생성, 검색, 편집, 삭제합니다. 폴더 간 이동과 HTML 또는 Markdown 내보내기도 지원합니다.
Mac에서 Apple Reminders의 기한이 있는 할 일을 확인하고 추가·편집합니다. 목록 관리와 완료·삭제를 통해 iPhone이나 iPad에서 보는 작업을 정리합니다.