Плагин ByteRover Memory для OpenClaw: Нативная интеграция с семантической иерархией

Плагин ByteRover Memory теперь доступен для OpenClaw, предлагая нативную интеграцию для структурированного управления долговременной памятью через ClawHub. Этот плагин выходит за рамки векторных баз данных, реализуя подход семантической иерархии.
Ключевые особенности
- Трёхуровневая архитектура памяти: Дерево контекста (структурированная база знаний), Рабочая память (основные правила/предпочтения/руководства) и Ежедневная память (заметки сессии)
- Статусная память по типу Git: Организует память в семантическую иерархию из читаемых человеком, сравниваемых и дружественных к Git файлов Markdown
- Локальная, но полностью портативная: По умолчанию локальная, полностью портативная для команд с несколькими агентами
- Высокая точность: Достигает 92,2% точности извлечения на тестах LoCoMo и LongMemEval, сохраняя 90% точности даже с дешёвыми и лёгкими моделями
Техническая интеграция
Плагин основан на недавних изменениях в OpenClaw. 21 марта 2026 года OpenClaw объединил PR #50848, который добавляет необязательный параметр подсказки в ContextEngine.assemble(), позволяя поисковым движкам использовать текущий запрос пользователя при сборке контекста.
Требования к установке
- Требуется OpenClaw v2026.3.22+
- При обновлении с более ранних версий: удалите поле
plugins.allowиз вашегоopenclaw.jsonи перезапустите шлюз
Установка
Полный цикл автоматизации устанавливается с помощью одного интерактивного скрипта:
curl -fsSL https://byterover.dev/openclaw-setup.sh | shИли установите только плагин:
openclaw plugins install /byteroverПлагин доступен на NPM по адресу @byterover/byterover и отправлен в ClawHub, где в настоящее время проходит проверку безопасности.
📖 Read the full source: r/clawdbot
👀 Смотрите также

Лобстерная клетка: Докеризированная среда безопасности для самостоятельного хостинга OpenClaw на Raspberry Pi
Разработчик создал Lobster Cage — среду Docker Compose с ограниченным исходящим доступом и маршрутизацией на основе прокси для безопасного запуска OpenClaw на Raspberry Pi в экспериментальных целях.

Qwen 3.5 35B, работающий на 8 ГБ видеопамяти с конфигурацией llama.cpp
Разработчик делится своей конфигурацией llama.cpp для запуска Qwen 3.5 35B (Q4_K_M GGUF) на RTX 4060m с 8 ГБ видеопамяти, достигая 700 токенов/с при обработке промптов и 42 токена/с при генерации, а также обсуждает использование Cline в VSCode с режимами kat-coder-pro и qwen3.5.

SpruceChat запускает 0.5B LLM на устройстве на консолях Miyoo с помощью llama.cpp.
SpruceChat запускает Qwen2.5-0.5B полностью на устройстве на портативных игровых консолях с использованием llama.cpp, без необходимости в облаке или Wi-Fi. На Miyoo A30 (четырёхъядерный Cortex-A7) загрузка занимает ~60 секунд, а генерация идёт со скоростью ~1-2 токена в секунду.

Печатная шпаргалка по коду Claude с еженедельными автоматическими обновлениями
Разработчик создал одностраничную печатную шпаргалку для Claude Code с помощью самого Claude, охватывающую сочетания клавиш, слеш-команды, рабочие процессы, систему навыков, память/CLAUDE.md, настройку MCP, флаги CLI и конфигурационные файлы. HTML-файл автоматически обновляется еженедельно через cron job, а новые функции помечаются как 'NEW'.