Экспорт истории ChatGPT в систему памяти OpenClaw

Публикация на Reddit описывает метод экспорта истории разговоров ChatGPT и импорта её в систему памяти OpenClaw, позволяя локальным ИИ-агентам получать доступ к многолетнему накопленному контексту.
Этапы процесса
Метод включает пять основных шагов:
- Запрос данных: Запросите экспорт данных в настройках ChatGPT. Ссылка для скачивания может прийти через несколько часов или день.
- Очистка: Разархивируйте скачанный zip-файл и оставьте только файлы с данными разговоров (имена
conversations--xxx.jsonили начинающиеся сconversations). Удалите лишние файлы, такие какuser.jsonиmodel_comparisons.json. - Настройка конвертера: Используйте инструмент
ai-chat-md-exportдля преобразования JSON-файлов в Markdown. Установите глобально через npm:npm install -g ai-chat-md-export - Пакетное преобразование: Запустите команды преобразования в терминале из папки, содержащей JSON-файлы:
Windows (CMD):
Linux и Mac:mkdir output_md for /r %f in (*.json) do ai-chat-md-export -i "%f" -p chatgpt -o ./output_md/mkdir -p output_md find . -name "*.json" -exec ai-chat-md-export -i {} -p chatgpt -o ./output_md/ \; - Передача данных: Загрузите сгенерированные Markdown-файлы на сервер OpenClaw с помощью SCP:
Замените IP-адрес и имя пользователя на параметры вашей конкретной настройки.scp -r output_md/*.md [email protected]:~/.openclaw/workspace/memory/openai/
После размещения файлов в папке памяти openai OpenClaw может их индексировать, предоставляя агенту долгосрочную память о исторических разговорах. В публикации отмечается, что этот процесс также работает для истории Claude.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

Обновление OpenClaw v2.0 требует ручной проверки перед установкой.
Последнее обновление OpenClaw включает 12 критических изменений, новую систему плагинов и более 30 исправлений безопасности. Обновление может нарушить работу системы, если пользователи запустят npm update без предварительной проверки переменных окружения, каталогов состояния и конфигураций автоматизации браузера.

Использование ИИ для написания лучшего кода медленнее: рабочий процесс поиска ошибок
Nolan Lawson описывает рабочий процесс с использованием нескольких AI-агентов (Claude, Codex, Cursor Bugbot) для поиска и приоритизации багов в PR, улучшая качество кода в ущерб сырой скорости.

Устранение неполадок OpenClaw: Минималистский метод сброса
Пользователь Reddit делится пятишаговым методом исправления нестабильных настроек OpenClaw, включающим удаление всех навыков, переход на Claude Sonnet, очистку сессий, упрощение SOUL.md и тестирование с базовыми командами.

Оптимизация Qwen3.5-9B на RTX 3070 Mobile с помощью ik_llama.cpp: Настройки конфигурации и тесты производительности
Разработчик делится результатами оптимизации запуска модели Qwen3.5-9B Q4_K_M на ноутбуке с видеокартой RTX 3070 Mobile 8GB с использованием ik_llama.cpp, достигая скорости генерации ~50 токенов/сек и значительного улучшения оценки промптов за счёт настройки конфигурации.