Экспорт истории ChatGPT в систему памяти OpenClaw

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 20 марта 2026 г.🔗 Source
Экспорт истории ChatGPT в систему памяти OpenClaw
Ad

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.

Ad

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.json или начинающиеся с conversations). Удалите лишние файлы, такие как user.json и model_comparisons.json.
  • Настройка конвертера: Используйте инструмент ai-chat-md-export для 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):
    mkdir output_md
    for /r %f in (*.json) do ai-chat-md-export -i "%f" -p chatgpt -o ./output_md/
    Linux и Mac:
    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:
    scp -r output_md/*.md [email protected]:~/.openclaw/workspace/memory/openai/
    Замените IP-адрес и имя пользователя на параметры вашей конкретной настройки.

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

Ad

👀 Смотрите также

Трехуровневая архитектура памяти для постоянного контекста агента OpenClaw
Гайды

Трехуровневая архитектура памяти для постоянного контекста агента OpenClaw

Разработчик создал трехслойную систему памяти на основе инфраструктуры OpenClaw, чтобы предотвратить запуск агентов без контекста в начале каждой сессии. Архитектура включает L1 (рабочие файлы, внедряемые на каждом шаге), L2 (семантический поиск по памяти) и L3 (справочные документы, открываемые по требованию).

OpenClawRadar
OpenClaw 102: Обновленные рекомендации по настройке для безопасности и эффективности
Гайды

OpenClaw 102: Обновленные рекомендации по настройке для безопасности и эффективности

Пользователь Reddit делится обновленными рекомендациями по настройке OpenClaw, включая шифрование API-ключей с помощью скриптов Windows PowerShell, защиту от инъекций промптов в AGENTS.md, использование Tailscale для удаленного доступа и правила против зацикливания для предотвращения повторяющихся сбоев.

OpenClawRadar
OpenClaw 101: краткое руководство для начинающих
Гайды

OpenClaw 101: краткое руководство для начинающих

u/mehdiweb
Ограничения скорости API Claude: Временные окна, управление контекстом и накладные расходы MCP
Гайды

Ограничения скорости API Claude: Временные окна, управление контекстом и накладные расходы MCP

Анализ лимитов скорости API Claude выявляет более строгие ограничения в часы пик (5:00-11:00 PT / 8:00-14:00 ET по будням), при этом управление контекстом и использование серверов MCP значительно влияют на потребление токенов. Практические стратегии включают работу вне часов пик, начало новых диалогов для новых задач и аудит интеграций MCP.

OpenClawRadar