Scribe 是一个专为 OpenClaw 环境设计的综合笔记生成系统，能够自动扫描并分析多种数据源，生成结构化的每日和每周摘要笔记。它通过读取日志文件、配置文件、聊天记录、光标历史、行为偏好文件以及草稿文档，为用户提供一个清晰的工作流回顾与知识沉淀工具。无论是追踪系统错误、梳理对话脉络，还是总结长期行为模式，Scribe 都能将分散的信息整合成易于查阅的 Markdown 格式报告。其核心优势在于全自动化处理，无需手动整理即可快速获取关键信息概览。 该工具支持灵活的模式选择，包括生成单日活动摘要或覆盖七天的周度总结，并可一键同时输出两种类型的内容。所有生成的笔记均保存至本地 `workspace/Notes/` 目录下，便于后续检索与归档。此外，Scribe 还支持 JSON 格式的输出选项，方便集成到其他自动化流程中。整个系统运行在 Python 3.7+ 环境下，依赖标准的 SQLite3 数据库访问能力，适用于已安装 Cursor IDE 和配置好 OpenClaw 目录结构的开发环境。
核心功能特点
- 自动扫描 OpenClaw 日志文件，识别错误、警告及子代理活动事件
- 解析配置文件（如 openclaw.json），提取模型偏好与网关设置
- 从 Cursor IDE 的 SQLite 数据库中提取最近聊天记录内容
- 读取内存文件（MEMORY.md）和日常笔记（memory/*.md）以延续上下文
- 检测并汇总各类草稿文件（如 blog/**/*.md、tweet*.txt 等命名模式）
- 生成带摘要标题的结构化 Markdown 笔记，支持每日和周度两种输出
适用场景
Scribe 特别适合需要持续跟踪 AI 助手工作状态的开发者或研究人员。例如，在每天结束时运行 Scribe 可迅速掌握过去 24 小时内发生的系统异常、对话交互频率以及重要决策点，帮助评估当前任务进展与潜在问题。对于团队管理者而言，定期查看每周生成的综合报告有助于发现使用趋势、识别高频操作模式，并为优化工作流程提供数据依据。 另一个典型应用场景是自动化知识管理：结合 cron 定时任务，Scribe 可在后台静默执行，确保每日笔记自动更新，避免遗漏关键信息。这种机制尤其适合长时间运行的项目周期，使得个人或团队能够积累可追溯的工作记忆库。同时，由于所有数据处理均在本地完成，不涉及外部传输，因此也保障了敏感操作记录的安全性。无论是个人复盘、项目审计还是合规留痕，Scribe 都能提供高效且可靠的解决方案。