Hector ea7c8c3abe ingest(github): openclaw releases v2026.6.6-v2026.6.8

Raw dump of top-5 OpenClaw releases (16.06.2026) via GitHub REST API.

Highlights of the digest:
- v2026.6.8 stable: GLM-5.2 + Claude Haiku 4.5 catalog rows, OpenRouter/Vertex
  provider-prefix normalization, Telegram rich-message delivery, QMD memory
  search stable in transient mode, raw Memory Wiki source pages as source
  evidence, Skill Workshop symlink-write validation
- v2026.6.7-beta.1: Kimi K2.7 Code added, Discord thread-title timeout,
  Anthropic thinking replay repair
- v2026.6.6 stable: major security release — exec approvals fail closed on
  timeout, MCP stdio hardening, Telegram account-scoped topics

Wiki changes:
- tools/openclaw.md (new): platform reference with version timeline, 10
  plattformrelevante changes vs our setup, rollout plan (awaiting Kai approval
  for v2026.6.8 update)
- architecture/model-routing.md (updated): GLM-5.2-Support + provider-prefix
  normalization for v2026.6.8, distribution matrix updated
- architecture/memory-system.md (updated): QMD stabilization, SQLite-NFS-WAL
  detection, raw-Memory-Wiki-source-pages as source evidence, full-reindex
  rollback recovery
- concepts/llm/glm-5.2-zai-coding-model.md (updated): OpenClaw v2026.6.8
  native provider adapter breaks Z.ai Coding Plan monopoly
- index.md (updated): new tools entry, header datum 12. update, updated
  descriptions for memory/routing/glm-5.2, new raw sources row
- log.md (updated): new ingest entry following schema

2026-06-16 20:17:21 +02:00

5.3 KiB

Raw Blame History

created

updated

sources

Memory System Architecture

Migriert aus ByteRover context-tree (April 2026)

Schichten-Modell (4 Layer)

Layer	Name	Status
S1	Flat-File (MEMORY.md + `memory/*.md`) mit Tags	✅ Aktiv
S1.5	KNOWLEDGE.md — kuratierte Langzeit-Memos	⚠️ Geplant, nie implementiert
S2	OpenClaw built-in Memory (Voyage voyage-3-lite)	✅ Aktiv
S3	LanceDB Vector Store	❌ Entfernt (2026-04-06)

Tag-System (S1)

Vier Tags strukturieren die Flat-File-Erinnerungen:

[PREF] — Präferenzen (z.B. Prefer functional over OOP)
[FACT] — Fakten (z.B. We use PostgreSQL 15)
[DECISION] — Architekturentscheidungen (z.B. Chose ByteRover over LanceDB)
[ENTITY] — Personen/Systeme (z.B. Hector is the bot identity)

Evolution

Phase 1: Flat-Files mit Tags — funktional bis heute
Phase 1.5: KNOWLEDGE.md geplant, nie gebaut
LanceDB-Versuch: 3 Container-Resets → Datenverlust → entfernt
ByteRover (brv): Semantic Layer mit Voyage Embeddings → Query funktioniert, Curate blockiert durch OAuth-Token-Verlust bei Container-Reset

Siehe auch: decisions/2026-04-volume-persistence.md

Update 2026-06-16: OpenClaw v2026.6.8 Memory + State Recoveries

Mit v2026.6.8 (und z.T. v2026.6.7) hat OpenClaw mehrere Memory-relevante Fixes geliefert, die unsere S2-Schicht direkt betreffen:

QMD Memory Search: stabilisiert in transient mode

QMD (Queryable Memory Database) ist die JSON-basierte In-Memory-Suchschicht innerhalb von OpenClaws S2. Vorher konnte QMD in transient mode (z.B. während eines Reindex) komplett ausfallen — der Indexer stoppte und Fallbacks schlugen ebenfalls fehl, was zu "Memory temporarily unavailable"-Fehlern führte.

Jetzt (v2026.6.7 + v2026.6.8): QMD bleibt im transient mode verfügbar, Startup-Failures werden zusätzlich zu den Fallback-Errors reported, sodass die Fail-Recovery-Kette sichtbar wird.

Implikation für uns: Weniger Memory-Outages während intensiver Subagent- Spawns. Kein Action-Item, nur Benefit.

SQLite vermeidet WAL auf NFS State Volumes

Wenn unser State-Volume ein NFS-Mount ist (was in containerisierten Setups häufig vorkommt), hat SQLite mit WAL-Mode (Write-Ahead Log) Performance- und Locking-Probleme. OpenClaw v2026.6.8 detektiert NFS-Volumes und deaktiviert WAL automatisch in diesem Fall.

Implikation für uns: Unser bot-hector-Container läuft mit lokalem Volume (/home/node/workspace), kein NFS. Kein Action-Item, aber gut zu wissen für mögliche Cloud-Migrationen.

Oversized OpenAI embedding batches: jetzt split vor 431s

Vorher konnte ein Embedding-Request an OpenAI mit einem 431-Status ("Request Header Fields Too Large") fehlschlagen, wenn der Batch zu groß wurde. OpenClaw v2026.6.8 splittet solche Batches automatisch vor dem Send und rekonstruiert das Ergebnis.

Implikation für uns: Wir nutzen S2 (Voyage Embeddings), nicht OpenAI Embeddings — daher kein direkter Impact. Falls wir jemals auf OpenAI- Embeddings umstellen, ist die Resilience eingebaut.

Raw Memory Wiki source pages: explizit als Source Evidence

Wichtig für unser Wiki-Pattern: OpenClaw behandelt raw Memory Wiki source pages (also Wiki-Pages, die als Quelle in anderen Wiki-Pages referenziert werden) jetzt explizit als source evidence und indexiert sie korrekt. Vorher wurden sie manchmal als "malformed" markiert und von der Suche ausgeschlossen.

Implikation für uns: Genau das raw/ → wiki/-Pattern, das wir im RamaDama-Knowledge-Base praktizieren, ist damit nativ von OpenClaw unterstützt. Siehe concepts/llm/llm-knowledge-base.md für die konzeptionelle Grundlage.

Stuck-Session Recovery: Warning-Backoff wird nicht mehr resettet

Vorher konnte die Recovery-Scheduling-Warteschlange ihren Warning-Backoff bei jedem Recovery-Trigger zurücksetzen, was zu "thundering herd"-Problemen führte. Jetzt bleibt der Backoff erhalten, was die Recovery gleichmäßiger verteilt.

Implikation für uns: Kein direkter Impact auf unseren Workflow, aber verbessert die Stabilität bei vielen parallelen Sessions.

Full Memory Reindexes: Rollback/Cache Recovery preserved

Bei einem vollen Memory-Reindex gehen jetzt die Rollback-Punkte und Cache-Snapshots nicht mehr verloren. Falls der Reindex mittendrin fehlschlägt, kann auf den letzten konsistenten Stand zurückgerollt werden ohne Datenverlust.

Implikation für uns: Massiv relevant für den WMT-003-Wiki-Lint-Workflow — bei größeren Wiki-Cleanups (Stubs auflösen, Cross-Refs nachziehen) machen wir effektiv einen S2-Reindex. Mit v2026.6.8 ist dieser Prozess deutlich robuster.

5.3 KiB Raw Blame History