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linkmind-pro链接思维专业版

Agent Skill

linkmind-pro 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

2,671

周安装

107

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

865
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:linkmind-pro(链接思维专业版)
来源仓库:https://github.com/harrylabsj/linkmind-pro
安装命令:
openclaw skills install linkmind-pro
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install linkmind-pro

简介

LinkMind 知识连接引擎 Phase 2 - 本地化知识中枢 CLI 工具,支持存储适配器抽象层和 OpenAI 兼容的嵌入提供程序。

SKILL.md

name
linkmind
description
LinkMind 知识连接引擎 Phase 2 - 本地化知识中枢 CLI 工具,支持 storage adapter 抽象层和 OpenAI-compatible embedding provider。

LinkMind 知识连接引擎 (Phase 2)

LinkMind 是一个本地化知识连接引擎,将异构内容沉淀为统一知识单元,建立可解释的节点连接网络,并支持带证据的查询回答。

Phase 2 新增功能

  • Storage Adapter 抽象层JsonStorageAdapter(默认,保持兼容)+ SqliteStorageAdapter(基于 better-sqlite3)
  • Embedding Provider 抽象层MockProvider(离线测试)+ OpenAICompatibleProvider(接入 OpenAI/vLLM/Ollama)
  • 向量相似度召回:余弦相似度 ranker,与关键词召回结果合并去重
  • 渐进升级:Phase 1 JSON 方案完全兼容,无需迁移

核心功能

  • 摄入 (ingest): 读取本地文本文件,切分为语义友好的段落片段,抽取概念节点,建立片段-概念、片段-片段邻接连接
  • 查询 (query): 支持关键词/概念查询 + 向量相似度召回,返回答案摘要、证据片段列表、相关概念节点、统计概览
  • 状态 (status): 查看当前工作空间统计信息
  • 重置 (reset): 清空工作空间

架构模块

模块职责状态
storage-adapters/StorageAdapter 接口 + JSON/SQLite 双实现✅ Phase 2
embedding-providers/EmbeddingProvider 接口 + Mock/OpenAI 双实现✅ Phase 2
retriever关键词召回 + 向量召回双层检索,余弦相似度 ranker✅ Phase 2
unit-builder文档切分为 fragment,抽取 fragment.conceptNames✅ MVP
link-builderfragment↔concept、fragment↔fragment 邻接连接✅ MVP
answer-composer组装 answer + evidence + relatedConcepts✅ MVP
ingest-normalizer原始文件标准化为 Document✅ MVP
guardrails空查询、空结果边界处理✅ MVP

技术栈

  • 零外部依赖(pure Node.js built-ins)
  • 本地 JSON 文件存储(data/workspace.json
  • 可选 SQLite 存储(better-sqlite3
  • 数据模型: Document → Fragment → Concept + LinkEdge

安装与运行

cd skills/linkmind

# 构建
npm run build

# 运行 CLI
node dist/index.js --help

使用方法

摄入文档

node dist/index.js ingest --file examples/sample-note.md --title "我的笔记" --sourceType note

查询知识

node dist/index.js query --q "知识连接"
node dist/index.js query --q "knowledge" --limit 5

查看状态

node dist/index.js status

重置工作空间

node dist/index.js reset

存储适配器 (Storage Adapter)

JsonStorageAdapter(默认)

  • 数据存储在 data/workspace.json
  • 完全向后兼容 Phase 1
  • 零配置开箱即用

SqliteStorageAdapter

  • 需要安装:npm install better-sqlite3
  • 数据存储在 data/db.sqlite
  • 支持事务批量写入,性能更高
import { createStorageAdapter } from './src/storage-adapters/index.js';

const adapter = createStorageAdapter('sqlite');
await adapter.init();
await adapter.saveDocument({ id: 'doc_1', title: 'Test', ... });

Embedding Provider

MockProvider(默认,离线可用)

import { createEmbeddingProvider } from './src/embedding-providers/index.js';

const provider = createEmbeddingProvider('mock', { dimension: 1536 });
const [vec] = await provider.embed(['hello world']);

OpenAICompatibleProvider

const provider = createEmbeddingProvider('openai', {
  baseURL: 'https://api.openai.com/v1',   // 或 vLLM/Ollama 地址
  apiKey: 'sk-xxx',
  model: 'text-embedding-3-small',
  dimension: 1536
});
const vectors = await provider.embed(['hello', 'world']);

检索流程 (Retriever)

查询时使用双层召回:

  1. 关键词召回(keyword):基于 normalizeConcept + concept 名称匹配
  2. 向量召回(vector):余弦相似度(可选,需配置 embedding provider)
  3. 合并去重:取最高分,结果标记 source: 'keyword' | 'vector' | 'hybrid'
import { retrieve } from './src/retriever.js';

const results = await retrieve({
  fragments,
  query: 'knowledge graph',
  embeddingProvider: mockProvider,  // 传 null 则仅关键词召回
  limit: 10
});
// results: [{ fragmentId, documentId, documentTitle, score, text, source }]

数据模型

Document

{
  "id": "doc_xxxxx",
  "type": "document",
  "title": "我的笔记",
  "sourceType": "note",
  "sourceUri": "/path/to/file.md",
  "importedAt": "2026-04-04T...",
  "status": "active"
}

Fragment

{
  "id": "frag_xxxxx",
  "type": "fragment",
  "documentId": "doc_xxxxx",
  "index": 0,
  "text": "LinkMind 是...",
  "summary": "LinkMind 是...",
  "conceptNames": ["linkmind", "知识连接", "知识中枢"]
}

Concept

{
  "id": "concept_xxxxx",
  "type": "concept",
  "name": "LinkMind",
  "normalizedName": "linkmind",
  "salience": 0.67
}

LinkEdge

{
  "id": "link_xxxxx",
  "type": "mentions",
  "fromId": "frag_xxxxx",
  "fromType": "fragment",
  "toId": "concept_xxxxx",
  "toType": "concept",
  "score": 2
}

自测方法

cd skills/linkmind
node tests/smoke-test.js

目录结构

skills/linkmind/
├── SKILL.md
├── README.md
├── package.json
├── src/
│   ├── index.js              # CLI 入口
│   ├── retriever.js          # 双层检索
│   ├── storage-adapters/
│   │   ├── StorageAdapter.js     # 接口契约
│   │   ├── JsonStorageAdapter.js # JSON 文件实现
│   │   ├── SqliteStorageAdapter.js # SQLite 实现
│   │   └── index.js              # Factory
│   ├── embedding-providers/
│   │   ├── EmbeddingProvider.js        # 接口契约
│   │   ├── MockProvider.js             # 随机向量(测试用)
│   │   ├── OpenAICompatibleProvider.js # OpenAI 兼容 API
│   │   └── index.js                    # Factory
│   └── utils/
│       └── nlp.js             # normalizeConcept 工具
├── dist/
│   └── index.js
├── data/
│   └── workspace.json
├── tests/
│   └── smoke-test.js         # Phase 2 覆盖 38 项检查
└── examples/
    └── sample-note.md

Phase 2 交付清单

  • [x] StorageAdapter 接口契约
  • [x] JsonStorageAdapter(向后兼容)
  • [x] SqliteStorageAdapter(基于 better-sqlite3)
  • [x] EmbeddingProvider 接口契约
  • [x] MockProvider(确定性随机、缓存、L2归一化)
  • [x] OpenAICompatibleProvider(支持自定义 baseURL/apiKey/model)
  • [x] retriever.js:关键词+向量双层召回 + 余弦相似度 ranker + merge 去重
  • [x] smoke-test.js Phase 2 全覆盖(38项检查全部通过)
  • [x] SKILL.md 更新

待后续实现

  • ⏳ index.js 接入 adapter 层(DI 注入,支持 --storage=json|sqlite)
  • ⏳ 向量批量预计算 + 离线向量存储
  • ⏳ 图数据库存储(Neo4j)
  • ⏳ Web/开放 API 接口
  • ⏳ 多种来源接入(飞书、Notion、URL 抓取)
  • ⏳ 证据冲突检测

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

79.09%
按下载量换算684

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

可疑

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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