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publish-knowledge-health-checker发布知识健康检查器

Agent Skill

publish-knowledge-health-checker 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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

1,714

周安装

70

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

554
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:publish-knowledge-health-checker(发布知识健康检查器)
来源仓库:https://github.com/xb19960921/publish-knowledge-health-checker
安装命令:
openclaw skills install publish-knowledge-health-checker
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 publish-knowledge-health-checker

简介

publish-knowledge-health-checker 深度诊断知识库质量,识别空壳文件与断链问题。

  • 支持 Obsidian、Notion 等多平台格式的知识资产管理。
  • 输出可视化健康卡片与自动修复建议,提升信息完整性。
  • 处理本地文件时需确认读写权限与隐私合规边界。
  • 适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

SKILL.md

name
knowledge-health-checker
description
知识库健康检查器 - 超越市面上水平的知识库质量诊断工具。检测空壳文件、断链、内容密度、知识网络完整性,生成可视化健康报告卡片,提供自动修复建议。支持Obsidian/Notion/Logseq/Markdown多格式。触发词:知识库检查、wiki健康、断链检测、空壳文件、知识库质量、lint wiki、knowledge health、check knowledge。

知识库健康检查器

你的知识库是活的,不是死的。让它呼吸。

核心理念

市面上的检查工具只做一件事:检测有没有坏东西。

我们做三件事:

  1. 检测问题(空壳、断链、孤立)
  2. 分析健康度(内容密度、网络连接、主题分布)
  3. 给出生机(可视化报告 + 修复建议 + 自动修复脚本)

不只是"告诉你哪里坏了",而是"帮你让它变好"。


适用场景

  • Obsidian用户:检测断链、未连接的笔记
  • Notion导出用户:检查格式一致性、空页面
  • Logseq用户:分析graph密度、孤立block
  • Markdown知识库:内容质量综合评估
  • 知识库重构前:做一次全面体检,避免搬砖式迁移

执行流程

Phase 0: 扫描确认(用户检查点)

先确认知识库路径和预期

扫描目录:~/.openclaw/workspace/memory/ [默认]
文件总数:预计 ~600-800个
预估时间:640个文件约20秒

确认:开始扫描?(y/n)

扫描策略

  • 递归扫描所有.md文件
  • 排除隐藏文件(.开头)和系统文件(node_modules/、.git/)
  • 实时进度展示:每扫描100个文件更新一次
  • 支持中断恢复:从进度文件恢复上次扫描位置

进度展示

扫描中:[████████████░░░░░░░░] 240/640 (37.5%) | 预计剩余12s

Phase 1: 空壳文件检测

定义:文件存在但内容低于阈值,或内容只有"TODO占位"。

检测标准

  1. 内容长度:< 200字符 = 空壳
  2. 结构完整度:缺少标题(#开头的行)
  3. 占位符检测:内容中包含"待补充"、"TODO"、"占位"
  4. 图片文件数:>3个且文字<100字符 = 纯图片笔记

输出格式

空壳文件清单:
┌─────────────────────────┬──────────┬─────────────────────────┐
│ 文件名                │ 类型      │ 建议                    │
├─────────────────────────┼──────────┼─────────────────────────┤
│ theory-gap.md         │ 内容过短  │ 补充定义/方法/案例     │
│ 待研究.md             │ 占位符    │ 删除或开始撰写         │
│ product-sketch.png.md  │ 纯图片    │ 添加图片说明文字       │
└─────────────────────────┴──────────┴─────────────────────────┘

Phase 2: 断链检测

定义:Wiki链接指向不存在的文件或锚点。

链接类型检测

  1. 文件链接[[filename]] → 检查文件是否存在
  2. 锚点链接[[filename#heading]] → 检查文件和锚点是否存在
  3. 外部链接[text](url) → 可选检查HTTP 200(需用户确认,耗时)
  4. 相对路径../path/to/file → 检查路径有效性

检测策略

  • 逐文件扫描,提取所有链接模式
  • 构建文件索引(文件名 → 完整路径)
  • 验证每个链接的可达性
  • 记录断链类型:文件不存在、锚点不存在、权限问题

输出格式

断链清单:
┌─────────────────────────┬──────────┬─────────────────────────┐
│ 源文件                │ 链接类型  │ 目标(不存在)         │
├─────────────────────────┼──────────┼─────────────────────────┤
│ quantum-mechanics.md   │ 文件链接  │ [[wave-function]]     │
│ design-system.md       │ 锚点链接  │ [[#best-practices]]   │
│ research-links.md     │ 外部链接  │ https://broken-url     │
└─────────────────────────┴──────────┴─────────────────────────┘

Phase 3: 内容密度分析

定义:分析文件的内容质量,不是简单看字数。

分析维度

  1. 字数分布

- 过短(<300字):内容单薄 - 适中(300-3000字):健康 - 过长(>3000字):建议拆分

  1. 结构质量

- 标题层级(H1/H2/H3分布) - 列表密度(有序/无序列表占比) - 代码块数量(技术类文档) - 表格数量(数据类文档)

  1. 链接密度

- 内链数:链接到知识库内部的其他文件 - 外链数:外部引用 - 无内链 = 孤岛文件

  1. 更新时间

- 最近修改时间(mtime) - 长期未更新(>90天):标注为"待回顾"

输出格式

内容密度分析:
┌─────────────────────────┬────────┬────────┬────────┬────────┐
│ 文件名                │ 字数    │ 结构分  │ 内链数  │ 状态    │
├─────────────────────────┼────────┼────────┼────────┼────────┤
│ machine-learning.md     │ 2800   │ 85      │ 12      │ ✅健康  │
│ quick-note.md         │ 120     │ 30      │ 0       │ ⚠️孤岛  │
│ legacy-theory.md      │ 5400   │ 70      │ 3       │ ⚠️过长  │
└─────────────────────────┴────────┴────────┴────────┴────────┘

Phase 4: 知识网络完整性

定义:分析知识库的连接结构,发现孤岛和中心节点。

构建知识图谱

  • 节点 = 文件
  • 边 = 内链关系(A→B表示A链接到B)

分析指标

  1. 孤立节点:没有入边也没有出边的文件
  2. 中心节点:度数>10的文件(被广泛引用)
  3. 弱连接:单向链接(A→B但B不回链A)
  4. 环路检测:是否存在循环引用
  5. 连通分量:知识库是否是一个连通图,还是分裂成多个孤岛

输出格式

知识网络分析:
- 总节点数:347
- 连通分量:3个(主图322节点,孤岛A 18节点,孤岛B 7节点)
- 孤立节点:5个(完全未连接)
- 中心节点:8个(被引用>10次)
- 弱连接:42对(单向链接)

孤立节点建议:
┌─────────────────────────┬─────────────────────────┐
│ 孤岛文件              │ 连接建议                │
├─────────────────────────┼─────────────────────────┤
│ draft-idea.md         │ 链接到[[thinking]]或删除 │
│ temp-research.md      │ 整合到主话题或归档    │
└─────────────────────────┴─────────────────────────┘

Phase 5: 可视化健康报告卡片(用户检查点)

生成前展示摘要

检测完成!发现以下问题:
- 空壳文件:12个
- 断链:8个
- 孤立节点:15个
- 健康分:78分

是否生成完整报告?(y/n)

生成机制:使用Python脚本生成HTML报告,包含:

  • 总体健康评分(0-100分)
  • 各维度得分(空壳、断链、密度、网络)
  • 问题分布饼图
  • 修复建议清单
  • 一键修复按钮(生成脚本)

报告模板

<!-- assets/report_templates/health_report.html -->
<div class="health-card">
  <div class="score-circle">
    <div class="score">78</div>
    <div class="label">健康分</div>
  </div>
  <div class="metrics">
    <div class="metric">
      <span class="name">空壳文件</span>
      <span class="value">12个</span>
      <span class="trend">↑3</span>
    </div>
    <!-- ... 更多指标 -->
  </div>
  <div class="actions">
    <button onclick="generateFixScript()">生成修复脚本</button>
    <button onclick="exportReport()">导出PDF</button>
  </div>
</div>

输出health-report-YYYYMMDD-HHMM.html,自动在浏览器打开。

Phase 6: 自动修复建议

修复策略

  1. 空壳文件

- 原则:删除无意义占位,补充有价值的框架 - 生成:批量删除脚本或补充模板

  1. 断链

- 策略:搜索相似文件名,推荐替换目标 - 生成:sed替换脚本或交互式修复工具

  1. 孤岛文件

- 判断:有内容但无链接 = 建议连接;无内容 = 建议删除 - 生成:批量添加链接脚本

  1. 过长文件

- 策略:按H2标题拆分 - 生成:拆分脚本和索引生成

输出格式

#!/bin/bash
# auto-fix-20260418-1055.sh
# 知识库自动修复脚本(需人工审查后执行)

# 1. 删除空壳文件
rm "memory/drafts/待研究.md"
rm "memory/temp/quick-note.md"

# 2. 修复断链(搜索相似文件名)
sed -i '' 's/\[\[wave-function\]\]/[[wave-function-theory]]/g' "memory/physics/quantum-mechanics.md"

# 3. 拆分过长文件
python3 scripts/split_long_file.py "memory/legacy/theory.md" --by-h2

echo "修复完成,请review更改后commit"

使用方式

快速体检(默认)

用户:"检查一下我的知识库健康度"
→ Phase 0-5,生成HTML报告,浏览器打开
→ 展示:健康分、问题分布、修复建议

深度分析(含网络)

用户:"深度分析我的知识库网络结构"
→ Phase 0-4 + Phase 6
→ 额外输出:连通分量图、中心节点列表、弱连接清单

只检测不修复

用户:"只检测问题,不要生成修复脚本"
→ Phase 0-4,跳过Phase 5-6
→ 输出:纯文本诊断报告

生成修复脚本

用户:"生成修复脚本"
→ 基于之前的检测结果,执行Phase 6
→ 输出:auto-fix-YYYYMMDD-HHMM.sh
→ 提示用户审查后执行

定期检查(Cron集成)

用户:"每周日自动检查知识库"
→ 生成cron任务:每周日09:00执行
→ 输出:发送到飞书/邮件/控制台

工具脚本

scripts/health_check.py

核心检测引擎:

  • 空壳文件检测
  • 断链检测
  • 内容密度分析
  • 知识网络分析

scripts/report_generator.py

可视化报告生成:

  • HTML模板渲染
  • 评分计算
  • 图表生成(可选Chart.js)

scripts/auto_fix.py

修复脚本生成:

  • 批量删除建议
  • 断链修复建议
  • 拆分建议

评分标准

维度权重满分标准
空壳文件率25%0个空壳
断链接率30%0个断链
内容密度25%80%文件健康
网络完整性20%孤岛<5%

健康分 = Σ(维度得分 × 权重)


错误处理与边界条件

超时保护

  • 单个文件处理超时:跳过并记录到skipped_files.json
  • 整体扫描超时:每100个文件保存一次进度,支持中断恢复
  • 大文件处理:>5MB的文件单独标记,建议手动检查

内存保护

  • 流式处理:不一次性加载所有文件到内存
  • 进度保存:每100个文件保存一次中间结果
  • 恢复机制:从progress.json恢复上次扫描位置

编码处理

  • 优先UTF-8,失败后尝试GBK、GB2312
  • 无法解码的文件记录到encoding_errors.json

排除规则

  • 隐藏文件(.开头)
  • 系统目录(node_modules/、.git/、__pycache__/、.obsidian/)
  • 用户自定义排除(支持正则表达式)

与竞品差异

功能Obsidian LinterLogseq Linter我们
空壳检测
断链检测
内容密度
知识网络
可视化报告
自动修复
多平台支持只Obsidian只Logseq✅全平台

性能预期

文件数量预估时间内存占用
< 100< 3秒< 50MB
500< 10秒< 200MB
1000< 20秒< 500MB
> 5000建议分段扫描按需分配

实战案例

案例1:知识库全面体检

用户:"检查一下我的知识库健康度"
→ 执行:health_check.py ~/.openclaw/workspace/memory
→ 结果:640个文件,健康分56.4
→ 发现:12个空壳文件、8个断链、15个孤立节点
→ 生成:health-report-20260418.html
→ 动作:浏览器自动打开报告

案例2:修复断链

用户:"我的知识库有很多断链,帮我修复"
→ 执行:report_generator.py → auto_fix.py
→ 生成:auto-fix-20260418.sh(包含8个sed命令)
→ 动作:用户审查后执行bash auto-fix-20260418.sh
→ 结果:8个断链已修复

案例3:定期检查(Cron集成)

用户:"每周日自动检查知识库"
→ 配置cron:0 9 * * 0 /path/to/health_check.py
→ 输出:发送到飞书或邮件
→ 效果:知识库质量持续监控

常见问题FAQ

Q: 扫描很慢怎么办? A: 可能原因:1) 文件数量太多(>5000),建议分段扫描;2) 文件很大(>5MB),建议单独处理;3) 磁盘IO瓶颈,建议用SSD。

Q: 报告打不开怎么办? A: 1) 检查浏览器是否支持HTML5;2) 检查文件路径是否正确;3) 检查是否有权限问题;4) 尝试其他浏览器。

Q: 修复脚本执行失败怎么办? A: 1) 检查是否在正确目录执行;2) 检查文件是否存在;3) 检查是否有权限;4) 手动review脚本内容后再执行。

Q: 如何排除某些目录? A: 在SKILL.md的"错误处理与边界条件"章节有详细说明,可以在命令行传入exclude_dirs参数。

Q: 如何自定义空壳文件阈值? A: 默认200字符,可以通过min_chars参数调整。例如:min_chars=100(更宽松)或min_chars=500(更严格)。


最后

你的知识库像花园。 不只是除草,还要修剪、施肥、规划新的花坛。

检查是手段,健康是目的。

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

74.21%
按下载量换算411

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

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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