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研究检索external-serviceunknown未标认证来源可访问许可证需确认审计未展示

knowledge-base-collector知识库收集器

Agent Skill

用于搭建或维护带检索增强的 RAG 工作流,适合让 Agent 处理知识库问答、向量检索、来源引用和事实核查。它可以辅助整理数据接入、Embedding、向量库、召回参数和回答生成流程。使用时需要确认数据来源、更新频率、召回阈值和引用展示方式,避免把未命中的资料或过期内容包装成确定事实。

总安装

404

周安装

17

下载量

141
Local Agent

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。

来源数

2

许可证

unknown

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:knowledge-base-collector(知识库收集器)
来源仓库:https://skills.volces.com
仓库路径:knowledge-base-collector
安装命令:
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。当前暂无明确安装命令,请以来源页面说明为准。

简介

用于将网页、截图等内容沉淀至共享知识库并支持标签化组织。

  • 适合在 Local Agent 中搭建 RAG 检索增强系统时使用。
  • 自动去重并建立全局索引文件。knowledge-base-collector 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。
  • 默认存储路径为 ~/.openclaw/kb。
  • 建议配合向量检索模块实现问答功能。

SKILL.md

Summary

  • Ingest: web URLs, X/Twitter links, WeChat Official Account links (mp.weixin.qq.com), and screenshots
  • Store: writes to a shared KB folder with per-item content.md + meta.json and a global index.jsonl
  • Organize: tag-first classification with richer tags (e.g. #agent, #coding-agent, #claude-code, #mcp, #rag, #prompt-injection, #security, #pricing, #database)
  • WeChat: cloud fetch may be blocked; when a macOS node (e.g. Reed-Mac) is online, prefer node-side fetch to improve success rate; otherwise create a placeholder entry
  • Search: designed to support Telegram Q&A / search flows on top of the index and content

把用户发来的链接/截图沉淀到共享知识库(KB),并做标签化整理。

默认 KB 位置

  • KB Root(可改):/home/ubuntu/.openclaw/kb
  • 索引:kb/20_Inbox/urls/index.jsonl
  • 每条内容目录:kb/20_Inbox/urls/<YYYY-MM>/<item>/content.md + meta.json
目标:先入库不丢,再迭代“摘要/标签/检索”。

你要做的事(按输入类型)

1) 普通网页 / X(Twitter) / 公众号 URL 入库

运行脚本:

python3 /home/ubuntu/.openclaw/skills/knowledge-base-collector/scripts/ingest_url.py "<URL>" --tags "#optional" --note "context"

行为:

  • 自动识别来源(web/x/wechat)
  • 优先用 r.jina.ai 抽取正文(无需登录)
  • 公众号遇到风控会写占位条目:status=blocked_verification + tag #needs-manual
  • 对同一 URL 做 key 去重(已存在则跳过)

WeChat 更高成功率(推荐路径)

当云端抓取命中“环境异常/验证”时:

  • 如果有已连接的 macOS 节点(例如 Reed-Mac)且该节点能访问该文章,可用 nodes.run 在节点上执行抓取(requests+bs4),然后写入 KB。
  • 注意:这条路径依赖节点在线与网络环境;无法承诺 100%。

2) 截图/图片入库(含 OCR 文本)

脚本:

python3 /home/ubuntu/.openclaw/skills/knowledge-base-collector/scripts/ingest_image.py /path/to/image.jpg \
  --text-file /path/to/ocr.txt \
  --title "..." --tags "#ai #product" --note "..."

说明:

  • ingest_image.py 负责“落盘+索引”。OCR 可用:

- 本机 tesseract(若安装了 tesseract-ocr + chi_sim) - 或用多模态 LLM 抽取文字后写入 --text-file

Telegram 里直接问(检索)

推荐先用脚本(本机/服务器):

python3 /home/ubuntu/.openclaw/skills/knowledge-base-collector/scripts/search_kb.py --q "claude code" --limit 10
python3 /home/ubuntu/.openclaw/skills/knowledge-base-collector/scripts/search_kb.py --tags "#claude-code #coding-agent" --limit 20
python3 /home/ubuntu/.openclaw/skills/knowledge-base-collector/scripts/search_kb.py --source wechat --since 7d --q "Elys"

公众号待补抓队列(占位条目)

python3 /home/ubuntu/.openclaw/skills/knowledge-base-collector/scripts/wechat_backlog.py --limit 30

周报/主题报告候选清单(给 LLM 写总结用)

python3 /home/ubuntu/.openclaw/skills/knowledge-base-collector/scripts/weekly_digest.py --days 7 --limit 30

重要注意事项(安全/隐私)

  • 截图/网页可能包含 token/验证码/密钥:入库前应做脱敏(替换为 REDACTED)。
  • 公众号抓取受风控影响:建议允许“占位入库”,后续再补全。

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

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

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

Local Agent

79.25%
按下载量换算112

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

external-service

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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。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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