個人知識庫
從您閱讀的一切內容中建立可搜尋的語意知識庫——文章、推文、YouTube 逐字稿、PDF——全部透過與 OpenClaw Ultra 的自然語言聊天進行匯入和檢索。
核心系統總覽
此系統將代理的記憶轉變為個人研究圖書館。將任何 URL 或檔案丟入聊天中，它會自動被匯入、分塊和索引以供語意搜尋。稍後提問即可獲得帶有來源歸屬的排序結果——再也不會遺失書籤。
| 系統層 | 核心功能 | 輸出結果 |
|---|
| 匯入層 | URL 擷取、內容萃取、格式標準化 | 附帶中繼資料的乾淨結構化文字 |
| 處理層 | 分塊、嵌入向量生成、向量索引 | 語意可搜尋的知識儲存 |
| 檢索層 | 混合搜尋（語意 + 關鍵字）、相關性排序 | 附帶來源上下文的排序結果 |
| 記憶層 | 跨視窗持久化、自動標記、去重 | 持續成長、不重複的知識庫 |
| 整合層 | 輸入其他工作流（SEO、社群、會議準備） | 跨所有代理任務可複用的研究 |
前置需求
| 項目 | 需求 |
|---|
| OpenClaw Ultra | 已安裝並運行中 |
| Knowledge Base Skill | 從 ClawHub 安裝——搜尋「knowledge-base」 |
| 匯入渠道 | Telegram 話題或 Slack 頻道（建議用於自動匯入） |
步驟 0 — 初始化知識庫系統
將 OpenClaw Ultra 設定為您的個人知識管理引擎。
操作步驟
- 開啟 OpenClaw Ultra 新聊天視窗
- 安裝 knowledge-base Skill
- 建立一個名為「knowledge-base」的專屬 Telegram 話題（或使用 Slack 頻道）
- 貼上初始化提示詞
即用提示詞
擔任我的個人知識庫系統。
我想儲存我認為有價值的一切——文章、推文、YouTube 影片、PDF、程式碼片段——並能夠以對話方式搜尋它們。
建立一個系統，能：
- 從我丟入聊天的 URL 匯入內容
- 萃取並索引完整內容
- 支援對已儲存知識的自然語言查詢
- 自動去重和標記內容
- 在其他工作流需要研究上下文時連接它們
步驟 1 — 設定自動匯入管道
設定代理自動處理您傳送的任何 URL 或檔案。
1.1 設定匯入渠道
提示詞
設定「knowledge-base」話題進行自動內容匯入。
當我在此話題中丟入 URL 時：
1. 擷取完整內容（文章、推文討論串、YouTube 逐字稿、PDF）
2. 萃取乾淨文字及中繼資料：標題、URL、日期、內容類型
3. 分割為帶有嵌入向量的語意片段
4. 以標籤索引：來源類型、話題、關鍵實體
5. 回覆：匯入了什麼、分塊數量、建議標籤
支援的來源：
- 網頁文章（任何 URL）
- YouTube 影片（自動擷取逐字稿）
- 推文和 X 討論串
- PDF 文件（透過檔案上傳）
- GitHub README 和文件
1.2 批次匯入現有書籤
提示詞
我有一批已儲存的連結想匯入：
[列出 URL 或匯出檔案]
透過匯入管道逐一處理。
報告進度：[X/N] 已匯入，任何失敗的 URL 及錯誤原因。
ℹ️ Info
從現在起您的知識庫會自動成長——每當您遇到有趣的連結，直接丟進話題即可。
步驟 2 — 語意搜尋與檢索
以對話方式查詢您的知識庫。
2.1 基本查詢
提示詞
在我的知識庫中搜尋：[你的問題或話題]
回傳：
- 前 5 個最相關的結果
- 每個包含：標題、來源 URL、關鍵摘錄、相關性分數
- 如果沒有好的匹配，明確告訴我
2.2 交叉參考查詢
提示詞
我正在進行 [目前專案/任務]。
在我的知識庫中搜尋與以下相關的任何內容：
[列出相關話題或關鍵字]
總結我已知的內容、擁有的來源，以及存在的缺口。
步驟 2 產出
即時存取您儲存的所有內容，按相關性組織。
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