Knowledge Base Collector

name: knowledge-base-collector description: Collect and organize a personal knowledge base from URLs (web/X/WeChat) and screenshots. Use when the user says they want to save an URL, ingest a link, archive content to KB, tag/classify notes, store screenshots, or search their saved knowledge in Telegram. Supports WeChat via a connected macOS node when cloud fetch is blocked.

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

把使用者發來的連結/截圖沉澱到共享知識庫（KB），並做標籤化整理。

預設 KB 位置

• KB Root（可改）：/home/ubuntu/.openclaw/kb
• 索引：kb/20_Inbox/urls/index.jsonl
• 每條內容目錄：kb/20_Inbox/urls/<YYYY-MM>/<item>/content.md + meta.json

目標：先入庫不丟，再迭代“摘要/標籤/檢索”。

你要做的事（按輸入型別）

1) 普通網頁 / X(Twitter) / 公眾號 URL 入庫

執行指令碼：

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

行為： - 自動識別來源（web/x/wechat） - 優先用 r.jina.ai 抽取正文（無需登入） - 公眾號遇到風控會寫佔位條目：status=blocked_verification + tag #needs-manual - 對同一 URL 做 key 去重（已存在則跳過）

WeChat 更高成功率（推薦路徑）

當雲端抓取命中“環境異常/驗證”時： - 如果有已連線的 macOS 節點（例如 Reed-Mac）且該節點能訪問該文章，可用 nodes.run 在節點上執行抓取（requests+bs4），然後寫入 KB。 - 注意：這條路徑依賴節點線上與網路環境；無法承諾 100%。

2) 截圖/圖片入庫（含 OCR 文本）

指令碼：

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 "..."

說明： - ingest_image.py 負責“落盤+索引”。OCR 可用： - 本機 tesseract（若安裝了 tesseract-ocr + chi_sim） - 或用多模態 LLM 抽取文字後寫入 --text-file

Telegram 裡直接問（檢索）

推薦先用指令碼（本機/伺服器）：

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"

公眾號待補抓佇列（佔位條目）

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

週報/主題報告候選清單（給 LLM 寫總結用）

python3 /home/ubuntu/.openclaw/skills/knowledge-base-collector/scripts/weekly_digest.py --days 7 --limit 30
來源於7w4.net。

重要注意事項（安全/隱私）

• 截圖/網頁可能包含 token/驗證碼/金鑰：入庫前應做脫敏（替換為 REDACTED）。
• 公眾號抓取受風控影響：建議允許“佔位入庫”，後續再補全。

這個 Skill 整體質量不錯，功能覆蓋完整，從收集連結到分類整理再到檢索都能支援。使用第三方服務提取網頁內容比較可靠，標籤分類支援中文也做得較好。主要不足是圖片內容需要自己先做 OCR 文字提取才能入庫，以及搜尋能力比較基礎，對大量資料可能不夠用。整體適合個人知識沉澱使用，但還有最佳化空間。