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Agent Skill · 研究检索

knowledge-base-collector(知识库收集器)

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。

knowledge-base-collector 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为调用外部服务;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 4,455。

总安装 32,289周安装 1,387GitHub Stars 1下载 11,318核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
0.1.3

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://github.com/reed1898/knowledge-base-collector
安装命令:
openclaw skills install knowledge-base-collector
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 knowledge-base-collector

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

从URL(web/X/微信)和截图中收集并整理个人知识库。当用户说他们想要保存 URL、提取链接、将内容存档到知识库、标记/分类笔记、存储屏幕截图或在 Telegram 中搜索他们保存的知识时使用。当云获取被阻止时,通过连接的 macOS 节点支持微信。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install knowledge-base-collector;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要调用外部服务,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

knowledge-base-collector 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install knowledge-base-collector。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

knowledge-base-collector 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

knowledge-base-collector 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。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。

knowledge-base-collector 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

knowledge-base-collector 用的人多吗?

公开数据是累计安装 32,289 次,近一周安装 1,387 次,下载 11,318 次,GitHub 1 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

knowledge-base-collector 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
knowledge-base-collector

知识库收集器 · 本页

32,2891调用外部服务MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

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。

平台分布

OpenClaw

87.82%
按下载量换算9,939

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

调用外部服务

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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