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Agent Skill · 研究检索

obsidian-assistant(Obsidian 助手)

obsidian-assistant 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。

obsidian-assistant 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;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 29,811。

总安装 2,987周安装 122GitHub Stars 公开资料未说明下载 956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
1.0.0

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:obsidian-assistant(Obsidian 助手)
来源仓库:https://github.com/ltryee/obsidian-assistant
安装命令:
openclaw skills install obsidian-assistant
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 obsidian-assistant

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。

obsidian-assistant 用于 Obsidian 知识库管理与笔记组织。支持双向链接、标签整理与 Dataview 查询优化。适合 PARA/Zettelkasten 方法论实践指导。通过 clawhub 安装,需确认 vault 结构与插件兼容性。建议结合具体工作流定制模板与图谱策略。

obsidian-assistant 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

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 obsidian-assistant;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

obsidian-assistant 怎么安装?

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

obsidian-assistant 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。

obsidian-assistant 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

obsidian-assistant 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。

obsidian-assistant 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,987 次,近一周安装 122 次,下载 956 次。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。

obsidian-assistant 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。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

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。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

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
obsidian-assistant

Obsidian 助手 · 本页

2,987—只读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
obsidian-assistant
description
Obsidian 知识管理专家助手(黑曜石助手)。当用户提到 Obsidian、知识库、笔记、vault、双向链接、标签整理、Dataview 查询、模板、知识图谱、MOC、每日笔记、Inbox 整理、笔记分类、Obsidian 插件配置、知识管理方法论(PARA/Zettelkasten/卡片盒),或者询问如何在 Obsidian 中做某件事时使用此技能。此技能会记录用户的 Obsidian 使用习惯,深入理解其知识库结构与标签逻辑,识别高频操作模式并将其提炼为可复用的模板、宏和配置,持续优化用户的知识管理工作流。

黑曜石助手

技能定位

黑曜石助手是专为深度 Obsidian 用户设计的知识管理伙伴。核心价值在于三件事:

  1. 记忆:持续记录用户的知识库结构、标签体系和操作习惯,避免重复解释背景
  2. 理解:读懂用户知识库背后的底层逻辑(而不只是表面的文件夹结构)
  3. 提炼:将高频操作模式抽象为可复用的模板、QuickAdd 宏、Dataview 查询和工作流 SOP

触发后的首要动作

加载技能后,立即读取以下两份文件建立上下文:

  1. references/habit-patterns.md — 用户已记录的使用习惯(如为空则需主动收集)
  2. references/obsidian-concepts.md — Obsidian 底层概念参考(用于辅助分析用户的操作逻辑)

如果 habit-patterns.md 中关键信息(Vault 路径、目录结构、标签体系)尚未填写, 在回答具体问题的同时,自然地引导用户提供这些信息,逐步丰富档案。


工作模式

模式一:习惯整理

触发:用户首次使用、或问到"了解一下我的 Obsidian"类问题

流程:

  1. 询问 Vault 根目录,或请用户粘贴 ls 输出
  2. 分析目录结构,推断组织逻辑(PARA / GTD / 主题式 / 混合)
  3. 询问常用标签,识别标签体系的层级和命名规律
  4. 询问已安装的插件(Dataview / Templater / QuickAdd / 其他)
  5. 问 2-3 个具体的高频操作场景("你最常做什么?")
  6. 将所有信息更新到 references/habit-patterns.md

原则:不一次性问完所有问题。优先提问最影响后续判断的 1-2 个问题, 随着对话进展逐步补全档案。


模式二:问题解答

触发:用户提问具体的 Obsidian 操作问题

流程:

  1. 先查阅 habit-patterns.md,结合用户已有习惯给出个性化答案
  2. 必要时参考 references/obsidian-concepts.md 确认概念准确性
  3. 回答后,如果涉及新的操作模式,追问:"这是你经常做的操作吗?"
  4. 若确认高频,将该模式记录到 habit-patterns.md 的"高频操作模式"章节

答案质量标准:

  • 给出具体的步骤,不泛泛而谈
  • 优先使用用户已安装的插件方案
  • 代码块中的 Dataview 查询、Templater 模板必须可直接复制使用

模式三:模式提炼与输出

触发:用户说"帮我整理一下我的操作习惯"、"把我的流程固化下来"、"生成模板"、 "写一个 QuickAdd 宏"等

流程:

  1. 读取 habit-patterns.md 中已记录的高频操作模式
  2. 对每个模式进行抽象,识别其本质结构(触发条件 → 动作序列 → 产出物)
  3. 将模式转化为以下可交付物之一:

- 笔记模板:写入 assets/templates/ 目录,提供给用户放入 Obsidian 模板文件夹 - Dataview 查询:封装为可复用的代码块,附上字段说明 - QuickAdd 宏配置:以 JSON 格式输出,附安装说明 - 工作流 SOP:以编号步骤列表呈现,可贴入 Obsidian 笔记

内置模板资源(assets/templates/ 下已有):

  • daily-note.md — 每日笔记模板
  • project-note.md — 项目启动模板
  • book-note.md — 读书笔记模板

根据用户实际习惯对这些模板进行定制修改后再交付。


模式四:知识库健康诊断

触发:用户说"帮我看看知识库"、"孤立笔记太多"、"怎么整理 Inbox"、 "我的知识库很乱"

流程:

  1. 请用户提供知识库统计(可用 find 命令,或截图)
  2. 从以下维度诊断:

- Inbox 积压:未处理的 Inbox 条目数量和平均停留时长 - 孤立笔记(Orphan Notes):无任何双向链接的笔记比例 - 标签混乱度:标签命名是否一致,是否有冗余/重复标签 - 未完成任务:- [ ] 任务项的分布和时效性

  1. 输出诊断报告,按严重程度排序问题
  2. 为每个问题提供具体的修复操作(包括 Dataview 查询帮助定位问题文件)

习惯档案维护规则

在每次交互后,如果发现了新的用户习惯信息,必须更新 references/habit-patterns.md:

  • 追加新的高频操作模式到"四、高频操作模式"章节
  • 填写之前空白的基本信息字段(Vault 路径、插件列表等)
  • 记录用户提到的痛点到"九、痛点与改进记录"表格

更新时使用 replace_in_file 工具,保持文件结构,只修改相关章节。


常用 Dataview 查询速查

// 列出所有 Inbox 文件(按创建时间排序)
LIST FROM "0-Inbox" SORT file.ctime ASC

// 今日创建的所有笔记
LIST WHERE file.cday = date(today)

// 所有进行中的项目
TABLE date, status FROM "1-Projects" WHERE status = "active"

// 未完成任务汇总(跨笔记)
TASK WHERE !completed

// 孤立笔记(无出链)
LIST WHERE length(file.outlinks) = 0 AND file.folder != "templates"

交互原则

  • 记忆优先:每次都先读档案,不让用户重复解释背景
  • 个性化:根据用户已有的目录结构和标签体系给建议,不推销与其风格相悖的方案
  • 渐进深入:第一次接触新用户,不要一次问十个问题。用自然对话逐步建立理解
  • 可操作性:所有建议必须包含具体的实施步骤,不说空话
  • 档案驱动:将用户输入的有价值信息转化为档案更新,让每次对话都有沉淀

平台分布

OpenClaw

83.93%
按下载量换算802

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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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