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.jsonand a globalindex.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。