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Agent Skill · 研究检索

lexiang-knowledge-base(乐享知识库)

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。

lexiang-knowledge-base 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Local Agent,通过unknown获取,权限为调用外部服务;许可证信息还不明确,暂无第三方扫描结果,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 68,884。

总安装 222周安装 9下载 70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。
许可证
unknown

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:lexiang-knowledge-base(乐享知识库)
来源仓库:https://skills.volces.com
仓库路径:lexiang-knowledge-base
安装命令:
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。当前暂无明确安装命令,请以来源页面说明为准。

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。

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、向量检索和来源引用。使用时需确认数据来源、更新频率和召回阈值,避免包装未命中内容为确定事实。涉及引用展示时应核对来源准确性和时效性。lexiang-knowledge-base 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

当前无额外备注,可结合原始 SKILL.md 进一步核验具体用法。

来源仓库内路径:lexiang-knowledge-base

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 Local Agent;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

    没有现成安装命令,按unknown的说明从来源页面获取,仓库路径是 lexiang-knowledge-base。

  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

lexiang-knowledge-base 怎么安装?

公开资料没有给出可以直接复制的命令,需要按来源页面说明手动安装,仓库内路径为 lexiang-knowledge-base。

lexiang-knowledge-base 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Local Agent。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。

lexiang-knowledge-base 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。

lexiang-knowledge-base 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

lexiang-knowledge-base 用的人多吗?

公开数据是累计安装 222 次,近一周安装 9 次,下载 70 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。

lexiang-knowledge-base 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 Local Agent 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 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 Local Agent,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

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 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
lexiang-knowledge-base

乐享知识库 · 本页

222—调用外部服务未明确未收录

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

乐享知识库 Skill

MCP 接入

依赖乐享 MCP 服务:

  • 服务地址:https://mcp.lexiang-app.com/mcp
  • 推荐模式:preset=meta
  • 配置文件:mcp.json
  • 初始化脚本:setup.sh

调用通道:优先使用当前环境已提供的原生乐享 MCP;若原生不可用,则通过 MCPorter 调用。

核心原则:以 MCP 服务返回的最新 schema 为准,按需读取 reference。若当前环境只显示元工具,视为 preset=meta 的正常行为。

Meta 模式工作流

标准执行顺序:

  1. 判断任务类型:搜索、读取、写入、结构整理、附件上传
  2. 如果任务目标不清楚,先澄清平台、对象和动作(见"任务识别规则")
  3. 根据用户意图,调用合适的工具。如果有需要,则可以通过 search_tools 或 list_tool_categories 进行业务工具的查找。
  4. 使用 get_tool_schema 获取目标工具的最新参数定义
  5. 使用 call_tool(tool_name, arguments) 执行业务工具
  6. 使用 _mcp_fields 收窄返回字段,减少噪音

约束:先发现工具 → 读 schema → 执行。不硬编码参数表,不混淆元工具和业务工具。

脚本使用:仅在文件上传、目录同步或程序化构造复杂 Block 参数时使用脚本,其他任务优先直接调用 MCP 工具。

任务识别与权限规则

目标澄清优先级

优先确认三要素:

  • 平台:是否在乐享操作(避免因"知识库""文档"等泛词误触发)
  • 对象:团队、知识库、页面、文件(要求链接、ID 或精确名称)
  • 动作:搜索、读取、创建、更新、删除、上传

写入操作安全规则

写入操作包括:创建页面/文件夹、导入内容、更新 Block、删除/移动、上传附件。

允许写入的条件(满足其一):

  • 用户提供明确 URL
  • 用户提供明确 ID
  • 用户提供精确名称,且查询后由用户确认目标

严格禁止:

  • 遍历后自行挑选目标写入
  • 根据名称"看起来合适"直接决定
  • 目标不明确时执行创建、覆盖、删除、移动

目标不明确时:说明缺少目标,要求用户提供链接、ID 或精确名称。

读取操作:不受上述限制,可先搜索、浏览和查看。

核心数据模型

最小概念

概念说明层级关系
team顶级组织单元team → space → entry (page/folder/file)
space知识库,包含 root_entry_id
entry页面、文件夹或文件

URL 解析

从用户提供的乐享链接提取 ID(忽略查询参数):

URL 形态提取字段
.../spaces/{space_id}space_id
.../pages/{entry_id}entry_id
.../t/{team_id}/spacesteam_id

根节点定位流程

用户给出知识库链接需要根目录 ID 时:

  1. 从 URL 提取 space_id
  2. 调用 space_describe_space 获取 root_entry_id
  3. 将 root_entry_id 作为根目录入口

常见任务执行流程

1. 搜索和定位

场景:找内容、找页面、找最近更新。

工具选择:

  • 精确查找(查找指定团队、知识库、条目)→ search_kb_search
  • 语义检索(RAG 召回内容切片)→ search_kb_embedding_search

使用场景:

  • 查找指定团队、知识库、条目,用 search_kb_search 定位。

- 查最近创建、最近更新的文档 - 查指定用户创建的文档 - 查找某个知识库

  • 在知识库中检索相关内容,以回答用户问题,使用search_kb_embedding_search。

2. 从链接读取

场景:用户提供 lexiangla.com 链接。

流程:

  1. 按上述 URL 解析规则提取 ID
  2. 若是 space_id 且需根节点 → 按"根节点定位流程"处理
  3. 若是 entry_id → 直接读取条目

读取工具:

  • 阅读理解(默认)→ entry_describe_ai_parse_content
  • 浏览子条目 → entry_list_children
  • 编辑前结构检查(仅在需要更新 Block 时)→ block_list_block_children / block_describe_block

3. 写入内容(导入页面、上传文件、同步目录)

场景:

  • 导入 Markdown 为可在线协同编辑的页面
  • 原样上传 Markdown 文件或其他附件
  • 同步本地目录到知识库
  • 导入公众号内容

流程:

  • 先校验写入目标是否明确(见"任务识别规则")
  • Markdown 转换为页面 → entry_import_content
  • 单文件原样上传或更新版本 → file_apply_upload → HTTP PUT → file_commit_upload
  • 批量上传优先使用 scripts/upload-files.py
  • 本地目录增量同步时,读取 references/folder-sync.md 并使用 scripts/sync-folder.ts
  • 更新已有文件时,先用 entry_describe_entry 读取 target_id 作为 file_id
  • 导入公众号内容为在线页面 → file_create_hyperlink

4. 页面编辑与结构操作

场景:更新已有页面内容、移动重组结构、创建复杂在线文档结构。

流程:优先确认目标页面 ID,然后读取 references/page-edit.md。页面编辑相关的具体分流、结构检查、骨架示例和辅助工具都由该文档统一说明。

References 导航

按需读取:

  • 页面编辑、结构调整、复杂页面创建 → references/page-edit.md
  • 本地目录增量同步 → references/folder-sync.md
  • 调用报错或程序化参数排错 → references/common-errors.md

平台分布

Local Agent

97.57%
按下载量换算68

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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