- name
- unified-kb
- description
- |
统一知识库（#kb）技能
触发条件：用户发送内容并包含 #kb 标签 协同存储：IMA（腾讯知识库）+ workspace KB（本地结构化知识库）工作流程
用户发送 #kb 内容
↓
① 判断内容类型
↓
② 下载/解析/提取字幕
↓
③ 存入 IMA（知识库 + 笔记）
↓
④ 存入 workspace/kb
↓
⑤ 记录到 memory/YYYY-MM-DD.md
↓
⑥ 重建 KB 索引（自动更新 kb_master_index.md）
↓
⑦ 向用户确认完成支持的内容类型
| 类型 | 示例 | 处理方式 |
|---|---|---|
| 微信公众号文章 | https://mp.weixin.qq.com/s/xxx | 下载并导出 Markdown |
| 网页链接 | https://example.com/article | web_fetch 抓取内容 |
| YouTube 视频 | https://youtu.be/xxx | 下载字幕 → 生成总结 → 存笔记 |
| 纯文本/摘要 | #kb 这段话说的是... | 直接存储文本 |
| 本地文件路径 | #kb /path/to/file | 读取文件内容后存储 |
YouTube 视频 #kb 处理流程（重点）
当 #kb 链接是 YouTube 视频时，启用完整字幕提取流程。优先级：NotebookLM > 本地 Whisper。YouTube 视频链接
↓
① NotebookLM 优先（推荐）
├─ notebooklm-kit: add_source(url=YouTube_URL)
├─ 等待同步 (~30s)
└─ generation.chat() 提取完整解说词原文
↓
② 本地 Whisper 兜底
└─ 仅在 NotebookLM 配额不足时使用
├─ yt-dlp TV client 下载音频
├─ Whisper small 模型转录
└─ 解析 VTT → 纯文本
↓
③ 存入 IMA
├─ 知识库：视频链接（来源引用）
└─ 笔记：总结 + 完整字幕原文
↓
④ 存入 workspace/kb
├─ kb/YYYYMMDD_视频标题_总结.md
└─ kb/YYYYMMDD_视频标题_字幕原文.txt
↓
⑤ 记录 memoryNotebookLM 优先提取脚本（详见 video-processor skill）：
# 1. 添加视频到 notebook
client.add_source(url="YouTube_URL", notebook_id="notebook_id")
# 2. 等待同步后，提问提取原文
response = client.chat("请提取这个视频的完整解说词原文，包括所有数据和论述细节。不要总结，我要原文。")本地 Whisper 兜底命令（当 NotebookLM 不可用时）：
yt-dlp --js-runtimes "node:/usr/bin/node" \
--cookies /tmp/youtube_cookies.txt \
--extractor-args "youtube:player_client=tv" \
--write-subs --skip-download \
-o "/tmp/subs.%(ext)s" \
"https://youtu.be/VIDEO_ID"完整 shell 命令（yt-dlp 字幕下载）：
yt-dlp --js-runtimes "node:/usr/bin/node" \
--cookies /tmp/youtube_cookies.txt \
--extractor-args "youtube:player_client=tv" \
--write-subs --skip-download \
-o "/tmp/subs.%(ext)s" \
"https://youtu.be/VIDEO_ID"字幕解析为纯文本（Python）：
import re
with open('/tmp/subs.vtt', 'r', encoding='utf-8') as f:
content = f.read()
segments = re.findall(
r'(\d{2}:\d{2}:\d{2}\.\d{3}) --> (\d{2}:\d{2}:\d{2}\.\d{3})\s*\
(.+?)(?=\
\
|\
-->)',
content, re.DOTALL
)
full_text = '\
'.join([s[2].strip().replace('\
', ' ') for s in segments])IMA 笔记分段上传（字幕过长时）：
# 每段 ~12000 字符，分多次 append_doc
chunk_size = 12000
for i in range(0, len(full_text), chunk_size):
chunk = full_text[i:i+chunk_size]
# import_doc 第一段，append_doc 后续段IMA 存储策略
默认目标知识库
默认存入 IMA "个人知识库"，不询问用户，除非用户明确指定其他知识库。
⚠️ 知识库 ID 配置：请在scripts/store_kb.py顶部的IMA_KB_ID变量中设置目标知识库 ID。 当前已配置：个人知识库（IMA_KB_ID = "3ABKKskfyVyAHq_ohwX7KrwDyfrapnxTTHlQ85NFR6E="）
存储方式
| 内容类型 | IMA 模块 | 接口 |
|---|---|---|
| 微信公众号文章/网页链接 | knowledge-base | import_urls（批量添加URL） |
| YouTube 视频链接 | knowledge-base | import_urls（仅作来源引用） |
| YouTube 总结/字幕 | notes | import_doc + append_doc |
| 纯文本 | notes | import_doc（新建笔记） |
| 文件 | knowledge-base | create_media → add_knowledge |
⚠️ YouTube 视频特殊处理：视频链接仅作为来源引用存入知识库，不要把链接当成正文内容存入笔记。正文内容（总结 + 字幕）全部通过import_doc/append_doc存入笔记。
workspace/kb 存储策略
- YouTube 视频：两个文件
- kb/YYYYMMDD_视频标题_总结.md — 精华摘要 - kb/YYYYMMDD_视频标题_字幕原文.txt — 完整字幕
- 微信文章/网页：存到
kb/目录，文件名前缀YYYYMMDD_ - 纯文本：存到
kb/目录，文件名前缀YYYYMMDD_ - 附加
#tag标签到文件名和内容中
执行脚本
python3 /home/xdl/.openclaw/workspace/skills/unified-kb/scripts/store_kb.py <content_type> <content> [tags]YouTube 视频 content_type 为 youtube：
python3 store_kb.py youtube "https://youtu.be/m8tpIGpXDBc" #kb #半导体memory 记录格式
在 memory/YYYY-MM-DD.md 中记录：
- **KB入库**：[标题/摘要] | 来源：[来源] | 路径：`kb/文件名.md` | IMA笔记：note_id | IMA知识库：✅ | 标签：#kb #标签1使用示例
#kb https://mp.weixin.qq.com/s/xxx→ 自动下载 + 存 IMA 知识库 + 存 KB + 记录 memory#kb https://youtu.be/xxx #半导体→ 下载字幕 + 生成总结 + 存 IMA笔记 + 存 KB + 记录 memory#kb 这段话说的是能源托管...→ 存 IMA 笔记 + 存 KB + 记录 memory#kb https://example.com/article #暖通 #合同→ 抓取网页 + 存 IMA + 存 KB + 记录 memory（标签自动应用）
YouTube Cookies 配置
YouTube 字幕下载需要浏览器 cookies 绕过机器人验证：
- 在浏览器安装 EditThisCookie 插件
- 打开 YouTube 视频页面，导出 cookies 为 JSON
- 将 JSON 转换为 netscape 格式（
/tmp/youtube_cookies.txt） - 脚本自动使用该文件
Cookie 文件路径：/tmp/youtube_cookies.txt（固定路径）
注意事项
- IMA 凭证从环境变量读取：
IMA_OPENAPI_CLIENTID、IMA_OPENAPI_APIKEY - workspace KB 路径：
/home/xdl/.openclaw/workspace/kb/ - IMA 存储失败时，继续存入 workspace/kb，不中断流程
- 微信文章下载内部调用
wechat-article-reader脚本（用于下载），但 #kb 入口必须走store_kb.py—— 它会在下载后自动同步 IMA 笔记 + IMA 知识库 + 本地 KB三重存储 - 所有 string 字段存入 IMA notes 前必须做 UTF-8 校验（详见 ima-skill notes 模块说明）
- ⚠️ API 路径注意：IMA Wiki API 路径为
openapi/wiki/v1/...，不是openapi/knowledgebase/v1/... - ⚠️ YouTube 字幕过大处理：字幕原文 > 12000 字符时需分段
append_doc，每段 12000 字符