個人知識庫
從您閱讀的一切內容中建立可搜尋的語意知識庫——文章、推文、YouTube 逐字稿、PDF——全部透過與 OpenClaw Ultra 的自然語言聊天進行匯入和檢索。
核心系統總覽
此系統將代理的記憶轉變為個人研究圖書館。將任何 URL 或檔案丟入聊天中，它會自動被匯入、分塊和索引以供語意搜尋。稍後提問即可獲得帶有來源歸屬的排序結果——再也不會遺失書籤。
| 系統層 | 核心功能 | 輸出結果 |
|---|---|---|
| 匯入層 | URL 擷取、內容萃取、格式標準化 | 附帶中繼資料的乾淨結構化文字 |
| 處理層 | 分塊、嵌入向量生成、向量索引 | 語意可搜尋的知識儲存 |
| 檢索層 | 混合搜尋（語意 + 關鍵字）、相關性排序 | 附帶來源上下文的排序結果 |
| 記憶層 | 跨視窗持久化、自動標記、去重 | 持續成長、不重複的知識庫 |
| 整合層 | 輸入其他工作流（SEO、社群、會議準備） | 跨所有代理任務可複用的研究 |
前置需求
| 項目 | 需求 |
|---|---|
| OpenClaw Ultra | 已安裝並運行中 |
| Knowledge Base Skill | 從 ClawHub 安裝——搜尋「knowledge-base」 |
| 匯入渠道 | Telegram 話題或 Slack 頻道（建議用於自動匯入） |
步驟 0 — 初始化知識庫系統
將 OpenClaw Ultra 設定為您的個人知識管理引擎。
操作步驟
- 開啟 OpenClaw Ultra 新聊天視窗
- 安裝 knowledge-base Skill
- 建立一個名為「knowledge-base」的專屬 Telegram 話題（或使用 Slack 頻道）
- 貼上初始化提示詞
即用提示詞
擔任我的個人知識庫系統。
我想儲存我認為有價值的一切——文章、推文、YouTube 影片、PDF、程式碼片段——並能夠以對話方式搜尋它們。
建立一個系統，能：
- 從我丟入聊天的 URL 匯入內容
- 萃取並索引完整內容
- 支援對已儲存知識的自然語言查詢
- 自動去重和標記內容
- 在其他工作流需要研究上下文時連接它們步驟 1 — 設定自動匯入管道
設定代理自動處理您傳送的任何 URL 或檔案。
1.1 設定匯入渠道
提示詞
設定「knowledge-base」話題進行自動內容匯入。
當我在此話題中丟入 URL 時：
1. 擷取完整內容（文章、推文討論串、YouTube 逐字稿、PDF）
2. 萃取乾淨文字及中繼資料：標題、URL、日期、內容類型
3. 分割為帶有嵌入向量的語意片段
4. 以標籤索引：來源類型、話題、關鍵實體
5. 回覆：匯入了什麼、分塊數量、建議標籤
支援的來源：
- 網頁文章（任何 URL）
- YouTube 影片（自動擷取逐字稿）
- 推文和 X 討論串
- PDF 文件（透過檔案上傳）
- GitHub README 和文件1.2 批次匯入現有書籤
提示詞
我有一批已儲存的連結想匯入：
[列出 URL 或匯出檔案]
透過匯入管道逐一處理。
報告進度：[X/N] 已匯入，任何失敗的 URL 及錯誤原因。INFO
從現在起您的知識庫會自動成長——每當您遇到有趣的連結，直接丟進話題即可。
步驟 2 — 語意搜尋與檢索
以對話方式查詢您的知識庫。
2.1 基本查詢
提示詞
在我的知識庫中搜尋：[你的問題或話題]
回傳：
- 前 5 個最相關的結果
- 每個包含：標題、來源 URL、關鍵摘錄、相關性分數
- 如果沒有好的匹配，明確告訴我2.2 交叉參考查詢
提示詞
我正在進行 [目前專案/任務]。
在我的知識庫中搜尋與以下相關的任何內容：
[列出相關話題或關鍵字]
總結我已知的內容、擁有的來源，以及存在的缺口。步驟 2 產出
即時存取您儲存的所有內容，按相關性組織。
步驟 3 — 自動標記與整理
無需手動操作即可維持知識庫的結構化。
提示詞
設定匯入內容的自動標記規則：
始終按以下標記：
- 內容類型：article, tweet, video, pdf, code, discussion
- 領域：主要主題領域
- 實體：提到的任何公司、人物、工具
當 3 個以上項目共享相同標籤時自動建立話題群組。
在匯入前標記重複或近似重複的內容。步驟 4 — 將知識庫連接到其他工作流
讓您儲存的知識在所有代理任務中可用。
4.1 輸入內容創作
提示詞
在生成內容簡報（用於 SEO、社群媒體或 YouTube）時，
自動搜尋知識庫中相關的已儲存內容。
在簡報中包含引用，讓我知道洞察來自哪裡。相關指南：SEO 內容工作流
4.2 輸入會議準備
提示詞
在我與 [人物/公司/話題] 的任何會議之前，
搜尋我的知識庫中有關他們或其產業的已儲存內容。
在會議準備簡報中包含發現。4.3 輸入研究任務
提示詞
當我提出研究問題時，始終先搜尋知識庫。
只有在知識庫沒有好的結果時才搜尋外部來源。
報告答案來自哪個來源（知識庫 vs 外部）。步驟 5 — 維護與審閱
隨時間保持知識庫的健康和實用性。
提示詞
設定每週知識庫維護：
每週日上午 10 點：
1. 報告本週新增的項目：數量、熱門標籤、熱門來源
2. 識別孤立項目（從未被檢索）——建議歸檔
3. 合併重複或重疊的條目
4. 根據我近期的查詢建議 3 個需要更多覆蓋的話題最終系統架構
URL/檔案丟入 → 內容匯入 → 分塊與嵌入 →
向量索引 → 語意搜尋 → 帶上下文的檢索 →
輸入 SEO / 社群 / 會議 / 研究工作流實用技巧
- 養成習慣：每當您讀到有用的內容，立即將連結丟進 knowledge-base 話題
- 搜尋時使用具體問題——「我儲存了哪些關於 RAG 架構的內容？」比「告訴我 AI 的事」更有效
- 定期審閱每週維護報告以發現知識缺口
- 結合 Reddit 研究工作流——將 Reddit 發現直接儲存到知識庫以供交叉參考