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使用 OpenClaw Ultra,您可以利用自然語言聊天功能,將您閱讀的所有內容(文章、推文、YouTube 文字稿、PDF 等)匯入並檢索,從而建立可搜尋的個人語義知識庫。

核心系統總覽

此系統將代理的記憶轉變為個人研究圖書庫。只需在聊天視窗中輸入任何 URL 或文件,系統就會自動將其匯入、分塊並建立索引,以便進行語義搜尋。之後,您可以提出問題並獲得帶有來源標註的排序結果——再也不用擔心書籤遺失了。

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 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

  1. 開啟 OpenClaw Ultra 新聊天視窗。
  2. 安裝知識庫的技能(skills)。
  3. 建立一個名為「knowledge-base」的專屬 Telegram 話題(或使用 Slack 頻道)。
  4. 貼上初始化提示詞。

初始化提示詞

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

設定代理程式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。

💡 資訊: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 輸出

即時存取您儲存的所有內容,並按相關性排序。

步驟 3 — 自動標記與整理

無需人工幹預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

讓您儲存的知識應用於所有代理任務。

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

保持知識庫的健康性和實用性。

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

  1. 養成習慣:每當您讀到有用的內容,立即將連結貼到知識庫主題。
  2. 搜尋時使用具體問題——例如,「我保存了哪些關於 RAG 架構的內容?」比「告訴我關於 AI 的內容」效果更好。
  3. 定期審閱每週維護報告以發現知識缺口。
  4. 結合 Reddit 研究工作流——將 Reddit 發現直接儲存到知識庫,以便交叉引用。

源文出自:https://openclaw.aiondesktop.com/tutorials/zh-cht/19

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