AlphaMoatによると、2026-09時点でKnowledge Base Collectorのダウンロード数は2,702、スター数は2で、AIスキル全体5,078件中3,952位、ナレッジ管理では442件中340位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 75 | 2630 | 1 | - |
| SkillHub ↗ | 283 | 2702 | 2 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
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。(ユーザーからのリンク/スクリーンショットを共有 KB に蓄積し、タグ整理する。)ウェブ・X(Twitter)・WeChat 公式アカウントのリンクとスクリーンショットを取り込み:优先用 r.jina.ai 抽取正文(无需登录)——本文抽出はログイン不要の r.jina.ai を優先;WeChat 記事はリスク制御でブロックされるとプレースホルダ(status=blocked_verification + #needs-manual)となり、wechat_backlog.py で後日補完;同一 URL はキーで重複排除;画像取り込みはローカル tesseract(chi_sim)またはマルチモーダル LLM の OCR に対応。検索は search_kb.py でキーワード/タグ/ソース/期間フィルタ、weekly_digest.py が週報候補を出力。既定 KB は /home/ubuntu/.openclaw/kb、項目ごとに content.md + meta.json、全体で index.jsonl。安全:- 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)。 卡ードの注意:完全な URL(私密・トークン付きを含む)は抽出時に r.jina.ai へ送信されるため事前にマスク;WeChat の macOS ノード経由の取得は接続先マシンでコマンドを実行する高度な手動操作で、ユーザーの明示承認が必要。
資料公開日 2026-10-27
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 2702 | — | 2 |
| 2026-08 | 2473 | +8.2% | 2 |
| 2026-07 | 2285 | +17.4% | 2 |
| 2026-06 | 1946 | +10.6% | 2 |
| 2026-05 | 1760 | — | 1 |
| 2026-03 | 1303 | — | 1 |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: knowledge-base-collector description: Collect and organize a personal knowledge base from URLs (web/X/WeChat) and screenshots. Use when the user says they want to save an URL, ingest a link, archive content to KB, tag/classify notes, store screenshots, or search their saved knowledge in Telegram. Supports WeChat via a connected macOS node when cloud fetch is blocked. --- ## 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.json` and a global `index.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: ```bash 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: ```bash 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): ```bash 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) ```bash 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) ```bash 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。
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データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。