Der Wissensnotiz-Segmentierer wandelt eine Eingabenotiz in einen segmentierten Datensatz um, aktualisiert einen lokalen Wissensindex und liefert das Ergebnis optional an ein konfiguriertes Ziel aus.
Installieren & Herunterladen
1. ClawHub CLI
Der schnellste Weg, einen Skill direkt aus der Registry zu installieren.
npx clawhub@latest install knowledge-section-index-complete
2. Manuelle Installation
Kopiere den Skill-Ordner an einen dieser Orte
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorität: Workspace > Lokal > Integriert (Bundled)
3. Prompt-Installation
Kopiere diesen Prompt in OpenClaw, um ihn automatisch zu installieren.
Hilf mir, knowledge-section-index-complete über Clawhub zu installieren. Falls Clawhub nicht installiert ist, installiere es bitte zuerst (npm i -g clawhub).
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Was ist Wissensnotiz-Segmentierer?
Der Wissensnotiz-Segmentierer ist ein ausführbarer Workflow, der eine knowledge_note zu einer segmented_note verarbeitet und anschließend dieses Ergebnis verwendet, um eine index_update zu berechnen und ein lokales Geschäftsartefakt zu erstellen oder zu aktualisieren. Er verbindet Identifizierung und nachgelagerte Indexpflege in einem einzigen Durchlauf und eignet sich daher für wiederholbare Wissensindizierungsaufgaben.
Standardmäßig schreibt der Skill sein Ergebnis in das angegebene Ausgabeverzeichnis und kontaktiert keine externen Dienste. Wenn ein SMTP- oder HTTP-Zustellungsendpunkt konfiguriert ist, führt er die deklarierte Zustellungsaktion aus und gibt einen Beleg zurück, der angibt, ob das Ergebnis gesendet, zugestellt, fehlgeschlagen oder nicht konfiguriert wurde. Nutzer von Openclaw Skills können den vollständigen Prozess über den mitgelieferten Python-Runner ausführen.
Wissensnotiz-Segmentierer Anwendungsfälle
- Eine eingehende Wissensnotiz segmentieren, bevor sie einem Index hinzugefügt wird.
- Ein lokales Wissensindex-Artefakt als Teil eines wiederholbaren Workflows erstellen oder aktualisieren.
- Die Indizierung lokal ausführen, wenn keine externe Zustellung konfiguriert ist oder gewünscht wird.
- Eine Indexaktualisierung über eine ausdrücklich konfigurierte SMTP- oder HTTP-Zustellung senden oder übermitteln.
- Die erwartete zweistufige Ausgabestruktur des Workflows anhand des mitgelieferten Beispiels überprüfen.
So funktioniert Wissensnotiz-Segmentierer
- Liest die Upstream-Eingabe
knowledge_noteaus der JSON-Anfrage. - Führt die Identifizierungsphase aus, um eine
segmented_notezu berechnen. - Übergibt das segmentierte Ergebnis an den nachgelagerten Vorgang und berechnet eine
index_update. - Erstellt oder aktualisiert das lokale Geschäftsartefakt im ausdrücklich angegebenen
--output-dir. - Wenn eine SMTP- oder HTTP-Zustellung konfiguriert ist, führt der Workflow die deklarierte Aktion aus und gibt einen Zustellungsbeleg zurück. Andernfalls bleibt das Artefakt lokal, ohne externe Dienste zu kontaktieren.
- Meldet Zustellungsfehler mit einem Prozess-Exitcode ungleich null.
Wissensnotiz-Segmentierer Einrichtung
Führen Sie den mitgelieferten Workflow mit Python aus und geben Sie eine Eingabeanfrage sowie ein Ausgabeverzeichnis an:
python scripts\/run.py --input examples\/request.json --output-dir .\/workspace
Um die optionale Zustellung zu aktivieren, geben Sie eine Konfigurationsdatei an:
python scripts\/run.py --input examples\/request.json --output-dir .\/workspace --delivery-config delivery.json
Alternativ können Sie die Zustellung über Umgebungsvariablen konfigurieren. Für SMTP setzen Sie CLAWHUB_SMTP_HOST; optionale Einstellungen sind CLAWHUB_SMTP_PORT, CLAWHUB_MAIL_FROM, CLAWHUB_SMTP_USERNAME und CLAWHUB_SMTP_PASSWORD. Für eine HTTP-Registrierung oder -Übermittlung setzen Sie CLAWHUB_DELIVERY_ENDPOINT und optional CLAWHUB_DELIVERY_API_KEY. Zustellungsziel, Anmeldedaten und Empfänger müssen aus der Laufzeitumgebung oder einer expliziten Konfiguration stammen. Ohne Zustellungseinstellungen wird der Workflow ausschließlich lokal ausgeführt. Verwenden Sie examples\/request.json als mitgelieferte Eingabe und examples\/expected.json als Referenz für die Ausgabestruktur.
Wissensnotiz-Segmentierer Datenschema & Taxonomie
Der Workflow verarbeitet ein zweistufiges Ergebnis:
| Phase | Ein- oder Ausgabe | Zweck |
|---|---|---|
| Identifizierung | knowledge_note → segmented_note |
Liest und segmentiert die Upstream-Notiz. |
| Nachgelagerter Vorgang | segmented_note → index_update |
Berechnet das Geschäftsergebnis für den Wissensindex. |
| Lokales Artefakt | Ausgabe unter --output-dir |
Erstellt oder aktualisiert den lokalen Indexaktualisierungsdatensatz. |
| Optionale Zustellung | delivery-Beleg |
Meldet das tatsächliche Zustellungsergebnis, wenn ein Ziel konfiguriert ist. |
Wichtige Dateien:
examples\/request.json— mitgelieferte Upstream-Eingabe.examples\/expected.json— Referenz für die Ausgabestruktur; Laufzeitpfade und Belegkennungen sind ausgeschlossen.scripts\/upstream\/— Implementierung der Identifizierungsphase:operation.py,validation.pyundconfig.json.scripts\/downstream\/— Implementierung der nachgelagerten Zustellung, einschließlichdeliver_effect.scripts\/run.py— vollständiger Workflow-Runner.source-map.json— Herkunftsnachweis für beide extrahierten Phasen.
Der Status des Zustellungsbelegs wird entsprechend dem tatsächlichen Workflow-Ergebnis als sent, delivered, failed oder unconfigured angegeben.
Wissensnotiz-Segmentierer Erweiterte Funktionen
- Verbindet Identifizierung, Berechnung des Geschäftsergebnisses, Schreiben lokaler Artefakte und optionale Zustellung in einem ausführbaren Workflow.
- Unterstützt die SMTP-Nachrichtenzustellung über Laufzeiteinstellungen oder eine explizite Zustellungskonfiguration.
- Unterstützt HTTP-Registrierung oder -Übermittlung über einen konfigurierten Endpunkt und einen optionalen API-Schlüssel.
- Verwendet standardmäßig den reinen lokalen Betrieb und führt keine externen Aufrufe aus, wenn keine Zustellung konfiguriert ist.
- Gibt für konfigurierte tatsächliche Aktionen einen Zustellungsbeleg zurück und meldet Fehler mit einem Exitcode ungleich null.
- Enthält getrennte Upstream- und Downstream-Implementierungen, Validierungs- und Konfigurationsdateien, ein Beispiel für die erwartete Ausgabe sowie Herkunftsinformationen.
SKILL.md
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