一个自动化桥梁，将洞察引擎日志和学习摘要转化为可搜索、结构化的 SQLite 和 LlamaIndex 知识库。
安装与下载
1. ClawHub CLI
从源直接安装技能的最快方式。
npx clawhub@latest install knowledge-bridge
2. 手动安装
将技能文件夹复制到以下位置之一
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 优先级：工作区 > 本地 > 内置
3. 提示词安装
将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。
请帮我使用 Clawhub 安装 knowledge-bridge。如果尚未安装 Clawhub，请先安装（npm i -g clawhub）。
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获取包含原生技能文件的ZIP压缩包。
什么是 knowledge-bridge？
knowledge-bridge skill 作为一个自动化数据管道运行，旨在将学习洞察直接同步到本地化的 SQLite 和 LlamaIndex 数据库中。通过从视频平台、学术网络研讨会和研究摘要等在线来源提取高价值信息，该技能充当了一个智能层，将原始数字输入整理为结构化的知识块。用户可以利用此机制构建一个高度索引、持久化的个人大脑，无需手动输入。
作为 Openclaw Skills 生态系统扩展的一部分，knowledge-bridge 会自动根据 AI/技术 (AI/Technology)、商业/变现 (Business/Monetization) 和 教育/学习 (Education/Learning) 等领域对传入的数据进行分类。它利用自动摘要将视频标题和 URL 映射到不同的概念，并采用基于 MD5 的去重功能，确保您的知识库保持整洁、准确且完全无冗余。
knowledge-bridge 应用场景
- Bilibili 与在线学习聚合：自动将观看的视频 URL、网络研讨会标题和来自教育平台的关键主题汇编到您的本地知识库中。
- 自动化研究摄入：将新发现的论文、技术网络研讨会（如 VALSE_Webinar）和算法洞察直接导入您的个人索引引擎。
- 集中式知识查询：利用由 LlamaIndex 支持的语义搜索功能，在您积累的数字学习足迹中进行搜索。
- 历史知识恢复：运行批量同步操作以回填过去的学习周期，并整合来自旧日志条目的零散数据。
knowledge-bridge 工作原理
- 触发：当用户使用诸如 "知识桥"、"knowledge bridge" 或 "ingest knowledge" 等预定义短语调用该技能时，工作流开始。
- 日志摄入：系统从主要脚本目录 (
D:\\coze-local\\db\\knowledge_bridge.py) 读取最近的学习条目、平台活动日志和 URL。 - 解析与充实：管道处理元数据，如平台频道名称、视频 URL 和学习时间戳，并应用自动摘要和提取。
- 去重：每个条目都经过 MD5 哈希验证，以防止知识库中出现重复。
- 分类：该技能将每个洞察动态分类为语义领域（例如，AI/Technology、Education 或 Business）。
- 存储与索引：最终条目被写入本地化的 SQLite 数据库 (
memory.db)，并利用 LlamaIndex 进行索引以实现高级查询检索。
knowledge-bridge 配置指南
要开始使用 knowledge-bridge 并将其纳入您的 Openclaw Skills 集合，请遵循以下配置步骤：
- 确保您的本地 Python 环境安装了必要的依赖项：
pip install llamaindex sqlite3
在环境设置中或直接在您的本地数据库配置模块中配置文件路径，以指向您的目标日志目录：
- 主要 python 脚本位置：
D:\\coze-local\\db\\knowledge_bridge.py - SQLite 数据库文件路径：
D:\\coze-local\\logs\\eye_log\\memory.db
- 主要 python 脚本位置：
在本地测试摄入命令：
python D:\\coze-local\\db\\knowledge_bridge.py --action ingest
knowledge-bridge 数据架构与分类体系
knowledge-bridge 数据库结构将来自传入学习周期的高保真元数据映射到结构化的 SQLite 字段中。
核心数据库架构 (memory.db)
| 表/实体 | 字段 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 知识条目 | id |
INTEGER (PK) | 记录的唯一主键 |
title |
TEXT | 源视频或文章的标题（例如，VALSE_Webinar） | |
url |
TEXT | 直接 URL（例如，Bilibili 视频路径） | |
category |
TEXT | 领域类别（AI/技术, 商业/变现, 教育/学习） | |
summary |
TEXT | 从标题中提取的合成自动摘要或关键词 | |
hash_id |
TEXT | 用于摄入去重的 MD5 哈希 | |
timestamp |
DATETIME | 学习周期摄入的精确时间戳 |
目录布局
- 执行文件：
D:\\coze-local\\db\\knowledge_bridge.py— 协调核心摄入和搜索路由逻辑。 - 存储引擎：
D:\\coze-local\\logs\\eye_log\\memory.db— 存储原始 SQLite 表结构以及由 LlamaIndex 创建的嵌入向量矩阵。
knowledge-bridge 高级特性
- MD5 去重过滤器：自动检测跨多个学习周期的重复条目，以防止数据库膨胀并保持索引的完整性。
- 语义搜索引擎：结合标准 SQL 关键词查询与通过 LlamaIndex 进行的语义向量匹配，实现对索引主题的智能检索。
- 多周期回填：支持历史批量加载 (
run(\"backfill\"))，允许用户在单次运行中索引其全部 Bilibili 记录的历史目录。 - 多领域分类法：开箱即用地支持针对高价值学习向量的领域特定分类，如机器学习算法（例如，Diffusion Schrodinger Bridge）和技术网络研讨会。
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