openclaw-skills/skills/kb-workflow/SKILL.md

name, description

name	description
kb-workflow	当收到"添加到知识库 + 链接" 或"保存到知识库 + 链接"时使用

KB Workflow

什么时候使用

当用户发送包含以下模式的消息时，此技能自动触发：

触发词	行为	示例
添加到知识库 + 链接	添加到知识库并处理	"添加到知识库 https://www.bilibili.com/video/BVxxx"
保存到知识库 + 链接	同上	"保存到知识库 https://www.bilibili.com/video/BVxxx"

环境变量

检查以下环境变量 KB_BASE_PATH

环境变量默认值

export KB_BASE_PATH="~/work/knowledge-base"

Workflow 执行方式

主代理直接执行以下步骤，无需启动 kb-workflow 子代理：

1. 主代理执行 kb_workflow.py --check 查重
2. 主代理启动子代理调用 kb-link-parser
3. 主代理启动子代理调用 kb-平台-metadata
4. 主代理启动子代理调用 kb-平台-content
5. 主代理启动子代理调用 kb-ocr-processor（如需要）
6. 主代理启动子代理调用 kb-deep-analyzer
7. 主代理执行 kb_workflow.py --archive-file 归档

Workflow 步骤

当触发后，按照以下步骤执行：

步骤 1: 查重

运行查重命令：

python3 kb_workflow.py --check --url "[URL]"

• 如果存在：汇报用户并询问是更新还是跳过
• 如果不存在：继续步骤 2

步骤 2: 链接解析

1. 获取目录路径：

python3 kb_workflow.py --pending

2. 启动子代理调用 kb-link-parser：

python3 /path/to/link-parser.py --url "[URL]"

3. 解析输出 JSON，提取 filename 和 platform

步骤 3: 元数据提取

1. 获取目录路径：

python3 kb_workflow.py --metadata

2. 启动子代理调用对应平台的 metadata 技能：

# Bilibili
python3 /path/to/bilibili_metadata.py --id "[ID]" --type video

# Zhihu  
python3 /path/to/zhihu_metadata.py --id "[ID]" --type question

3. 解析输出 JSON，提取 filename

步骤 4: 内容下载

1. 获取目录路径：

python3 kb_workflow.py --content_downloads
python3 kb_workflow.py --content_subtitles

2. 启动子代理调用对应平台的 content 技能：

# Bilibili 视频
python3 /path/to/bilibili_content.py --id "[ID]" --type video --output [content_dir]

# Bilibili 字幕
python3 /path/to/bilibili_content.py --id "[ID]" --type subtitle --output [subtitles_dir]

3. 解析输出 JSON，提取 video_filename 和 subtitle_filename（如有）

步骤 5: OCR 处理（可选）

如果步骤4没有获取到字幕，需要从视频截帧 OCR：

1. 获取目录路径：

python3 kb_workflow.py --content

2. 启动子代理调用 kb-ocr-processor：

python3 /path/to/ocr_processor.py --video [video_path] --output [content_dir]/ocr.json --merge

3. 解析输出 JSON，生成 content 文件供步骤6使用

步骤 6: 深度分析

1. 获取目录路径：

python3 kb_workflow.py --analyzed

2. 准备 content JSON 文件（包含 subtitle/description）

3. 启动子代理调用 kb-deep-analyzer：

python3 /path/to/deep_analyzer.py --metadata [meta_path] --content [content_path] --output [analyzed_dir]/[filename].md

4. 解析输出 JSON，获取分析结果

步骤 7: 归档

运行归档命令：

python3 kb_workflow.py --archive-file "[分析报告文件路径]"

步骤 8: 汇报完成

向用户汇报：

• 视频标题
• 处理阶段完成情况
• 最终文件路径
• Git commit 信息

子技能清单

步骤	子技能	命令示例	输出
2	kb-link-parser	--url "BVxxx"	{p}_{id}.link.json
3	kb-bilibili-metadata	--id "BVxxx" --type video	{p}_{id}.meta.json
3	kb-zhihu-metadata	--id "xxx" --type question	{p}_{id}.meta.json
4	kb-bilibili-content	--id "BVxxx" --type video	{p}_{id}.{ext}
5	kb-ocr-processor	--video xxx.flv --output ocr.json	ocr.json, ocr.txt
6	kb-deep-analyzer	--metadata x.meta.json --content x.json --output x.md	{p}_{id}.md

目录结构

~/work/knowledge-base/
├── archive/
│   └── YYYY-MM-DD/
├── pending/
│   └── {platform}_{id}.link.json
├── metadata/
│   └── {platform}_{id}.meta.json
├── content/
│   ├── downloads/
│   │   └── {platform}_{id}.mp4
│   ├── subtitles/
│   │   └── {platform}_{id}.srt
│   └── {platform}_{id}.txt
└── analyzed/
    └── {platform}_{id}.md

辅助命令

# ------------------- 查重与归档 -------------------

# 查重
python3 kb_workflow.py --check --url "[URL]"

# 归档分析报告
python3 kb_workflow.py --archive-file "[分析报告路径]"


# ------------------- 目录路径查询 -------------------

# 获取知识库根目录（默认 ~/work/knowledge-base）
python3 kb_workflow.py --base-path "~/custom/path"

# 获取待处理目录（pending）
python3 kb_workflow.py --pending

# 获取元数据目录
python3 kb_workflow.py --metadata

# 获取内容目录
python3 kb_workflow.py --content

# 获取内容下载目录
python3 kb_workflow.py --content_downloads

# 获取字幕目录
python3 kb_workflow.py --content_subtitles

# 获取深度分析目录
python3 kb_workflow.py --analyzed

# 获取归档目录
python3 kb_workflow.py --archive

# 获取订阅信息目录
python3 kb_workflow.py --archive_subscriptions


# ------------------- 工具函数 -------------------

# 从文件名提取平台名称
python3 kb_workflow.py --extract_platform "bilibili_BVxxx.mp4"