OpenClaw Agent
7e0acef4f9
- Add complete skill set including feishu, github, ci-gen, etc. - Add workspace documentation (AGENTS.md, SOUL.md, etc.) - Add memory system and project context
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5.8 KiB
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# Obsidian KB 技能开发 - 执行计划
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**项目**: obsidian-kb-complete
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**目标**: 构建多源内容知识库维护系统，含长视频分段分析
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**执行方式**: 多代理并行
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**验收标准**: 所有测试通过，代码提交至Git
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## 代理分配
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| 代理 | Checkpoint | 任务 | 依赖 | 模型 |
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| **代理A** | 1-2 | 项目脚手架 + 数据模型 + 存储 | 无 | kimi-coding/k2p5 |
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| **代理B** | 3 | B站适配器 | 代理A的models | kimi-coding/k2p5 |
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| **代理C** | 4-5 | 内容管道 + 长视频分段 | 代理A的models, config | kimi-coding/k2p5 |
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| **代理D** | 6 | CLI命令 | 代理C的pipeline | kimi-coding/k2p5 |
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| **代理E** | 7-8 | 模板 + 测试 + 文档 | 全部 | kimi-coding/k2p5 |
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## 代理A: 项目脚手架与数据模型 (~60min)
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### Checkpoint 1: 项目脚手架
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**任务A1.1**: 创建目录结构
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- **Action**: 创建 `skills/obsidian-kb/` 及所有子目录
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- **Verify**: 目录结构完整
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**任务A1.2**: 创建 SKILL.md
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- **Action**: 编写技能元数据、命令列表、使用说明
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- **Verify**: 包含所有6个命令
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**任务A1.3**: 创建 requirements.txt
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- **Action**: 列出依赖: requests, pyyaml 等
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- **Verify**: pip install -r requirements.txt 成功
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### Checkpoint 2: 核心数据模型
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**任务A2.1**: 实现 models.py
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- **Action**: 定义 Content, ContentType, ContentStatus 类
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- **字段**: id, source, url, title, author, duration, transcript, etc.
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- **Verify**: 可以创建实例并序列化
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**任务A2.2**: 实现 config.py
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- **Action**: 配置读取，支持 config.yaml
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- **Verify**: 能读取API key, git配置, chunking配置
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**任务A2.3**: 实现 storage.py
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- **Action**: Inbox/Topics存储，JSON文件管理
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- **Verify**: 能存取Content对象
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**任务A2.4**: 实现 git_sync.py
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- **Action**: Git仓库初始化、commit、push
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- **Verify**: 能创建测试文件并推送
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## 代理B: B站适配器 (~45min)
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### Checkpoint 3: B站适配器
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**前置条件**: 代理A的 models.py 完成
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**任务B3.1**: 实现 sources/base.py
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- **Action**: 定义 SourceAdapter 抽象基类
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- **方法**: fetch_new(), extract_content(), get_transcript()
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**任务B3.2**: 实现 sources/bilibili.py
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- **Action**: B站API封装
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- fetch_new(): 获取收藏夹视频列表
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- extract_content(): 从URL提取视频元数据
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- get_transcript(): 获取字幕（使用B站官方API）
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- **Verify**: 能获取真实B站视频信息和字幕
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**任务B3.3**: 实现 sources/__init__.py
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- **Action**: SourceRegistry 注册表
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- **Verify**: 可以通过名称获取适配器
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## 代理C: 内容管道与长视频分段 (~75min)
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### Checkpoint 4: 内容处理管道
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**前置条件**: 代理A的 models.py, config.py 完成
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**任务C4.1**: 实现轻量扫描
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- **Action**: 调用AI生成一句话摘要、关键词、质量评分
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- **Verify**: 输入URL输出评分对象
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**任务C4.2**: 实现深度分析基础
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- **Action**: 根据duration选择分析策略
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- **Verify**: 短视频(<10min)和长视频(>10min)不同处理
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**任务C4.3**: 实现 pipeline.py
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- **Action**: 整合轻量扫描→入库→深度分析→生成笔记→Git同步
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- **Verify**: 端到端流程可运行
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### Checkpoint 5: 长视频分段分析
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**任务C5.1**: 实现 content_chunker.py
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- **Action**: ContentChunker类，chunk_by_duration()方法
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- **Verify**: 能按时间分割SRT字幕
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**任务C5.2**: 实现分段策略
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- **Action**: get_chunking_strategy()函数
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- **策略**: <10min直接, 10-30min截断, 30-60min分2段, 60min+每15分钟一段
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**任务C5.3**: 实现AI客户端分段逻辑
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- **Action**: _analyze_in_chunks(), _analyze_chunk(), _merge_summaries()
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- **Verify**: 长视频能正常分析不报错
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## 代理D: CLI命令 (~40min)
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### Checkpoint 6: CLI命令
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**前置条件**: 代理C的 pipeline.py 完成
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**任务D6.1**: 实现 cli.py 框架
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- **Action**: argparse命令解析框架
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**任务D6.2**: 实现 /kb-subscribe
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- **Action**: 订阅B站收藏夹/UP主
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- **Verify**: 配置能保存到config
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**任务D6.3**: 实现 /kb-inbox
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- **Action**: 显示待处理列表
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- **Verify**: 显示标题、评分、摘要
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**任务D6.4**: 实现 /kb-process
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- **Action**: 处理指定ID或全部
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- **Verify**: 能调用pipeline完成分析
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**任务D6.5**: 实现 /kb-skip, /kb-status, /kb-search
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- **Action**: 跳过、状态、搜索命令
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- **Verify**: 功能正常
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## 代理E: 模板、测试与文档 (~45min)
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### Checkpoint 7: 模板与文档
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**前置条件**: 全部代理完成
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**任务E7.1**: 创建Markdown模板
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- light_video.md, tutorial_video.md, article.md, topic_index.md
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- **Verify**: 模板能正确渲染
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**任务E7.2**: 实现 template_renderer.py
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- **Action**: 根据content_type选择模板渲染
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- **Verify**: 不同类型输出不同格式
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**任务E7.3**: 完善 SKILL.md 和 README.md
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- **Action**: 使用说明、配置指南、示例
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### Checkpoint 8: 测试与验证
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**任务E8.1**: 编写单元测试
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- **Action**: tests/test_*.py 覆盖核心模块
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- **Verify**: pytest 通过
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**任务E8.2**: 集成测试
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- **Action**: 端到端测试完整流程
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- **Verify**: 订阅→爬取→分析→同步
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**任务E8.3**: Git提交
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- **Action**: git add, commit, push
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- **消息**: "feat: implement obsidian-kb skill with long video chunking"
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- **Verify**: 代码已推送到远程仓库
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## 执行顺序
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并行启动:
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代理A (1-2) ─┬→ 代理B (3)
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├→ 代理C (4-5) ─→ 代理D (6)
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└→ 代理E (7-8, 等待其他)
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## 验收标准
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- [ ] 所有代理任务完成
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- [ ] pytest 测试通过
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- [ ] 能成功分析一个B站视频（含长视频分段）
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- [ ] Markdown输出格式正确
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- [ ] Git自动同步工作
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- [ ] 代码已提交到Git仓库
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**计划已保存**: `memory/plans/obsidian-kb-execution.md`
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**准备启动多代理并行开发？**
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