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# Session: 2026-03-13 03:39:08 UTC
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- **Session ID**: 64f47b17-24ae-4c22-b44f-685bd596abf6
- **Source**: feishu
## Conversation Summary
assistant: 有很多无关的 .venv 文件,先排除它们:
assistant: # *.venv/
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.py
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`libtmux.py` py.typed
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# 排除 v
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files=lib_tmux/lib/python3.12/site-反对 lib
user: Conversation info (untrusted metadata):
```json
{
"message_id": "om_x100b5403e04f6ca8c29946e1fa6505d",
"sender_id": "ou_be83febac9ee2afaa343c642bc697c48",
"sender": "张青",
"timestamp": "Fri 2026-03-13 10:48 GMT+8"
}
```
Sender (untrusted metadata):
```json
{
"label": "张青 (ou_be83febac9ee2afaa343c642bc697c48)",
"id": "ou_be83febac9ee2afaa343c642bc697c48",
"name": "张青"
}
```
[message_id: om_x100b5403e04f6ca8c29946e1fa6505d]
张青: 1
assistant: 好的,继续提交代码。我需要取消暂存 pyc 缓存文件。
assistant: 远程分支有新提交,需要先 pull。让我先查看远程分支的状态:
user: [Queued messages while agent was busy]
---
Queued #1
Conversation info (untrusted metadata):
```json
{
"message_id": "om_x100b5403a57550acc4e0a394c486825",
"sender_id": "ou_be83febac9ee2afaa343c642bc697c48",
"sender": "张青",
"timestamp": "Fri 2026-03-13 11:04 GMT+8"
}
```
Sender (untrusted metadata):
```json
{
"label": "张青 (ou_be83febac9ee2afaa343c642bc697c48)",
"id": "ou_be83febac9ee2afaa343c642bc697c48",
"name": "张青"
}
```
[message_id: om_x100b5403a57550acc4e0a394c486825]
张青: 好了吗?
assistant: 快了,推送遇到远程有新提交,我先处理一下:
assistant: 让我快速解决这个推送问题:
assistant: **✅ 任务完成!**
## 完成总结
### 已实现的功能
1. **deep_analyzer.py 核心修改**
- 新增 `--type article` 参数
- 新增 `_build_article_prompt()` 方法,生成文章专用 prompt(300字摘要 + 主题 + 标签)
- 保留 `_build_video_prompt()` 原有逻辑(时间轴分析)
- `_build_prompt()` 根据类型分发到不同模板
2. **文章输出格式**
```markdown
---
title: "文章标题"
date: 2026-03-13
author: 作者
platform: zhihu
url: https://...
tags: ["标签1", "标签2"]
---
## 摘要
[300字以内的核心观点摘要]
## 主要主题
- 主题1
- 主题2
## 原文
[完整的文章原文]
```
3. **文档更新**
- `kb-deep-analyzer/SKILL.md` - 添加 `--type article` 说明
- `kb-workflow/SKILL.md` - 更新步骤 6 命令,区分视频/文章
### 使用方式
```bash
# 视频分析(原有逻辑)
python3 deep_analyzer.py -m meta.json -c content.json -o out.md --type video
# 文章分析(新增)
python3 deep_analyzer.py -m meta.json -c content.json -o out.md --type article
```
### 代码已推送
提交 `cf7cbd2` 已推送到 `origin/fix/ci-deploy-reset` 分支。
### 待合并
需要将 `fix/ci-deploy-reset` 合并到 `main` 分支,CI 会自动部署到 knowledge-base 代理的 skills 目录。
user: Conversation info (untrusted metadata):
```json
{
"message_id": "om_x100b5403e04f6ca8c29946e1fa6505d",
"sender_id": "ou_be83febac9ee2afaa343c642bc697c48",
"sender": "张青",
"timestamp": "Fri 2026-03-13 10:48 GMT+8"
}
```
Sender (untrusted metadata):
```json
{
"label": "张青 (ou_be83febac9ee2afaa343c642bc697c48)",
"id": "ou_be83febac9ee2afaa343c642bc697c48",
"name": "张青"
}
```
[message_id: om_x100b5403e04f6ca8c29946e1fa6505d]
张青: 1
assistant: 快了,推送遇到远程有新提交,我先处理一下:
assistant: 让我快速解决这个推送问题:
assistant: **✅ 任务完成!**
## 完成总结
### 已实现的功能
1. **deep_analyzer.py 核心修改**
- 新增 `--type article` 参数
- 新增 `_build_article_prompt()` 方法,生成文章专用 prompt(300字摘要 + 主题 + 标签)
- 保留 `_build_video_prompt()` 原有逻辑(时间轴分析)
- `_build_prompt()` 根据类型分发到不同模板
2. **文章输出格式**
```markdown
---
title: "文章标题"
date: 2026-03-13
author: 作者
platform: zhihu
url: https://...
tags: ["标签1", "标签2"]
---
## 摘要
[300字以内的核心观点摘要]
## 主要主题
- 主题1
- 主题2
## 原文
[完整的文章原文]
```
3. **文档更新**
- `kb-deep-analyzer/SKILL.md` - 添加 `--type article` 说明
- `kb-workflow/SKILL.md` - 更新步骤 6 命令,区分视频/文章
### 使用方式
```bash
# 视频分析(原有逻辑)
python3 deep_analyzer.py -m meta.json -c content.json -o out.md --type video
# 文章分析(新增)
python3 deep_analyzer.py -m meta.json -c content.json -o out.md --type article
```
### 代码已推送
提交 `cf7cbd2` 已推送到 `origin/fix/ci-deploy-reset` 分支。
### 待合并
需要将 `fix/ci-deploy-reset` 合并到 `main` 分支,CI 会自动部署到 knowledge-base 代理的 skills 目录。
user: Conversation info (untrusted metadata):
```json
{
"message_id": "om_x100b5403e04f6ca8c29946e1fa6505d",
"sender_id": "ou_be83febac9ee2afaa343c642bc697c48",
"sender": "张青",
"timestamp": "Fri 2026-03-13 10:48 GMT+8"
}
```
Sender (untrusted metadata):
```json
{
"label": "张青 (ou_be83febac9ee2afaa343c642bc697c48)",
"id": "ou_be83febac9ee2afaa343c642bc697c48",
"name": "张青"
}
```
[message_id: om_x100b5403e04f6ca8c29946e1fa6505d]
张青: 1
assistant: 用户说"1",这是之前选择执行方式的回应。但任务已经完成了,我应该确认一下。让我再检查一下任务状态。任务已完成!代码已推送到 `fix/ci-deploy-reset` 分支。
需要我合并到 main 分支吗?
@@ -0,0 +1,217 @@
# Session: 2026-03-13 04:01:59 UTC
- **Session Key**: agent:haonan:main
- **Session ID**: d5a88d3d-5455-47ea-b160-8a4791ba0e77
- **Source**: feishu
## Conversation Summary
assistant: ✅ New session started · model: zhipu/glm-5
user: A new session was started via /new or /reset. Execute your Session Startup sequence now - read the required files before responding to the user. Then greet the user in your configured persona, if one is provided. Be yourself - use your defined voice, mannerisms, and mood. Keep it to 1-3 sentences and ask what they want to do. If the runtime model differs from default_model in the system prompt, mention the default model. Do not mention internal steps, files, tools, or reasoning.
assistant: 🧙‍♂️ 蒋先生你好!我是周鸿祎,负责维护 OpenClaw 和这台机器的稳定运行。
有什么需要我帮忙的吗?
user: Conversation info (untrusted metadata):
```json
{
"message_id": "om_x100b540c32194cf4c4280e7ae0e4650",
"sender_id": "ou_be83febac9ee2afaa343c642bc697c48",
"sender": "张青",
"timestamp": "Fri 2026-03-13 11:43 GMT+8"
}
```
Sender (untrusted metadata):
```json
{
"label": "张青 (ou_be83febac9ee2afaa343c642bc697c48)",
"id": "ou_be83febac9ee2afaa343c642bc697c48",
"name": "张青"
}
```
[message_id: om_x100b540c32194cf4c4280e7ae0e4650]
张青: 我们现在kb-workflow系列技能有一个很大的问题,它不能保证稳定的把步骤执行完。可能有以下几个问题导致的。1.整体流程步骤不够清晰明确。2.每个步骤的完成要求是什么不够清晰,3.缺少正确与错误示例。4.没有状态管理与验证。5.每个步骤的产出格式规定不够明确。审查一下kb-workflow技能体系,找到可能导致它执行流程不够稳定的原因。告诉我。
assistant: 让我继续读取其他相关技能文件,全面审查问题:
assistant: 现在让我检查一下实际执行的脚本,确认输出格式:
assistant: 根据我对 kb-workflow 技能体系的审查,以下是导致执行流程不稳定的**核心问题**:
---
## 📋 审查报告:kb-workflow 流程不稳定原因分析
### 问题 1:整体流程步骤不够清晰明确
| 具体问题 | 影响 |
|---------|------|
| **步骤编号混乱**:有步骤1-8,但步骤4下又有4.1、4.1.2、4.2等子步骤,层级不清 | 代理容易迷失在步骤中 |
| **条件分支分散**:同一类型内容的处理逻辑分散在多个地方("Workflow 执行步骤"、"条件分支逻辑") | 代理难以理解完整流程 |
| **"Workflow 执行方式"与"Workflow 执行步骤"内容重叠**:前者说"主代理直接执行",后者又详细描述子代理调用 | 描述矛盾,造成困惑 |
| **缺少总体流程概览图**:没有一个单一视图展示完整流程 | 代理无法快速定位当前阶段 |
| **分支逻辑不直观**:用文本画的流程图难以解析 | 代理可能误判分支条件 |
---
### 问题 2:每个步骤的完成要求不够清晰
| 缺失项 | 具体问题 |
|--------|---------|
| **无成功标准** | 步骤2完成后应产生什么文件?JSON必须包含哪些字段?未定义 |
| **无前置条件** | 步骤3要求步骤2的输出存在,但没有验证机制 |
| **无后置条件** | 步骤4下载字幕成功后,应该有`has_subtitle`字段,但没说必须验证 |
| **无失败定义** | 什么叫"步骤失败"?返回码非0?JSON中`success=false`?未统一 |
| **环境变量检查位置不合理** | 只在步骤1检查,但后续步骤可能在不同子代理中执行,无法继承环境 |
---
### 问题 3:缺少正确与错误示例
| 缺失项 | 影响 |
|--------|------|
| **无端到端执行示例** | 没有一个完整的"从URL到归档"的示例流程 | 代理不知道完整流程长什么样 |
| **无错误处理示例** | 下载失败怎么办?API调用失败怎么办? | 代理不知道如何恢复 |
| **无输出格式对比** | 没有"正确输出 vs 错误输出"的示例 | 代理无法自检 |
| **子技能示例过于简单** | 如kb-link-parser的输出示例只有基础字段 | 实际输出可能更复杂 |
---
### 问题 4:没有状态管理与验证
| 缺失项 | 影响 |
|--------|------|
| **无状态文件** | 没有记录当前执行到哪个步骤、哪些步骤已完成 | 中断后无法恢复 |
| **无断点续传** | 如果步骤5(Whisper,可能30分钟)中断,需要从头开始 | 浪费时间和资源 |
| **无步骤间验证** | 步骤3要求步骤2的输出文件存在,但没有强制验证 | 可能操作不存在的文件 |
| **无清理/回滚机制** | 失败后如何清理临时文件? | 可能残留脏数据 |
| **无进度汇报规范** | 只说"定时汇报",没说汇报什么内容、格式 | 汇报不一致 |
---
### 问题 5:每个步骤的产出格式规定不够明确
| 缺失项 | 具体问题 |
|--------|---------|
| **无统一JSON Schema** | 不同技能的输出字段不一致(有的用`data`,有的直接返回字段) | 代理解析困难 |
| **文件命名不一致** | `bilibili_BVxxx.meta.json` vs `zhihu_xxx.meta.json` vs `xxx_diarized.json` | 难以预测文件名 |
| **输出目录获取方式混乱** | 有`--pending`、`--metadata`、`--content`等多个命令,但没说清楚每个阶段用哪个 | 代理容易用错 |
| **深度分析输出格式未定义** | 只说生成`.md`文件,但没说必须包含哪些章节 | 输出质量不稳定 |
---
### 额外发现:文档一致性问题
| 问题 | 描述 |
|------|------|
| **模型指定矛盾** | 主流程说用`g5`,但命令示例写`--model glm-5` |
| **执行方式矛盾** | 说"主代理直接执行",但又要求"启动子代理调用" |
| **条件判断无验证** | 说"根据`has_subtitle`判断",但没说如何确保该字段存在 |
---
## 🎯 核心改进建议
1. **引入状态文件**:每个步骤完成后写入`workflow_state.json`,记录进度和关键路径
2. **定义严格的JSON Schema**:每个步骤的输入/输出必须有明确的字段定义
3. **添加前置/后置验证**:每个步骤开始前验证前置条件,完成后验证输出
4. **提供端到端示例**:至少一个完整的B站视频处理示例
5. **统一错误处理**:定义错误码、错误消息格式、恢复策略
需要我帮你制定具体的改进方案吗?
user: Conversation info (untrusted metadata):
```json
{
"message_id": "om_x100b540cf21b9ca8c45f49655336827",
"sender_id": "ou_be83febac9ee2afaa343c642bc697c48",
"sender": "张青",
"timestamp": "Fri 2026-03-13 12:00 GMT+8"
}
```
Sender (untrusted metadata):
```json
{
"label": "张青 (ou_be83febac9ee2afaa343c642bc697c48)",
"id": "ou_be83febac9ee2afaa343c642bc697c48",
"name": "张青"
}
```
[message_id: om_x100b540cf21b9ca8c45f49655336827]
张青: ?
assistant: 抱歉,我来确认一下:
你是想让我继续制定改进方案,还是有其他问题?
user: Conversation info (untrusted metadata):
```json
{
"message_id": "om_x100b540cf0292ca8c2b181d4bd75a25",
"sender_id": "ou_be83febac9ee2afaa343c642bc697c48",
"sender": "张青",
"timestamp": "Fri 2026-03-13 12:00 GMT+8"
}
```
Sender (untrusted metadata):
```json
{
"label": "张青 (ou_be83febac9ee2afaa343c642bc697c48)",
"id": "ou_be83febac9ee2afaa343c642bc697c48",
"name": "张青"
}
```
[message_id: om_x100b540cf0292ca8c2b181d4bd75a25]
张青: 你刚才说审查,然后就没了,审查的结果呢?
assistant: 刚才的审查报告可能没发成功,我重新发送:
---
## 📋 kb-workflow 技能体系审查结果
### 问题 1:整体流程步骤不够清晰明确
- **步骤编号混乱**:有步骤1-8,但步骤4下又有4.1、4.1.2、4.2等子步骤
- **"Workflow 执行方式"与"Workflow 执行步骤"内容重叠且矛盾**
- **缺少总体流程概览图**
- **分支逻辑用文本画的流程图难以解析**
### 问题 2:每个步骤的完成要求不够清晰
- **无成功标准**:步骤完成后应产生什么文件?JSON必须包含哪些字段?
- **无前置/后置条件**:步骤间没有验证机制
- **无失败定义**:什么叫"步骤失败"?返回码非0?`success=false`?
- **环境变量检查位置不合理**:只在步骤1检查,子代理无法继承
### 问题 3:缺少正确与错误示例
- **无端到端执行示例**
- **无错误处理示例**
- **无输出格式对比(正确 vs 错误)**
- **子技能示例过于简单**
### 问题 4:没有状态管理与验证
- **无状态文件**:中断后无法恢复
- **无断点续传**:Whisper 30分钟中断需要从头开始
- **无步骤间验证**:可能操作不存在的文件
- **无清理/回滚机制**
- **无进度汇报规范**
### 问题 5:产出格式规定不够明确
- **无统一JSON Schema**:不同技能输出字段不一致
- **文件命名不一致**:`bilibili_BVxxx.meta.json` vs `xxx_diarized.json`
- **输出目录获取方式混乱**
- **深度分析输出格式未定义**
---
## 🎯 核心改进建议
1. **引入状态文件**:`workflow_state.json` 记录进度
2. **定义严格的JSON Schema**:每个步骤输入/输出必须有明确字段定义
3. **添加前置/后置验证**:每步骤开始前验证前置条件,完成后验证输出
4. **提供端到端示例**:至少一个完整的B站视频处理示例
5. **统一错误处理**:定义错误码、错误消息格式、恢复策略
需要我帮你制定具体的改进方案吗?
@@ -0,0 +1,143 @@
# Session: 2026-03-13 04:11:41 UTC
- **Session Key**: agent:haonan:main
- **Session ID**: f76b0515-031b-4bc9-90c5-bf5dd058a809
- **Source**: feishu
## Conversation Summary
assistant: ✅ New session started · model: zhipu/glm-5
user: A new session was started via /new or /reset. Execute your Session Startup sequence now - read the required files before responding to the user. Then greet the user in your configured persona, if one is provided. Be yourself - use your defined voice, mannerisms, and mood. Keep it to 1-3 sentences and ask what they want to do. If the runtime model differs from default_model in the system prompt, mention the default model. Do not mention internal steps, files, tools, or reasoning.
assistant: 你好,蒋先生!我是周鸿祎,你的全栈工程师助手 🧙‍♂️
今天需要我帮你维护 OpenClaw、处理代码开发任务,还是其他什么工作?
user: Conversation info (untrusted metadata):
```json
{
"message_id": "om_x100b540c860cc4b0b36952fd4812b96",
"sender_id": "ou_be83febac9ee2afaa343c642bc697c48",
"sender": "张青",
"timestamp": "Fri 2026-03-13 12:03 GMT+8"
}
```
Sender (untrusted metadata):
```json
{
"label": "张青 (ou_be83febac9ee2afaa343c642bc697c48)",
"id": "ou_be83febac9ee2afaa343c642bc697c48",
"name": "张青"
}
```
[message_id: om_x100b540c860cc4b0b36952fd4812b96]
张青: 使用clawlist技能进行开发,开发内容为对kb\-workflow整套工作流的调整,工作目录在\~/work/kb\-skills。具体开发需求如下:
kb\-workflow 技能体系审查报告
基于对 [SKILL.md](SKILL.md) 和子技能文档的全面审查,我发现以下核心问题:🔴 问题 1:整体流程步骤不够清晰明确
症状:
1. 执行主体不明确
\- [SKILL.md](SKILL.md) 写着"主代理直接执行",但步骤2\-6都是"启动子代理调用 xxx"
\- 没有明确定义:主代理的职责是什么?子代理的职责是什么?
\- 导致执行时可能混乱:到底是自己执行还是交给子代理?
1. 步骤边界模糊
\- 步骤4.1/4.1.2/4.2 的分支逻辑过于复杂
\- "根据内容类型选择处理方式"有6种 type 值,但没有清晰的决策树
\- 步骤5的"方式A/B/C/D选择"让 AI 自行判断,容易选错
1. 前置条件缺失
\- 步骤2假设步骤1已完成环境变量检查,但没有强制依赖机制
\- 步骤3需要步骤2的 filename 和 platform,但没有明确说明输入输出关系
🔴 问题 2:每个步骤的完成要求不清晰
症状:
1. 缺少明确的成功标准
\- 步骤2"链接解析":什么是"解析成功"?返回 JSON?包含哪些字段?
\- 步骤3"元数据提取":没有说明必须返回哪些字段
\- 步骤5"语音识别":没有定义识别质量标准
1. 失败处理不一致
\- 步骤6有明确的"深度分析失败 = 整个流程失败"
\- 但其他步骤呢?步骤4下载失败怎么办?
\- [SkillBug.md](SkillBug.md) 记录了"视频下载失败(403)"但没有在 [SKILL.md](SKILL.md) 中规范处理
1. 验证机制缺失
\- 没有要求检查文件是否真实存在
\- 没有要求验证 JSON 格式是否正确
\- 没有要求验证必要字段是否存在
🔴 问题 3:缺少正确与错误示例
症状:
1. 成功示例不完整
\- 子技能 [SKILL.md](SKILL.md) 只展示单一成功输出
\- 没有展示完整工作流的端到端成功案例
\- 没有展示各步骤之间的数据流转
1. 错误示例严重缺失
\- 没有展示"环境变量未设置"时的完整错误处理
\- 没有展示"403 下载失败"时的降级策略
\- 没有展示"AI API 调用失败"时的重试机制
\- 没有展示"字幕不存在"是正常情况(虽然文档提到了)
1. 边界条件未覆盖
\- 视频太长怎么办?
\- 网络超时怎么办?
\- 磁盘空间不足怎么办?
🔴 问题 4:没有状态管理与验证
症状:
1. 缺少状态追踪
\- 没有 state.json 或类似的状态文件
\- 每次执行都从零开始,无法断点续传
\- 如果步骤5执行了30分钟失败,需要从头开始
1. 缺少进度检查点
\- 没有定义"检查点"概念
\- 每个步骤完成后应该写入状态
\- 应该能够查询"当前执行到哪个步骤"
1. 缺少幂等性保证
\- 重复执行同一链接会怎样?
\- 部分文件已存在时如何处理?
\- \-\-check 查重只用于入口,没有用于中间步骤
🔴 问题 5:每个步骤的产出格式规定不够明确
症状:
1. JSON Schema 缺失
\- 各子技能返回的 JSON 格式没有统一规范
\- kb\-link\-parser 返回 \{success, data: \{platform, type, id\}\}
\- kb\-bilibili\-content 返回 \{success, type, filename, filepath, message\}
\- 字段名不统一(data vs 直接字段)
1. 必要字段未定义
\- 步骤2输出必须包含哪些字段?platform, type, id 是必须的?
\- 步骤3的元数据必须包含 title?author?
\- 步骤5的识别结果必须包含 segments?
1. 文件命名规范模糊
\- \{platform\}\_\{id\}.meta.json vs bilibili\_\[ID\].meta.json
\- 步骤3说 bilibili\_\[ID\],目录结构说 \{platform\}\_\{id\}
\- 不一致会导致后续步骤找不到文件
🟡 次要问题
1. 子技能文档质量参差不齐
\- kb\-deep\-analyzer 的 [SKILL.md](SKILL.md) 相对完整
\- kb\-link\-parser 的 [SKILL.md](SKILL.md) 过于简略
\- 缺少统一的 [SKILL.md](SKILL.md) 模板
1. 环境变量配置分散
\- 主要环境变量在 kb\-workflow/[SKILL.md](SKILL.md)
\- HF\_TOKEN 在步骤5的子章节
\- ZHIHU\_COOKIE 在 kb\-zhihu\-metadata/[SKILL.md](SKILL.md)
\- 应该有一个统一的环境变量清单
1. 超时和重试机制不明确
\- 步骤5说"30分钟超时",但没有说明超时后的处理
\- 没有定义哪些步骤需要重试
\- 没有定义重试次数和间隔
建议改进方向
问题
建议
流程不清晰
引入状态机模型,定义每个状态的前置条件和后置条件
完成要求不明确
为每个步骤定义明确的成功/失败判定标准
缺少示例
补充完整端到端案例 \+ 常见错误处理案例
无状态管理
引入 workflow\_state.json,支持断点续传
格式不明确
定义统一的 JSON Schema,所有子技能遵守
assistant: 好的,这是一个需要系统化开发的多步骤任务。让我先加载 clawlist 技能来规划执行。
assistant: 明白了。按照 clawlist 流程,我需要依次执行:brainstorming → write-plan → doing-tasks → verify-task。
让我先加载 brainstorming 子技能,并了解当前 kb-workflow 的情况:
assistant: 好的,这是一个复杂的项目改进任务。让我先了解当前项目状态,然后开始 brainstorming 流程。
+23 -11
View File
@@ -1,7 +1,7 @@
{
"agent:thinker:main": {
"sessionId": "47c5dafb-3869-4029-aa6d-096113520af6",
"updatedAt": 1773141690645,
"sessionId": "0ec88a33-135f-42a4-bf98-de4d06bfadd5",
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"chatType": "direct",
@@ -22,7 +22,7 @@
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"accountId": "feishu-qa"
},
"sessionFile": "/home/starmen1265/.openclaw/agents/thinker/sessions/47c5dafb-3869-4029-aa6d-096113520af6.jsonl",
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"compactionCount": 0,
"skillsSnapshot": {
"prompt": "\n\nThe following skills provide specialized instructions for specific tasks.\nUse the read tool to load a skill's file when the task matches its description.\nWhen a skill file references a relative path, resolve it against the skill directory (parent of SKILL.md / dirname of the path) and use that absolute path in tool commands.\n\n<available_skills>\n <skill>\n <name>capability-evolver</name>\n <description>A self-evolution engine for AI agents. Analyzes runtime history to identify improvements and applies protocol-constrained evolution.</description>\n <location>~/.openclaw/skills/capability-evolver/SKILL.md</location>\n </skill>\n</available_skills>",
@@ -51,8 +51,8 @@
"model": "glm-5",
"systemPromptReport": {
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@@ -64,8 +64,8 @@
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"systemPrompt": {
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}
@@ -0,0 +1,428 @@
# Session: 2026-03-13 04:57:53 UTC
- **Session Key**: agent:thinker:main
- **Session ID**: 39b5e8d4-de3d-4939-bf48-624b99412423
- **Source**: feishu
## Conversation Summary
assistant: 好的,我已经收集了所有关键决策。现在让我呈现最终设计方案。
---
## 📐 设计方案总结
### 设计概览
**目标:** 重构 kb-workflow 技能体系,确保工作流稳定可靠执行
**方案要点:**
- 全面重构(文档 + 代码 + 状态管理)
- 文件级状态 + Python 脚本管理
- 共享验证模块 kb_utils.py
- 混合示例组织(内嵌核心 + 补充目录)
- 四阶段迭代实现
---
### 第一部分:状态管理机制
```
~/work/knowledge-base/
├── pending/
│ └── {platform}_{id}.state.json # 新增:工作流状态文件
```
**state.json 结构:**
```json
{
"url": "https://bilibili.com/video/BVxxx",
"platform": "bilibili",
"content_id": "BVxxx",
"content_type": "video",
"current_step": "metadata",
"completed_steps": ["env_check", "link_parse"],
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},
"errors": [],
"created_at": "2026-03-13T12:00:00+08:00",
"updated_at": "2026-03-13T12:05:00+08:00"
}
```
**kb_workflow.py 新增命令:**
```bash
python3 kb_workflow.py --init-state "[URL]" # 创建初始状态
python3 kb_workflow.py --get-state "[URL]" # 查询当前状态
python3 kb_workflow.py --advance-step "[URL]" "metadata" # 推进到下一步
python3 kb_workflow.py --record-error "[URL]" "错误信息" # 记录错误
python3 kb_workflow.py --resume "[URL]" # 获取恢复指令
```
---
**这部分设计看起来合理吗?**
user: Conversation info (untrusted metadata):
```json
{
"message_id": "om_x100b540d5e21d530b4b235d9a470ccf",
"sender_id": "ou_a0f6627b64d2dc8b0236671603d1e47b",
"sender": "张青",
"timestamp": "Fri 2026-03-13 12:22 GMT+8"
}
```
Sender (untrusted metadata):
```json
{
"label": "张青 (ou_a0f6627b64d2dc8b0236671603d1e47b)",
"id": "ou_a0f6627b64d2dc8b0236671603d1e47b",
"name": "张青"
}
```
[message_id: om_x100b540d5e21d530b4b235d9a470ccf]
张青: 可以
assistant: ### 第二部分:kb_utils.py 验证模块
**功能:**
- 定义统一的 JSON Schema
- 验证子技能输出
- 提供格式化工具
**模块结构:**
```python
# ~/.openclaw/skills/kb-workflow/kb_utils.py
# 1. 输出格式 Schema
OUTPUT_SCHEMAS = {
"link_parse": {
"required": ["success", "platform", "content_type", "content_id"],
"success_field": "success",
},
"metadata": {
"required": ["success", "platform", "content_id", "title"],
"success_field": "success",
},
"content": {
"required": ["success", "type", "filepath"],
"success_field": "success",
},
"whisper": {
"required": ["success", "output_files"],
"success_field": "success",
},
"deep_analyze": {
"required": ["success", "output_file"],
"success_field": "success",
},
}
# 2. 验证函数
def validate_output(step_name: str, output: dict) -> tuple[bool, str]:
"""验证输出格式,返回 (是否有效, 错误信息)"""
# 3. 格式化函数
def format_success(step: str, data: dict) -> dict:
"""生成统一格式的成功输出"""
def format_error(step: str, error: str) -> dict:
"""生成统一格式的错误输出"""
```
**子技能集成方式:**
```python
# 在各子技能 .py 文件中
from kb_utils import validate_output, format_success, format_error
# 执行完成后
result = {...}
is_valid, error_msg = validate_output("metadata", result)
if not is_valid:
print(json.dumps(format_error("metadata", error_msg)))
else:
print(json.dumps(format_success("metadata", result)))
```
---
**这部分设计可以吗?**
user: Conversation info (untrusted metadata):
```json
{
"message_id": "om_x100b540d6efb8ca8b35b71db8c7e917",
"sender_id": "ou_a0f6627b64d2dc8b0236671603d1e47b",
"sender": "张青",
"timestamp": "Fri 2026-03-13 12:26 GMT+8"
}
```
Sender (untrusted metadata):
```json
{
"label": "张青 (ou_a0f6627b64d2dc8b0236671603d1e47b)",
"id": "ou_a0f6627b64d2dc8b0236671603d1e47b",
"name": "张青"
}
```
[message_id: om_x100b540d6efb8ca8b35b71db8c7e917]
张青: 可以
assistant: ### 第三部分:主 SKILL.md 重构
**核心改进:**
1. **状态机模型** - 明确定义每个状态的前置/后置条件
2. **决策树可视化** - 用流程图展示分支逻辑
3. **步骤模板** - 统一每个步骤的描述格式
**新 SKILL.md 结构:**
```markdown
# KB Workflow
## 状态机定义
| 状态 | 前置条件 | 执行动作 | 成功后进入 | 失败处理 |
|------|---------|---------|-----------|---------|
| init | 用户触发 | 创建 state.json | link_parse | 报错退出 |
| link_parse | state.json 存在 | 解析链接 | metadata | 记录错误,重试 |
| metadata | platform 已知 | 提取元数据 | content | 记录错误,重试 |
| content | 元数据已存在 | 下载内容 | whisper/analyze | 根据错误类型处理 |
| whisper | 无官方字幕 | 语音识别 | analyze | 尝试 OCR 降级 |
| analyze | 有文本内容 | AI 深度分析 | archive | **流程失败** |
| archive | 分析报告存在 | 归档+Git | done | 记录错误,手动处理 |
| done | - | 汇报完成 | - | - |
## 步骤模板(每个步骤包含)
### 步骤 N: [名称]
**前置条件:**
- 条件1
- 条件2
**执行命令:**
```bash
具体命令
```
**成功标准:**
- 输出文件存在
- JSON 格式正确
- 包含必要字段 X, Y, Z
**失败处理:**
- 错误类型A → 动作A
- 错误类型B → 动作B
**输出示例:**
```json
{
"success": true,
"必填字段": "..."
}
```
**错误示例:**
```json
{
"success": false,
"error": "具体错误信息"
}
```
```
---
**这个重构方向可以吗?**
user: Conversation info (untrusted metadata):
```json
{
"message_id": "om_x100b540d64b9a0a8b34ee257f229495",
"sender_id": "ou_a0f6627b64d2dc8b0236671603d1e47b",
"sender": "张青",
"timestamp": "Fri 2026-03-13 12:29 GMT+8"
}
```
Sender (untrusted metadata):
```json
{
"label": "张青 (ou_a0f6627b64d2dc8b0236671603d1e47b)",
"id": "ou_a0f6627b64d2dc8b0236671603d1e47b",
"name": "张青"
}
```
[message_id: om_x100b540d64b9a0a8b34ee257f229495]
张青: 可以
assistant: ### 第四部分:实现计划
**四阶段迭代:**
| 阶段 | 内容 | 预计时间 | 可独立使用 |
|------|------|---------|-----------|
| **P1** | 主 SKILL.md 重构 | 30分钟 | ✅ 立即生效 |
| **P2** | 子技能 SKILL.md 统一 | 40分钟 | ✅ 配合 P1 |
| **P3** | 状态管理代码 | 30分钟 | ✅ 断点续传 |
| **P4** | kb_utils.py 验证模块 | 20分钟 | ✅ 格式验证 |
**详细任务清单:**
**P1: 主 SKILL.md 重构**
- [ ] 编写状态机定义表格
- [ ] 重写 8 个步骤(使用统一模板)
- [ ] 添加端到端成功示例
- [ ] 添加常见错误处理示例
- [ ] 整理环境变量清单
**P2: 子技能 SKILL.md 统一**
- [ ] kb-link-parser: 添加输出格式 + 成功/错误示例
- [ ] kb-bilibili-metadata: 添加输出格式 + 成功/错误示例
- [ ] kb-bilibili-content: 添加输出格式 + 成功/错误示例
- [ ] kb-zhihu-metadata: 添加输出格式 + 成功/错误示例
- [ ] kb-zhihu-content: 添加输出格式 + 成功/错误示例
- [ ] kb-whisper: 添加输出格式 + 成功/错误示例
- [ ] kb-ocr-processor: 添加输出格式 + 成功/错误示例
- [ ] kb-deep-analyzer: 添加输出格式 + 成功/错误示例
- [ ] kb-funasr: 添加输出格式 + 成功/错误示例
**P3: 状态管理代码**
- [ ] 设计 state.json 结构
- [ ] 实现 --init-state 命令
- [ ] 实现 --get-state 命令
- [ ] 实现 --advance-step 命令
- [ ] 实现 --record-error 命令
- [ ] 实现 --resume 命令
- [ ] 更新 SKILL.md 说明状态命令用法
**P4: kb_utils.py 验证模块**
- [ ] 定义 OUTPUT_SCHEMAS
- [ ] 实现 validate_output 函数
- [ ] 实现 format_success 函数
- [ ] 实现 format_error 函数
- [ ] 更新各子技能 .py 文件导入使用
---
**设计完成!是否进入 write-plan 阶段,生成详细的实施计划?**
user: Conversation info (untrusted metadata):
```json
{
"message_id": "om_x100b540d633e84b0b2b051a702c5c2b",
"sender_id": "ou_a0f6627b64d2dc8b0236671603d1e47b",
"sender": "张青",
"timestamp": "Fri 2026-03-13 12:30 GMT+8"
}
```
Sender (untrusted metadata):
```json
{
"label": "张青 (ou_a0f6627b64d2dc8b0236671603d1e47b)",
"id": "ou_a0f6627b64d2dc8b0236671603d1e47b",
"name": "张青"
}
```
[message_id: om_x100b540d633e84b0b2b051a702c5c2b]
张青: 实施
assistant: 好的,进入 **write-plan + 执行** 阶段。
我先创建计划文件,然后开始执行 P1。
assistant: 计划已保存。开始执行 **P1: 主 SKILL.md 重构**。
assistant: **P1 完成!** 主 SKILL.md 已重构,包含:
- 状态机定义表格
- 6 个步骤的详细模板(前置条件/执行命令/成功标准/失败处理/示例)
- 端到端示例
- 常见错误处理
现在开始 **P2: 子技能 SKILL.md 统一**
user: Conversation info (untrusted metadata):
```json
{
"message_id": "om_x100b540d34d174a0b3c9f1ee9a1f815",
"sender_id": "ou_a0f6627b64d2dc8b0236671603d1e47b",
"sender": "张青",
"timestamp": "Fri 2026-03-13 12:50 GMT+8"
}
```
Sender (untrusted metadata):
```json
{
"label": "张青 (ou_a0f6627b64d2dc8b0236671603d1e47b)",
"id": "ou_a0f6627b64d2dc8b0236671603d1e47b",
"name": "张青"
}
```
[message_id: om_x100b540d34d174a0b3c9f1ee9a1f815]
张青: 进度如何了
assistant: 当前进度汇报:
| 阶段 | 状态 | 完成度 |
|------|------|--------|
| **P1: 主 SKILL.md** | ✅ 完成 | 100% |
| **P2: 子技能 SKILL.md** | 🔄 进行中 | 5/9 |
| **P3: 状态管理代码** | ⏳ 待开始 | 0% |
| **P4: kb_utils.py** | ⏳ 待开始 | 0% |
**P2 已完成:**
- ✅ kb-link-parser
- ✅ kb-bilibili-metadata
- ✅ kb-bilibili-content
- ✅ kb-zhihu-metadata
- ✅ kb-zhihu-content
**P2 剩余:**
- ⏳ kb-whisper
- ⏳ kb-ocr-processor
- ⏳ kb-deep-analyzer
- ⏳ kb-funasr
继续完成 P2...
user: Conversation info (untrusted metadata):
```json
{
"message_id": "om_x100b540dc61d00b0b3718efd72b20c5",
"sender_id": "ou_a0f6627b64d2dc8b0236671603d1e47b",
"sender": "张青",
"timestamp": "Fri 2026-03-13 12:54 GMT+8"
}
```
Sender (untrusted metadata):
```json
{
"label": "张青 (ou_a0f6627b64d2dc8b0236671603d1e47b)",
"id": "ou_a0f6627b64d2dc8b0236671603d1e47b",
"name": "张青"
}
```
[message_id: om_x100b540dc61d00b0b3718efd72b20c5]
张青: 进度如何了
assistant: 当前进度汇报:
| 阶段 | 状态 | 完成度 |
|------|------|--------|
| **P1: 主 SKILL.md** | ✅ 完成 | 100% |
| **P2: 子技能 SKILL.md** | ✅ 完成 | 9/9 |
| **P3: 状态管理代码** | 🔄 开始 | 0% |
| **P4: kb_utils.py** | ⏳ 待开始 | 0% |
**P2 已全部完成:**
- ✅ kb-link-parser
- ✅ kb-bilibili-metadata
- ✅ kb-bilibili-content
- ✅ kb-zhihu-metadata
- ✅ kb-zhihu-content
- ✅ kb-whisper
- ✅ kb-ocr-processor
- ✅ kb-deep-analyzer
- ✅ kb-funasr
现在开始 **P3: 状态管理代码**,需要修改 `kb_workflow.py` 添加状态管理命令。
@@ -0,0 +1,142 @@
# KB-Workflow 稳定性重构 - 实施计划
**目标:** 重构 kb-workflow 技能体系,确保工作流稳定可靠执行
**方案:** 全面重构(文档 + 代码 + 状态管理)
**预计总时间:** 120 分钟
---
## Checkpoint 1: 主 SKILL.md 重构 (P1)
**预计时间:** 30 分钟
- [ ] Task 1.1: 编写状态机定义表格
- **Action:** 定义 9 个状态及前置/后置条件
- **Verify:** 表格完整,覆盖所有流程分支
- [ ] Task 1.2: 重写步骤模板
- **Action:** 使用统一模板重写 8 个步骤
- **Verify:** 每个步骤包含前置条件、执行命令、成功标准、失败处理
- [ ] Task 1.3: 添加端到端成功示例
- **Action:** 编写 B站视频完整处理流程示例
- **Verify:** 示例包含每个步骤的输入输出
- [ ] Task 1.4: 添加常见错误处理示例
- **Action:** 编写 403 下载失败、无字幕、AI 调用失败等场景
- **Verify:** 覆盖 SkillBug.md 中记录的问题
- [ ] Task 1.5: 整理环境变量清单
- **Action:** 汇总所有必需/可选环境变量到一处
- **Verify:** 清晰标注哪些必需、哪些可选
---
## Checkpoint 2: 子技能 SKILL.md 统一 (P2)
**预计时间:** 40 分钟
- [ ] Task 2.1: kb-link-parser SKILL.md
- **Action:** 添加输出格式 Schema + 成功/错误示例
- **Verify:** 子代理能理解输出要求
- [ ] Task 2.2: kb-bilibili-metadata SKILL.md
- **Action:** 添加输出格式 Schema + 成功/错误示例
- **Verify:** 子代理能理解输出要求
- [ ] Task 2.3: kb-bilibili-content SKILL.md
- **Action:** 添加输出格式 Schema + 成功/错误示例
- **Verify:** 子代理能理解输出要求
- [ ] Task 2.4: kb-zhihu-metadata SKILL.md
- **Action:** 添加输出格式 Schema + 成功/错误示例
- **Verify:** 子代理能理解输出要求
- [ ] Task 2.5: kb-zhihu-content SKILL.md
- **Action:** 添加输出格式 Schema + 成功/错误示例
- **Verify:** 子代理能理解输出要求
- [ ] Task 2.6: kb-whisper SKILL.md
- **Action:** 添加输出格式 Schema + 成功/错误示例
- **Verify:** 子代理能理解输出要求
- [ ] Task 2.7: kb-ocr-processor SKILL.md
- **Action:** 添加输出格式 Schema + 成功/错误示例
- **Verify:** 子代理能理解输出要求
- [ ] Task 2.8: kb-deep-analyzer SKILL.md
- **Action:** 添加输出格式 Schema + 成功/错误示例
- **Verify:** 子代理能理解输出要求
- [ ] Task 2.9: kb-funasr SKILL.md
- **Action:** 添加输出格式 Schema + 成功/错误示例
- **Verify:** 子代理能理解输出要求
---
## Checkpoint 3: 状态管理代码 (P3)
**预计时间:** 30 分钟
- [ ] Task 3.1: 设计 state.json 结构
- **Action:** 定义完整的状态文件 Schema
- **Verify:** 结构能表示所有必要信息
- [ ] Task 3.2: 实现 --init-state 命令
- **Action:** 编写创建初始状态的代码
- **Verify:** 能正确生成 state.json
- [ ] Task 3.3: 实现 --get-state 命令
- **Action:** 编写查询状态的代码
- **Verify:** 能正确返回当前状态
- [ ] Task 3.4: 实现 --advance-step 命令
- **Action:** 编写推进步骤的代码
- **Verify:** 能正确更新状态
- [ ] Task 3.5: 实现 --record-error 命令
- **Action:** 编写记录错误的代码
- **Verify:** 能正确记录错误信息
- [ ] Task 3.6: 实现 --resume 命令
- **Action:** 编写获取恢复指令的代码
- **Verify:** 能返回下一步应该执行的命令
- [ ] Task 3.7: 更新 SKILL.md
- **Action:** 添加状态命令用法说明
- **Verify:** 主代理能理解如何使用状态管理
---
## Checkpoint 4: kb_utils.py 验证模块 (P4)
**预计时间:** 20 分钟
- [ ] Task 4.1: 定义 OUTPUT_SCHEMAS
- **Action:** 为每个步骤定义输出 Schema
- **Verify:** Schema 覆盖所有必要字段
- [ ] Task 4.2: 实现 validate_output 函数
- **Action:** 编写验证逻辑
- **Verify:** 能正确检测格式错误
- [ ] Task 4.3: 实现 format_success 函数
- **Action:** 编写成功输出格式化
- **Verify:** 输出格式统一
- [ ] Task 4.4: 实现 format_error 函数
- **Action:** 编写错误输出格式化
- **Verify:** 输出格式统一
- [ ] Task 4.5: 更新子技能代码
- **Action:** 修改各子技能 .py 文件导入使用
- **Verify:** 所有子技能输出格式统一
---
## 验证标准
- [ ] 所有 Checkpoint 完成
- [ ] 用一个真实 B站链接测试完整流程
- [ ] 测试断点续传功能
- [ ] 用户确认满意
+6 -5
View File
@@ -7,7 +7,7 @@
"name": "backup-openclaw-json",
"enabled": true,
"createdAtMs": 1772261581796,
"updatedAtMs": 1773338409873,
"updatedAtMs": 1773424832005,
"schedule": {
"kind": "cron",
"expr": "0 2 * * *",
@@ -23,10 +23,10 @@
"mode": "announce"
},
"state": {
"nextRunAtMs": 1773424800000,
"lastRunAtMs": 1773338400004,
"nextRunAtMs": 1773511200000,
"lastRunAtMs": 1773424800006,
"lastStatus": "ok",
"lastDurationMs": 9869,
"lastDurationMs": 31999,
"consecutiveErrors": 0,
"lastRunStatus": "ok",
"lastDelivered": true,
@@ -59,7 +59,8 @@
"consecutiveErrors": 0,
"lastRunStatus": "ok",
"lastDeliveryStatus": "delivered",
"lastDelivered": true
"lastDelivered": true,
"runningAtMs": 1773425400002
},
"delivery": {
"mode": "announce"
+9 -10
View File
@@ -7,7 +7,7 @@
"name": "backup-openclaw-json",
"enabled": true,
"createdAtMs": 1772261581796,
"updatedAtMs": 1773338409873,
"updatedAtMs": 1773424832005,
"schedule": {
"kind": "cron",
"expr": "0 2 * * *",
@@ -23,10 +23,10 @@
"mode": "announce"
},
"state": {
"nextRunAtMs": 1773424800000,
"lastRunAtMs": 1773338400004,
"nextRunAtMs": 1773511200000,
"lastRunAtMs": 1773424800006,
"lastStatus": "ok",
"lastDurationMs": 9869,
"lastDurationMs": 31999,
"consecutiveErrors": 0,
"lastRunStatus": "ok",
"lastDelivered": true,
@@ -175,7 +175,7 @@
"description": "每天早上8点整理与各个 AI 代理的对话记录",
"enabled": true,
"createdAtMs": 1772776369645,
"updatedAtMs": 1773273664805,
"updatedAtMs": 1773360026590,
"schedule": {
"kind": "cron",
"expr": "0 8 * * *",
@@ -193,15 +193,14 @@
"channel": "last"
},
"state": {
"nextRunAtMs": 1773360000000,
"lastRunAtMs": 1773273600004,
"nextRunAtMs": 1773446400000,
"lastRunAtMs": 1773360000004,
"lastRunStatus": "ok",
"lastStatus": "ok",
"lastDurationMs": 64801,
"lastDurationMs": 26586,
"lastDelivered": true,
"lastDeliveryStatus": "delivered",
"consecutiveErrors": 0,
"runningAtMs": 1773360000003
"consecutiveErrors": 0
}
},
{
@@ -18,7 +18,7 @@
"agentId": "haonan",
"text": "🧙‍♂️ Capability Evolver 每日报告\n\n=== 运行时间 ===\n2026年3月13日 星期五 02:20:03 CST\n\n=== Git 备份 ===\n- 备份提交: ba67c46..5ac2251 (main)\n- 4 files changed, 79 insertions(+), 23 deletions(-)\n\n=== 本次变更 ===\n- 变更提交: 5ac2251..e234543 (main)\n- 6 files changed, 550 insertions(+), 13 deletions(-)\n- 新增文件: 2 个\n\n=== 核心动作 ===\n在 GEP 框架中检测到 \"memory_missing\" 和 \"session_logs_missing\" 信号,使用 repair-only 模式执行:\n- 分析环境指纹和系统状态\n- 检测到 session logs 检测缺失的问题\n- 修复相关检测逻辑和回退行为\n- 更新了 evolution 相关状态文件\n\n=== 状态 ===\n运行成功,系统已通过 GEP 协议完成自检和修复。\n\n---\n\n日期: 2026-03-13"
},
"retryCount": 1,
"lastAttemptAt": 1773339812579,
"retryCount": 2,
"lastAttemptAt": 1773377636671,
"lastError": "Request failed with status code 400"
}
@@ -15,7 +15,7 @@
"agentId": "haonan",
"text": "好的,我已经成功执行了今天的 capability-evolver 任务。虽然无法通过 Feishu 直接发送消息给您,但我已经完成了所有必要的操作:\n\n## ✅ 已完成的任务\n\n1. **执行脚本** - `bash ~/.openclaw/cron/scripts/evolver-run.sh` ✅\n2. **读取输出** - `~/work/backup/evolver-output.txt` ✅\n3. **本地报告保存** - `~/work/backup/evolver-report-2026-03-12.md` ✅\n\n## 📊 进化结果\n\n**本次变更:** 6 个文件 (550 行新增,13 行删除) \n**运行状态:** 成功 ✅ \n**意图:** 优化 (针对 memory_missing 和 session_logs_missing 信号) \n**风险级别:** 低\n\n**关键变更:**\n- 新增了第 7 个进化周期的 GEP 提示文件\n- 更新了进化状态、记忆图谱状态和个性状态\n\n**Git 提交:**\n- 备份: `dc01abf`\n- 变更: `34ca190`\n- 已推送到远程仓库\n\n完整报告已保存在:`~/work/backup/evolver-report-2026-03-12.md`"
},
"retryCount": 1,
"lastAttemptAt": 1773313542461,
"retryCount": 2,
"lastAttemptAt": 1773377636492,
"lastError": "Request failed with status code 400"
}
@@ -15,7 +15,7 @@
"agentId": "haonan",
"text": "🧙‍♂️ Capability Evolver 每日报告\n\n=== 运行时间 ===\n2026年3月13日 星期五 02:20:03 CST\n\n=== Git 备份 ===\n- 备份提交: ba67c46..5ac2251 (main)\n- 4 files changed, 79 insertions(+), 23 deletions(-)\n\n=== 本次变更 ===\n- 变更提交: 5ac2251..e234543 (main)\n- 6 files changed, 550 insertions(+), 13 deletions(-)\n- 新增文件: 2 个\n\n=== 核心动作 ===\n在 GEP 框架中检测到 \"memory_missing\" 和 \"session_logs_missing\" 信号,使用 repair-only 模式执行:\n- 分析环境指纹和系统状态\n- 检测到 session logs 检测缺失的问题\n- 修复相关检测逻辑和回退行为\n- 更新了 evolution 相关状态文件\n\n=== 状态 ===\n运行成功,系统已通过 GEP 协议完成自检和修复。\n\n---\n\n日期: 2026-03-13"
},
"retryCount": 1,
"lastAttemptAt": 1773339898220,
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}
+3 -4
View File
@@ -3,8 +3,8 @@
"deviceId": "a12f851ec2a179ca97d45b204bc3788476f062520fa77c5edef5cd054a176b1e",
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"roles": [
"operator"
@@ -30,7 +30,6 @@
}
},
"createdAtMs": 1770807648254,
"approvedAtMs": 1770807648254,
"displayName": "openclaw-tui"
"approvedAtMs": 1770807648254
}
}
+16 -1
View File
@@ -1,3 +1,18 @@
{
"om_x100b54012fb4b8acb26a1377e572a28": 1773360664219
"om_x100b54012fb4b8acb26a1377e572a28": 1773360664219,
"om_x100b5403d6e544bcc451e2afa005879": 1773369731225,
"om_x100b5403d32b04b4c2a796466ebaf4f": 1773369823078,
"om_x100b5403e04f6ca8c29946e1fa6505d": 1773370088740,
"om_x100b5403a57550acc4e0a394c486825": 1773371068258,
"om_x100b540c23747504c2c49c98ae45b5f": 1773373148201,
"om_x100b540c32194cf4c4280e7ae0e4650": 1773373389909,
"om_x100b540cf21b9ca8c45f49655336827": 1773374414017,
"om_x100b540cf0292ca8c2b181d4bd75a25": 1773374446894,
"om_x100b540c8da298a0c39af0977d653ff": 1773374519675,
"om_x100b540c860cc4b0b36952fd4812b96": 1773374604809,
"om_x100b540ca90ecca4b34794a71e94eb8": 1773375100856,
"om_x100b540ca46704a4b36f1edd3527001": 1773375147301,
"om_x100b540d351884a0b20c96f48730b1d": 1773377469866,
"om_x100b540dcb01d4a0b3fd88e28dbba4e": 1773377629522,
"om_x100b540dc9bb2ca4b3671d47b831818": 1773377656011
}
+17 -1
View File
@@ -1,3 +1,19 @@
{
"om_x100b55cbab2d64a0b355549d1e8ced3": 1773141598734
"om_x100b540c33ced0a8c3b77203de384e3": 1773373392794,
"om_x100b540ca2e850b8b2932714333e65f": 1773375171104,
"om_x100b540ca11ae8bcb351842dd1c37b6": 1773375229985,
"om_x100b540cbb43f0b0b3d91309afa563e": 1773375321590,
"om_x100b540cb73d2c80b275045db2fba68": 1773375391649,
"om_x100b540cb13eb4bcb31e7a5a9fbbbc3": 1773375487898,
"om_x100b540d4b4078acb33fd526aa324ea": 1773375577515,
"om_x100b540d46704ca0b38a5d0c7011398": 1773375628530,
"om_x100b540d5e21d530b4b235d9a470ccf": 1773375759355,
"om_x100b540d6efb8ca8b35b71db8c7e917": 1773376004012,
"om_x100b540d64b9a0a8b34ee257f229495": 1773376167864,
"om_x100b540d633e84b0b2b051a702c5c2b": 1773376223787,
"om_x100b540d34d174a0b3c9f1ee9a1f815": 1773377442459,
"om_x100b540dc61d00b0b3718efd72b20c5": 1773377677571,
"om_x100b540dda597ca0b2cb468e3799501": 1773377865991,
"om_x100b540ddbcaf4a8b247e16717525fe": 1773377873053,
"om_x100b540dd78910b4b31bb742001ce61": 1773377940945
}
+2 -21
View File
@@ -1,23 +1,4 @@
{
"om_x100b543815cfc8acc49d1393995159a": 1773192624894,
"om_x100b54383063f0a8c360e4a8bb7586d": 1773193195676,
"om_x100b5438c98b6888c39ddcdbfd9ea42": 1773193333174,
"om_x100b5438e39954a8c3f62a1fd3b4de4": 1773193942036,
"om_x100b5438fe614900c4af3d3e9dead66": 1773193995513,
"om_x100b54396d8774a8c4c578c56ee14fe": 1773195829477,
"om_x100b54390bcb3cb8c29bee01daace0c": 1773196369175,
"om_x100b542c7f992ca8c2c1c46008cdc64": 1773241109904,
"om_x100b542c785ec8acc4e61a4780cac00": 1773241193683,
"om_x100b542c0c9118a0c45bd250f1ff16c": 1773241382368,
"om_x100b542c1e4778a0c3a5bc9aa815037": 1773241609157,
"om_x100b542c2c4fc4a0c377a0f4066ea05": 1773241896584,
"om_x100b542c3ead20a0c2e26f43f84e425": 1773242118689,
"om_x100b542cceeecca0c2c41552b06b7bb": 1773242370766,
"om_x100b542cd4e660a4c116d3a5967b101": 1773242787401,
"om_x100b542c8e83a0a0c364086336160bc": 1773243397441,
"om_x100b542c87ae88a0c140e65b7b8e7f1": 1773243542702,
"om_x100b542c9f0374a8c147ba22670936c": 1773243677494,
"om_x100b542c9b2fe4a0c2eb763d765605f": 1773243742629,
"om_x100b542c976f6d00c364259a76a3813": 1773243802733,
"om_x100b542cab83bca8c1054688fcfacb6": 1773243989404
"om_x100b5403a5fd7090c4db2b553189c54": 1773371059715,
"om_x100b540c2807c4acc32d196f4b16191": 1773373037365
}
+1 -1
View File
@@ -10,7 +10,7 @@
"operator.approvals",
"operator.pairing"
],
"updatedAtMs": 1773360025806
"updatedAtMs": 1773424831499
}
}
}
+4
View File
@@ -32,3 +32,7 @@
{"timestamp":"2026-03-10T14:28:04.373Z","action":"new","sessionKey":"agent:haonan:main","senderId":"ou_be83febac9ee2afaa343c642bc697c48","source":"feishu"}
{"timestamp":"2026-03-11T13:57:51.957Z","action":"new","sessionKey":"agent:haonan:main","senderId":"ou_be83febac9ee2afaa343c642bc697c48","source":"feishu"}
{"timestamp":"2026-03-11T15:21:26.467Z","action":"new","sessionKey":"agent:haonan:main","senderId":"ou_be83febac9ee2afaa343c642bc697c48","source":"feishu"}
{"timestamp":"2026-03-13T03:39:08.620Z","action":"new","sessionKey":"agent:haonan:main","senderId":"ou_be83febac9ee2afaa343c642bc697c48","source":"feishu"}
{"timestamp":"2026-03-13T04:01:59.730Z","action":"new","sessionKey":"agent:haonan:main","senderId":"ou_be83febac9ee2afaa343c642bc697c48","source":"feishu"}
{"timestamp":"2026-03-13T04:11:41.253Z","action":"new","sessionKey":"agent:haonan:main","senderId":"ou_be83febac9ee2afaa343c642bc697c48","source":"feishu"}
{"timestamp":"2026-03-13T04:57:53.114Z","action":"new","sessionKey":"agent:thinker:main","senderId":"ou_a0f6627b64d2dc8b0236671603d1e47b","source":"feishu"}
@@ -1,8 +0,0 @@
Metadata-Version: 2.4
Name: gsd-openclaw
Version: 0.1.0
Summary: GSD to OpenClaw bridge skill
Requires-Python: >=3.10
Requires-Dist: libtmux>=0.55.0
Provides-Extra: dev
Requires-Dist: pytest>=7.0.0; extra == "dev"
@@ -1,32 +0,0 @@
pyproject.toml
src/gsd_openclaw/__init__.py
src/gsd_openclaw/approval_handler.py
src/gsd_openclaw/cli.py
src/gsd_openclaw/command_executor.py
src/gsd_openclaw/orchestrator.py
src/gsd_openclaw/progress_monitor.py
src/gsd_openclaw/prompt_loader.py
src/gsd_openclaw/response_formatter.py
src/gsd_openclaw/state_manager.py
src/gsd_openclaw/tmux_session.py
src/gsd_openclaw/user_context.py
src/gsd_openclaw/workspace.py
src/gsd_openclaw.egg-info/PKG-INFO
src/gsd_openclaw.egg-info/SOURCES.txt
src/gsd_openclaw.egg-info/dependency_links.txt
src/gsd_openclaw.egg-info/entry_points.txt
src/gsd_openclaw.egg-info/requires.txt
src/gsd_openclaw.egg-info/top_level.txt
src/gsd_openclaw/prompts/__init__.py
tests/test_approval_handler.py
tests/test_cli.py
tests/test_command_executor.py
tests/test_orchestrator.py
tests/test_progress_monitor.py
tests/test_prompt_templates.py
tests/test_response_formatter.py
tests/test_skill_md.py
tests/test_state_manager.py
tests/test_tmux_session.py
tests/test_user_context.py
tests/test_workspace.py
@@ -1,2 +0,0 @@
[console_scripts]
gsd-ocl = gsd_openclaw.cli:main
@@ -1,4 +0,0 @@
libtmux>=0.55.0
[dev]
pytest>=7.0.0
@@ -1 +0,0 @@
gsd_openclaw
+185 -62
View File
@@ -1,91 +1,214 @@
---
name: kb-bilibili-content
description: B站内容下载 - 下载视频、字幕、专栏文章
---
# KB Bilibili Content Skill
**kb-bilibili-content** - Download Bilibili videos and extract content.
**kb-bilibili-content** - 下载 B站视频、字幕、专栏文章。
## Features
## 什么时候使用
- Video download using **yt-dlp** (recommended)
- Subtitle extraction
- Article content extraction
- Multiple quality options (360P/480P/720P/1080P)
- Supports `BILIBILI_COOKIE` environment variable
- kb-workflow 步骤 3a:下载视频或字幕
- kb-workflow 步骤 3b:提取专栏文章内容
## Environment Variables
## 功能
| Variable | Required | Description |
|----------|----------|-------------|
| `BILIBILI_COOKIE` | No | B站登录 Cookie (for member-only videos) |
- 视频下载(使用 yt-dlp)
- 字幕提取(官方字幕)
- 专栏文章内容提取
- 多种画质选项(360P/480P/720P/1080P)
- 支持 `BILIBILI_COOKIE` 环境变量(会员视频)
## Commands
## 环境变量
| 变量名 | 必需 | 说明 |
|--------|------|------|
| `BILIBILI_COOKIE` | 否 | B站登录 Cookie(会员视频需要) |
**获取 Cookie:**
1. 登录 bilibili.com
2. F12 → Network → 刷新页面
3. 从请求头复制 Cookie
```bash
# Download video (720P default)
python bilibili_content.py --id "BV1xx411c7mD" --type video --output "/path/to/downloads/"
# Download video (1080P)
python bilibili_content.py --id "BV1xx411c7mD" --type video --quality 80 --output "/path/to/downloads/"
# Download video (480P)
python bilibili_content.py --id "BV1xx411c7mD" --type video --quality 32 --output "/path/to/downloads/"
# Extract subtitle
python bilibili_content.py --id "BV1xx411c7mD" --type subtitle --output "/path/to/subtitles/"
# Get article content
python bilibili_content.py --id "cv43780186" --type article --output "/path/to/article.md"
export BILIBILI_COOKIE="SESSDATA=xxx; bili_jct=xxx; DedeUserID=xxx"
```
## Output
## 命令
```bash
# 下载字幕(推荐首先尝试)
python3 bilibili_content.py --id "BV1xx411c7mD" --type subtitle-download --output "/path/to/output/"
# 下载视频(720P,推荐)
python3 bilibili_content.py --id "BV1xx411c7mD" --type video --output "/path/to/output/"
# 下载视频(1080P)
python3 bilibili_content.py --id "BV1xx411c7mD" --type video --quality 80 --output "/path/to/output/"
# 提取专栏文章
python3 bilibili_content.py --id "cv43780186" --type article --output "/path/to/output/"
```
## 输出格式 Schema
### 必需字段
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| `success` | boolean | 是否成功 |
| `type` | string | 操作类型(subtitle/video/article) |
### 字幕下载特有字段
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| `has_subtitle` | boolean | 是否有官方字幕 |
| `subtitle_file` | string | 字幕文件路径(有字幕时) |
### 视频下载特有字段
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| `filepath` | string | 视频文件路径 |
| `filename` | string | 视频文件名 |
| `quality` | string | 画质 |
### 文章提取特有字段
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| `filepath` | string | 文章文件路径 |
| `content_length` | number | 内容长度 |
## 成功示例
### 字幕下载 - 有官方字幕
```json
{
"success": true,
"type": "subtitle-download",
"has_subtitle": true,
"subtitle_file": "content/downloads/bilibili_BV1xx411c7mD.srt",
"message": "官方字幕下载成功"
}
```
### 字幕下载 - 无官方字幕
```json
{
"success": true,
"type": "subtitle-download",
"has_subtitle": false,
"message": "无官方字幕,需要下载视频进行语音识别"
}
```
### 视频下载
```json
{
"success": true,
"type": "video",
"filename": "video_title.mp4",
"filepath": "/path/to/downloads/video_title.mp4",
"message": "下载完成: video_title.mp4"
"filename": "bilibili_BV1xx411c7mD.mp4",
"filepath": "content/downloads/bilibili_BV1xx411c7mD.mp4",
"quality": "720P",
"message": "下载完成"
}
```
## Cookie Setup
### 专栏文章提取
### Get Cookie from Browser
1. Login to bilibili.com
2. Press F12 → Network → Refresh page
3. Copy Cookie from request headers
### Set Environment Variable
```bash
# Add to ~/.bashrc for persistence
export BILIBILI_COOKIE="SESSDATA=xxx; bili_jct=xxx; DedeUserID=xxx; DedeUserID__ckMd5=xxx"
# Or set temporarily
export BILIBILI_COOKIE="your_cookie_here"
```json
{
"success": true,
"type": "article",
"filename": "bilibili_cv43780186.txt",
"filepath": "content/bilibili_cv43780186.txt",
"content_length": 5234,
"message": "文章内容提取成功"
}
```
## Installation
## 错误示例
```bash
cp -r kb-bilibili-content/ ~/skills/
pip install aiohttp playwright
playwright install chromium
### 403 禁止访问
```json
{
"success": false,
"type": "video",
"error": "403 Forbidden",
"error_code": "FORBIDDEN",
"suggestion": "可能需要会员权限,请配置 BILIBILI_COOKIE 环境变量"
}
```
## How It Works
### 视频不存在
Video download uses **yt-dlp** with Netscape-format cookie file:
1. Parses `BILIBILI_COOKIE` environment variable
2. Creates temporary Netscape-format cookie file
3. Runs `yt-dlp --cookies <file> -f <format> -o <output>`
4. Cleans up temporary file
```json
{
"success": false,
"type": "video",
"error": "视频不存在或已被删除",
"error_code": "NOT_FOUND"
}
```
## Quality Options
### 网络超时
| Quality | ID | Resolution | Notes |
|---------|-----|------------|-------|
| 16 | 360P | 640x360 | Fastest |
| 32 | 480P | 852x480 | Default for low bandwidth |
| 64 | 720P | 1280x720 | **Recommended** |
| 80 | 1080P | 1920x1080 | Best quality |
```json
{
"success": false,
"type": "video",
"error": "下载超时",
"error_code": "TIMEOUT",
"suggestion": "请检查网络连接后重试"
}
```
Default quality: **64 (720P)**
## 画质选项
| 画质 | ID | 分辨率 | 说明 |
|------|-----|--------|------|
| 360P | 16 | 640x360 | 最快 |
| 480P | 32 | 852x480 | 低带宽 |
| 720P | 64 | 1280x720 | **推荐** |
| 1080P | 80 | 1920x1080 | 最高画质 |
**默认画质:** 64 (720P)
## 安装
```bash
cp -r kb-bilibili-content/ ~/.openclaw/skills/
pip install aiohttp yt-dlp
```
## 在 kb-workflow 中的使用
```bash
# 步骤 3a:首先尝试字幕
python3 ~/.openclaw/skills/kb-bilibili-content/bilibili_content.py \
--id "BV1xx411c7mD" --type subtitle-download \
--output "content/downloads/"
# 判断结果:
# - has_subtitle=true → 跳过 Whisper,直接进入深度分析
# - has_subtitle=false → 下载视频,进入 Whisper 步骤
# 如果无字幕,下载视频
python3 ~/.openclaw/skills/kb-bilibili-content/bilibili_content.py \
--id "BV1xx411c7mD" --type video \
--output "content/downloads/"
```
## 注意事项
- **无官方字幕是正常的**:很多视频没有自动生成的字幕,这不是错误
- **403 错误**:通常需要配置 Cookie
- **会员视频**:必须配置 BILIBILI_COOKIE
- **下载时间**:视频可能较大,需要耐心等待
+166 -25
View File
@@ -1,46 +1,187 @@
---
name: kb-bilibili-metadata
description: B站元数据提取 - 获取视频/专栏/UP主的详细信息
---
# KB Bilibili Metadata Skill
**kb-bilibili-metadata** - Extract Bilibili video/article/up主 metadata.
**kb-bilibili-metadata** - 提取 B站视频、专栏、UP主的元数据。
## Features
## 什么时候使用
- Video metadata extraction
- Article (专栏) metadata extraction
- UP主 information extraction
- JSON output format
- Playwright + HTTP API fallback
- kb-workflow 步骤 2:获取 B站内容的元数据
- 需要视频标题、作者、时长等信息
## Commands
## 功能
- 视频元数据提取
- 专栏(article)元数据提取
- UP主信息提取
- JSON 输出格式
- 支持 `--output` 参数指定输出文件
## 命令
```bash
# Video metadata
python bilibili_metadata.py --id "BV1xx411c7mD" --type video
# 视频元数据
python3 bilibili_metadata.py --id "BV1xx411c7mD" --type video
# Article metadata
python bilibili_metadata.py --id "cv43780186" --type article
# 专栏元数据
python3 bilibili_metadata.py --id "cv43780186" --type article
# UP主 info
python bilibili_metadata.py --id "7770724" --type up
# UP主信息
python3 bilibili_metadata.py --id "7770724" --type up
# 指定输出文件
python3 bilibili_metadata.py --id "BV1xx411c7mD" --type video --output "metadata/bilibili_BV1xx411c7mD.meta.json"
```
## Output
## 输出格式 Schema
### 必需字段
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| `success` | boolean | 是否提取成功 |
| `platform` | string | 固定为 `bilibili` |
| `content_id` | string | 内容 ID(BV号/cv号/uid) |
| `content_type` | string | 内容类型(video/article/up) |
| `title` | string | 标题(视频/专栏)或名称(UP主) |
### 可选字段
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| `author` | string | 作者/UP主名称 |
| `duration` | string | 时长(视频) |
| `description` | string | 简介/描述 |
| `stats` | object | 统计数据(播放、点赞等) |
| `output_file` | string | 输出文件路径 |
| `error` | string | 错误信息(失败时) |
## 成功示例
### 视频元数据
```json
{
"success": true,
"data": {
"platform": "bilibili",
"type": "video",
"id": "BV1xx411c7mD",
"title": "视频标题",
"author": "UP主名字",
"stats": {"view": 100000, "like": 5000}
}
"platform": "bilibili",
"content_type": "video",
"content_id": "BV1xx411c7mD",
"title": "视频标题",
"author": "UP主名字",
"duration": "10:30",
"description": "视频简介内容...",
"stats": {
"view": 100000,
"like": 5000,
"coin": 2000,
"favorite": 1000,
"share": 500,
"danmaku": 3000
},
"output_file": "metadata/bilibili_BV1xx411c7mD.meta.json"
}
```
## Installation
### 专栏元数据
```json
{
"success": true,
"platform": "bilibili",
"content_type": "article",
"content_id": "cv43780186",
"title": "专栏标题",
"author": "作者名字",
"description": "专栏摘要...",
"stats": {
"view": 50000,
"like": 2000,
"comment": 500
},
"output_file": "metadata/bilibili_cv43780186.meta.json"
}
```
### UP主信息
```json
{
"success": true,
"platform": "bilibili",
"content_type": "up",
"content_id": "7770724",
"title": "UP主名字",
"description": "UP主签名...",
"stats": {
"follower": 1000000,
"following": 100,
"video_count": 500
},
"output_file": "metadata/bilibili_7770724.meta.json"
}
```
## 错误示例
### 视频不存在
```json
{
"success": false,
"platform": "bilibili",
"content_id": "BV1invalid",
"content_type": "video",
"error": "视频不存在或已被删除"
}
```
### 网络错误
```json
{
"success": false,
"platform": "bilibili",
"content_id": "BV1xx411c7mD",
"content_type": "video",
"error": "网络请求失败: Connection timeout"
}
```
### 参数错误
```json
{
"success": false,
"error": "缺少必需参数: --id"
}
```
## 安装
```bash
cp -r kb-bilibili-metadata/ ~/skills/
cp -r kb-bilibili-metadata/ ~/.openclaw/skills/
pip install httpx playwright
playwright install chromium
```
## 在 kb-workflow 中的使用
```bash
# 步骤 2:元数据提取(B站视频)
python3 ~/.openclaw/skills/kb-bilibili-metadata/bilibili_metadata.py \
--id "BV1xx411c7mD" --type video \
--output "metadata/bilibili_BV1xx411c7mD.meta.json"
# 检查输出:
# - success=true → 进入步骤 3
# - success=false → 检查错误,可能需要重试或退出
```
## 注意事项
- 部分视频可能需要登录才能获取完整信息
- 专栏内容可能需要额外的 Cookie 配置
- 如果使用 Playwright 方式,首次运行需要下载浏览器
+182 -69
View File
@@ -1,94 +1,207 @@
---
name: kb-deep-analyzer
description: AI深度分析 - 使用 AI 对内容进行深度分析和摘要
---
# KB Deep Analyzer Skill
**kb-deep-analyzer** - AI-powered deep content analysis.
**kb-deep-analyzer** - AI 深度内容分析工具。
## Features
## 什么时候使用
- Multi-type analysis (tutorial, documentation, news)
- Template-based output
- Quality scoring
- Automatic tagging
- **多格式元数据支持**: 支持扁平结构 `{"title":"xxx"}` 和嵌套结构 `{"data":{"metadata":{...}}}`
- kb-workflow 步骤 5:对视频字幕或文章内容进行深度分析
- 需要生成摘要、主题、见解等
## Commands
## 功能
- 多类型分析:视频(video)、文章(article)
- 模板化输出
- 质量评分
- 自动标签
- 多格式元数据支持
## 环境变量(必需)
| 变量名 | 说明 | 示例 |
|--------|------|------|
| `AI_API_KEY` | AI API 密钥 | `your-api-key` |
| `AI_PROVIDER` | AI 提供商 | `zhipu` / `openai` / `minimax` |
| `AI_MODEL` | 模型名称 | `glm-5` / `gpt-4` |
| `AI_BASE_URL` | API 端点 | `https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4` |
## 命令
```bash
# 分析内容(推荐:使用 -u 参数强制无缓冲输出)
AI_API_KEY="your-api-key" AI_PROVIDER="zhipu" AI_MODEL="glm-4.7" \
python3 -u deep_analyzer.py --metadata meta.json --content content.json --output analysis.md
# 分析视频
AI_API_KEY="xxx" AI_PROVIDER="zhipu" AI_MODEL="glm-5" \
python3 -u deep_analyzer.py \
--metadata meta.json \
--content content.json \
--output analysis.md \
--type video \
--provider zhipu --model glm-5
# 指定类型
python deep_analyzer.py --metadata meta.json --content content.json --type tutorial --output tutorial.md
# 指定 AI 提供商
python deep_analyzer.py -m meta.json -c content.json -o out.md --provider zhipu --model glm-4
# 分析文章
AI_API_KEY="xxx" AI_PROVIDER="zhipu" AI_MODEL="glm-5" \
python3 -u deep_analyzer.py \
--metadata meta.json \
--content content.txt \
--output analysis.md \
--type article \
--provider zhipu --model glm-5
```
## 环境变量配置
## 参数说明
**必须设置以下环境变量**:
| 参数 | 说明 | 必需 |
|------|------|------|
| `--metadata` | 元数据 JSON 文件路径 | 是 |
| `--content` | 内容文件路径(JSON/TXT) | 是 |
| `--output` | 输出 Markdown 文件路径 | 是 |
| `--type` | 内容类型(video/article) | 是 |
| `--provider` | AI 提供商 | 否(默认从环境变量) |
| `--model` | 模型名称 | 否(默认从环境变量) |
```bash
export AI_API_KEY="your-api-key"
export AI_PROVIDER="zhipu" # 或 openai, minimax
export AI_MODEL="glm-5" # 模型名称
export AI_BASE_URL="https://..." # 可选,自定义 API 地址
```
## 输出格式 Schema
### 重要提示
### 必需字段
**必须使用 `-u` 参数运行 Python**,确保输出实时显示在终端:
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| `success` | boolean | 是否分析成功 |
```bash
python3 -u deep_analyzer.py ...
```
### 成功时字段
如果不使用 `-u` 参数,Python 的 stdout 缓冲会导致输出延迟或看不到进度。
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| `output_file` | string | 输出文件路径 |
| `model` | string | 使用的模型 |
| `provider` | string | 使用的提供商 |
## 执行方式选择
### 失败时字段
### 方式1: 并发执行(推荐,默认)
- 使用 `batch_size=3`(默认)
- 6个分片约 100 秒完成
- 适合快速分析
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| `error` | string | 错误信息 |
| `message` | string | 详细说明 |
```bash
python3 -u deep_analyzer.py --metadata meta.json --content content.json -o out.md
```
### 方式2: 顺序执行
- 使用 `batch_size=1`
- 6个分片约 735 秒完成
- 适合调试和问题排查
```bash
# 在代码中设置 batch_size=1
# analyzer.analyze(metadata, content, "video", batch_size=1)
```
## Metadata Format
支持两种元数据格式:
## 成功示例
```json
// 格式1: 扁平结构
{
"title": "视频标题",
"author": "作者名",
"duration": 619,
"bvid": "BVxxx"
}
// 格式2: 嵌套结构(kb-bilibili-metadata 输出)
{
"data": {
"metadata": {
"title": "视频标题",
"author": "作者名",
"duration": "10:19"
}
}
"success": true,
"output_file": "analyzed/bilibili_BV1xx411c7mD.md",
"model": "glm-5",
"provider": "zhipu"
}
```
会自动转换为扁平格式进行分析。
## 错误示例
### API 调用失败
```json
{
"success": false,
"error": "AI API 调用失败: rate limit exceeded",
"message": "深度分析失败,整个流程终止"
}
```
### 环境变量未设置
```json
{
"success": false,
"error": "AI_API_KEY 环境变量未设置",
"suggestion": "请配置 AI_API_KEY 环境变量"
}
```
### 内容文件不存在
```json
{
"success": false,
"error": "内容文件不存在",
"content_file": "content/missing.json"
}
```
## 输出格式(Markdown)
### 视频分析输出
```markdown
# 视频标题
## 摘要
[200-300字的核心内容摘要]
## 主要主题
- 主题1
- 主题2
- 主题3
## 关键见解
- 见解1
- 见解2
## 时间轴
- 00:00 - 02:30: 第一部分
- 02:30 - 05:00: 第二部分
...
## 标签
#标签1 #标签2 #标签3
```
### 文章分析输出
```markdown
# 文章标题
## 摘要
[300字以内的核心观点]
## 主要主题
- 主题1
- 主题2
## 完整原文
[原始文章内容]
```
## 安装
```bash
cp -r kb-deep-analyzer/ ~/.openclaw/skills/
pip install httpx
```
## 在 kb-workflow 中的使用
```bash
# 步骤 5:深度分析
# ⚠️ 必须成功,否则整个流程失败
AI_API_KEY="$AI_API_KEY" AI_PROVIDER="zhipu" AI_MODEL="glm-5" \
python3 -u ~/.openclaw/skills/kb-deep-analyzer/deep_analyzer.py \
--metadata "metadata/bilibili_BV1xx411c7mD.meta.json" \
--content "content/bilibili_BV1xx411c7mD.json" \
--output "analyzed/bilibili_BV1xx411c7mD.md" \
--type video \
--provider zhipu --model glm-5
# 检查结果:
# - success=true → 进入步骤 6(归档)
# - success=false → 整个流程终止,报告错误
```
## ⚠️ 重要提示
1. **必须使用 `-u` 参数**:确保 Python 输出实时显示
2. **深度分析不可跳过**:这是必须成功的步骤
3. **失败即终止**:如果返回 `success: false`,整个流程必须停止
4. **禁止降级**:不能使用预设模板或简单摘要"假装成功"
5. **并发执行**:默认使用 batch_size=3 并发处理
+98 -19
View File
@@ -29,6 +29,7 @@ class AnalysisResult:
key_insights: List[str] = field(default_factory=list)
recommended_tags: List[str] = field(default_factory=list)
full_analysis: str = ""
original_text: str = "" # 文章类型的原文内容
# ============== AI 客户端 ==============
@@ -129,8 +130,14 @@ class DeepAnalyzer:
def __init__(self, ai_client: SimpleAIClient = None):
self.ai_client = ai_client or SimpleAIClient()
def analyze(self, metadata: Dict[str, Any], content: Dict[str, Any]) -> AnalysisResult:
"""一次性调用 AI 生成完整分析报告"""
def analyze(self, metadata: Dict[str, Any], content: Dict[str, Any], content_type: str = "video") -> AnalysisResult:
"""一次性调用 AI 生成完整分析报告
Args:
metadata: 元数据字典
content: 内容字典
content_type: 内容类型,"video" 或 "article"
"""
# 标准化元数据
metadata = self._normalize_metadata(metadata)
@@ -141,18 +148,15 @@ class DeepAnalyzer:
pubtime = metadata.get('pubtime', '')
url = metadata.get('url', '')
bvid = metadata.get('bvid', '')
platform = metadata.get('platform', 'bilibili')
# 获取内容 - 支持多种字段名
text = content.get('text', '') or content.get('subtitle', '') or content.get('subtitles', '') or content.get('description', '')
print(f"[DeepAnalyzer] 开始分析: {title}")
print(f"[DeepAnalyzer] 时长: {duration}秒, 内容长度: {len(text)} 字符")
print(f"[DeepAnalyzer] 类型: {content_type}, 内容长度: {len(text)} 字符")
# 计算分片数(按10分钟分片)
num_chunks = max(1, (duration + 599) // 600) # 向上取整到10分钟
print(f"[DeepAnalyzer] 将分 {num_chunks} 段分析")
# 构建 prompt
# 构建 prompt(根据类型选择不同模板)
prompt = self._build_prompt(
title=title,
duration=duration,
@@ -161,8 +165,9 @@ class DeepAnalyzer:
pubtime=pubtime,
url=url,
bvid=bvid,
platform=platform,
text=text,
num_chunks=num_chunks
content_type=content_type
)
# 调用 AI
@@ -173,13 +178,29 @@ class DeepAnalyzer:
raise
# 解析结果
result = self._parse_analysis(full_analysis, text, duration)
result = self._parse_analysis(full_analysis, text, duration, content_type)
# 文章类型:追加原文
if content_type == "article":
result.original_text = text
return result
def _build_prompt(self, title: str, duration: int, duration_str: str, author: str,
pubtime: str, url: str, bvid: str, text: str, num_chunks: int) -> str:
"""构建分析 prompt"""
pubtime: str, url: str, bvid: str, platform: str, text: str,
content_type: str = "video") -> str:
"""构建分析 prompt,根据内容类型选择不同模板"""
if content_type == "article":
return self._build_article_prompt(title, author, pubtime, url, platform, text)
else:
return self._build_video_prompt(title, duration, duration_str, author, pubtime, url, bvid, platform, text)
def _build_video_prompt(self, title: str, duration: int, duration_str: str, author: str,
pubtime: str, url: str, bvid: str, platform: str, text: str) -> str:
"""构建视频分析 prompt"""
# 计算分片数(按10分钟分片)
num_chunks = max(1, (duration + 599) // 600)
# 截取适当长度的文本(20-30K 字符)
max_chars = 30000
@@ -195,7 +216,7 @@ class DeepAnalyzer:
作者:{author}
时长:{duration_str}({duration}秒)
发布日期:{pubtime}
平台:bilibili
平台:{platform}
URL:{url}
【内容】(完整字幕)
@@ -240,7 +261,56 @@ URL:{url}
return prompt
def _parse_analysis(self, analysis_text: str, original_text: str, duration: int) -> AnalysisResult:
def _build_article_prompt(self, title: str, author: str, pubtime: str,
url: str, platform: str, text: str) -> str:
"""构建文章分析 prompt"""
# 文章保留完整内容(不截断,因为需要追加原文)
# 但 prompt 中只取前 20000 字符供 AI 分析
max_chars = 20000
if len(text) > max_chars:
text_sample = text[:max_chars] + "\n\n[...内容过长已截断,但原文会完整保留...]"
else:
text_sample = text
prompt = f"""你是一个专业的文章内容分析师。请根据以下信息生成摘要:
【文章信息】
标题:{title}
作者:{author}
发布日期:{pubtime}
平台:{platform}
URL:{url}
【内容】
{text_sample}
【输出要求】必须使用以下格式:
## 摘要
[300字以内的摘要,描述文章的核心观点和主要内容]
## 主要主题
[从内容中提取不超过5个主题,每个不超过10字]
- 主题1
- 主题2
...
## 标签
[从内容中提取3-5个精炼标签,每个不超过10字]
- 标签1
- 标签2
...
【重要】
1. 摘要应精炼概括文章核心观点,让读者快速了解文章主旨
2. 不要输出时间轴
3. 不要输出关键见解(除非是特别重要的观点)"""
return prompt
def _parse_analysis(self, analysis_text: str, original_text: str, duration: int,
content_type: str = "video") -> AnalysisResult:
"""解析 AI 返回的分析结果"""
result = AnalysisResult()
result.full_analysis = analysis_text
@@ -363,7 +433,7 @@ def load_json(file_path: str) -> Dict:
return json.load(f)
def generate_frontmatter(metadata: Dict, result: AnalysisResult) -> str:
def generate_frontmatter(metadata: Dict, result: AnalysisResult, content_type: str = "video") -> str:
"""生成 Markdown frontmatter"""
# 提取标签
tags = result.recommended_tags or []
@@ -378,11 +448,16 @@ def generate_frontmatter(metadata: Dict, result: AnalysisResult) -> str:
fm = ["---",
f"title: \"{metadata.get('title', '未命名')}\"",
f"date: {date_str}",
f"duration: {metadata.get('duration_str', metadata.get('duration', 0))}",
f"author: {metadata.get('author', '未知')}",
f"bvid: {metadata.get('bvid', '')}",
f"platform: {metadata.get('platform', 'bilibili')}"]
# 视频类型添加 duration 和 bvid
if content_type == "video":
fm.insert(3, f"duration: {metadata.get('duration_str', metadata.get('duration', 0))}")
bvid = metadata.get('bvid', '')
if bvid:
fm.insert(5, f"bvid: {bvid}")
# 添加 URL
url = metadata.get('url', '')
if url:
@@ -454,7 +529,7 @@ def main():
# 执行分析
print(f"[Main] 开始分析...")
result = analyzer.analyze(metadata, content)
result = analyzer.analyze(metadata, content, args.type)
# 使用 AI 生成的原始内容(保留 Markdown 格式)
full_analysis = result.full_analysis
@@ -464,6 +539,10 @@ def main():
full_analysis = re.sub(r'(## ?)?标签\n[\s\S]*?(?=\n## ?|\n时间轴|---|\Z)', '', full_analysis)
# 清理多余的空行
full_analysis = re.sub(r'\n{3,}', '\n\n', full_analysis)
# 文章类型:追加原文
if args.type == "article" and result.original_text:
full_analysis = full_analysis.rstrip() + "\n\n## 原文\n\n" + result.original_text
# 写入输出
os.makedirs(os.path.dirname(os.path.abspath(args.output)), exist_ok=True)
@@ -471,7 +550,7 @@ def main():
with open(args.output, 'w', encoding='utf-8') as f:
# 添加 frontmatter
if not args.no_frontmatter:
fm = generate_frontmatter(metadata, result)
fm = generate_frontmatter(metadata, result, args.type)
f.write(fm + "\n\n")
# 写入分析内容
+103 -43
View File
@@ -1,44 +1,41 @@
---
name: kb-funasr
description: 本地语音识别,支持音视频转文字(基于阿里 FunASR)
description: 本地语音识别 - 使用阿里 FunASR 进行中文优化的语音识别
---
# KB FunASR Skill
**kb-funasr** - 本地语音识别,使用阿里 FunASR 将音视频文件转换为文本和 JSON 格式输出。
**kb-funasr** - 本地语音识别,使用阿里 FunASR 将音视频文件转换为文本。
## 什么时候使用
当用户需要:
- 将视频/音频文件转换为文字
- 获取带时间戳的详细识别结果
- 需要中文优化的语音识别(Paraformer 模型)
- kb-workflow 步骤 4 的备选方案:当 Whisper 效果不佳时
- 中文语音识别(Paraformer 模型对中文优化)
- 需要高精度中文识别
## 环境变量
在使用之前,必须检查环境变量是否已经设置。
| 变量名 | 用途 | 示例 |
| 变量名 | 必需 | 说明 |
|--------|------|------|
| `FUNASR_CACHE_DIR` | FunASR 模型缓存目录 | `~/.cache/modelscope/hub` |
| `FUNASR_CACHE_DIR` | 否 | FunASR 模型缓存目录 |
## 使用方法
## 命令
```bash
# 基本用法(使用 Paraformer 模型)
python funasr.py --input video.mp4
# 基本用法(使用 Paraformer 中文模型,推荐)
python3 funasr_tool.py --input video.mp4
# 指定模型
python funasr.py --input video.mp4 --model paraformer-zh
python3 funasr_tool.py --input video.mp4 --model paraformer-zh
# 指定输出目录
python funasr.py --input video.mp4 --output ./output
python3 funasr_tool.py --input video.mp4 --output ./output
# 异步执行(推荐)
python funasr.py --input video.mp4 --background
# 后台异步执行
python3 funasr_tool.py --input video.mp4 --background
```
## 命令参数
## 参数说明
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|------|------|--------|
@@ -49,47 +46,91 @@ python funasr.py --input video.mp4 --background
## 模型选项
- `paraformer-zh` - Paraformer 中文模型(轻量,中文优化,推荐)
- `paraformer` - Paraformer 多语言模型
- `sensevoice` - SenseVoice 多语言模型
| 模型 | 说明 | 推荐场景 |
|------|------|---------|
| `paraformer-zh` | Paraformer 中文模型 | **推荐**,中文优化 |
| `paraformer` | Paraformer 多语言模型 | 多语言场景 |
| `sensevoice` | SenseVoice 模型 | 高精度需求 |
## 输出文件
## 输出格式 Schema
对于输入 `video.mp4`,将生成:
### 必需字段
- `video.json` - 详细结果(包含时间戳、分段信息)
- `video.txt` - 纯文本内容
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| `success` | boolean | 是否识别成功 |
| `input_file` | string | 输入文件路径 |
| `model` | string | 使用的模型 |
## 输出格式示例
### 可选字段
### JSON 格式
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| `output_files` | object | 输出文件路径 |
| `duration_seconds` | number | 音频时长 |
| `segments` | array | 识别分段 |
| `error` | string | 错误信息 |
## 成功示例
```json
{
"success": true,
"input_file": "video.mp4",
"input_file": "content/downloads/bilibili_BV1xx411c7mD.mp4",
"model": "paraformer-zh",
"output_files": {
"json": "video.json",
"txt": "video.txt"
"json": "content/bilibili_BV1xx411c7mD_funasr.json",
"txt": "content/bilibili_BV1xx411c7mD_funasr.txt"
},
"duration_seconds": 120.5,
"duration_seconds": 630.5,
"segments": [
{
"id": 0,
"start": 0.0,
"end": 3.2,
"text": "这是第一段识别结果"
},
{
"id": 1,
"start": 3.2,
"end": 6.5,
"text": "这是第二段识别结果"
}
]
}
```
## Workflow 中的使用
## 错误示例
```bash
# 步骤4之后:如果已有音频但无字幕,可以使用 FunASR
python funasr.py --input ${video_path} --model paraformer-zh --background
### 模型未下载
```json
{
"success": false,
"error": "模型未找到",
"model": "paraformer-zh",
"suggestion": "首次运行时会自动下载模型,请确保网络连接正常"
}
```
### 文件不存在
```json
{
"success": false,
"error": "输入文件不存在",
"input_file": "content/downloads/missing.mp4"
}
```
### 内存不足
```json
{
"success": false,
"error": "内存不足",
"suggestion": "尝试使用较小的模型或处理较短的音频片段"
}
```
## 安装
@@ -98,16 +139,35 @@ python funasr.py --input ${video_path} --model paraformer-zh --background
# 1. 安装依赖
pip install funasr modelscope
# 2. 首次运行时会自动下载模型到缓存目录
python funasr.py --input test.mp4
# 2. 首次运行时自动下载模型
python3 funasr_tool.py --input test.mp4
# 3. 复制技能到 skills 目录
cp -r kb-funasr/ ~/skills/
# 3. 复制技能
cp -r kb-funasr/ ~/.openclaw/skills/
```
## 在 kb-workflow 中的使用
```bash
# 步骤 4 的备选方案(当 Whisper 效果不佳时)
python3 ~/.openclaw/skills/kb-funasr/funasr_tool.py \
--input "content/downloads/bilibili_BV1xx411c7mD.mp4" \
--model paraformer-zh \
--output "content/"
# 输出:
# - bilibili_BV1xx411c7mD_funasr.json (完整结果)
# - bilibili_BV1xx411c7mD_funasr.txt (纯文本)
# 完成后进入步骤 5(深度分析)
```
## 注意事项
- **异步执行**: 使用 `--background` 参数时,命令会在后台运行,不阻塞主代理
- **模型选择**: paraformer-zh 模型适合中文语音识别,速度较快,精度较高
- **文件格式**: 支持 MP3、MP4、WAV、FLAC、OGG、M4A 等常见格式
- **首次运行**: 首次运行时会自动下载模型文件,需要稳定的网络连接
- **首次运行**:首次运行时会自动下载模型文件(约 1GB),需要稳定网络
- **中文优化**:Paraformer 模型对中文识别效果优于 Whisper
- **耗时操作**:语音识别可能需要几分钟到几十分钟
- **文件格式**:支持 MP3、MP4、WAV、FLAC、OGG、M4A 等常见格式
- **与 Whisper 对比**:
- Whisper:通用性强,支持多语言
- FunASR:中文优化,精度更高
+169 -22
View File
@@ -1,43 +1,190 @@
---
name: kb-link-parser
description: 链接解析器 - 从各平台 URL 提取平台类型、内容类型和 ID
---
# KB Link Parser Skill
**kb-link-parser** - Extract and resolve IDs from various platform URLs.
**kb-link-parser** - 从各种平台 URL 中提取和解析 ID。
## Features
## 什么时候使用
- Multi-platform support: Bilibili, YouTube, Zhihu
- Short link detection: b23.tv and other short links
- Multiple content types: video, article, up主, playlist, collection
- Batch processing from file
- JSON output format
- kb-workflow 步骤 1:解析用户提供的链接
- 需要判断链接属于哪个平台、什么类型的内容
## Commands
## 功能
- 多平台支持:Bilibili、YouTube、知乎、小红书
- 短链接解析:b23.tv、xhslink.com 等
- 多种内容类型:video、article、question、answer 等
- 批量处理支持
- JSON 输出格式
## 命令
```bash
# Parse single URL
python link-parser.py --url "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD"
# 解析单个 URL
python3 link-parser.py --url "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD"
# Batch processing
python link-parser.py --batch urls.txt --output results.json
# 批量处理
python3 link-parser.py --batch urls.txt --output results.json
# Output format
python link-parser.py --url "..." --format json
# 指定输出格式
python3 link-parser.py --url "..." --format json
```
## Output
## 输出格式 Schema
### 必需字段
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| `success` | boolean | 是否解析成功 |
| `platform` | string | 平台名称(成功时必需) |
| `type` | string | 内容类型(成功时必需) |
| `id` | string | 内容 ID(成功时必需) |
| `error` | string | 错误信息(失败时必需) |
### 可选字段
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| `filename` | string | 建议的文件名 |
| `message` | string | 描述信息 |
## 成功示例
### B站视频
```json
{
"success": true,
"data": {
"platform": "bilibili",
"type": "video",
"id": "BV1xx411c7mD"
}
"platform": "bilibili",
"type": "video",
"id": "BV1xx411c7mD",
"filename": "bilibili_BV1xx411c7mD.link.json",
"message": "URL解析成功"
}
```
## Installation
### B站专栏
```json
{
"success": true,
"platform": "bilibili",
"type": "article",
"id": "cv43780186",
"filename": "bilibili_cv43780186.link.json",
"message": "URL解析成功"
}
```
### 知乎问答
```json
{
"success": true,
"platform": "zhihu",
"type": "question",
"id": "266309957",
"filename": "zhihu_266309957.link.json",
"message": "URL解析成功"
}
```
### 知乎专栏文章
```json
{
"success": true,
"platform": "zhihu",
"type": "zhuanlan",
"id": "1894054073625461813",
"filename": "zhihu_1894054073625461813.link.json",
"message": "URL解析成功"
}
```
### 知乎视频
```json
{
"success": true,
"platform": "zhihu",
"type": "zvideo",
"id": "123456789",
"filename": "zhihu_123456789.link.json",
"message": "URL解析成功"
}
```
### 小红书笔记
```json
{
"success": true,
"platform": "xiaohongshu",
"type": "note",
"id": "abc123",
"filename": "xiaohongshu_abc123.link.json",
"message": "URL解析成功"
}
```
## 错误示例
### 不支持的平台
```json
{
"success": false,
"error": "Unsupported URL format",
"detail": "URL: https://example.com/video/123"
}
```
### 无效 URL
```json
{
"success": false,
"error": "解析失败",
"detail": "URL: not-a-valid-url"
}
```
## 支持的平台和类型
| 平台 | 类型 | URL 示例 |
|------|------|----------|
| bilibili | video | `bilibili.com/video/BVxxx` |
| bilibili | article | `bilibili.com/read/cvxxx` |
| bilibili | up主 | `space.bilibili.com/12345` |
| bilibili | favlist | `space.bilibili.com/123/favlist?fid=xxx` |
| zhihu | question | `zhihu.com/question/123` |
| zhihu | answer | `zhihu.com/question/123/answer/456` |
| zhihu | zhuanlan | `zhuanlan.zhihu.com/p/123` |
| zhihu | zvideo | `zhihu.com/zvideo/123` |
| xiaohongshu | note | `xiaohongshu.com/explore/xxx` |
| youtube | video | `youtube.com/watch?v=xxx` |
## 安装
```bash
cp -r kb-link-parser/ ~/skills/
cp -r kb-link-parser/ ~/.openclaw/skills/
pip install requests
```
## 在 kb-workflow 中的使用
```bash
# 步骤 1:链接解析
python3 ~/.openclaw/skills/kb-link-parser/link-parser.py --url "[用户提供的URL]"
# 解析输出后:
# - 检查 success 字段
# - 提取 platform, type, id
# - 生成 pending/{platform}_{id}.link.json
# - 进入步骤 2(元数据提取)
```
+108 -28
View File
@@ -1,66 +1,146 @@
---
name: kb-ocr-processor
description: 视频OCR识别 - 从视频帧中提取文字
---
# KB OCR Processor Skill
**kb-ocr-processor** - Extract text from video frames using OCR.
**kb-ocr-processor** - 从视频帧中提取文字,作为语音识别的补充或替代方案。
## Features
## 什么时候使用
- **视频截帧**: 直接从视频文件截取帧图片
- **批量处理**: 支持处理帧目录
- **双引擎**: EasyOCR / Tesseract
- **置信度评分**: 每帧识别结果带置信度
- **文本合并**: 自动合并所有帧的识别结果
- kb-workflow 步骤 4 的降级方案:当 Whisper 语音识别效果不佳时
- 音频质量差、有背景音乐干扰、多种语言混合等情况
## Commands
## 功能
- 视频截帧:直接从视频文件截取帧图片
- 批量处理:支持处理帧目录
- 双引擎:EasyOCR / Tesseract
- 置信度评分:每帧识别结果带置信度
- 文本合并:自动合并所有帧的识别结果
## 命令
```bash
# 方式1: 直接从视频截帧并OCR(推荐)
python ocr_processor.py --video ./video.flv --output ocr.json
# 方式1: 直接从视频截帧并 OCR(推荐)
python3 ocr_processor.py --video ./video.mp4 --output ocr.json
# 方式2: 处理已截取的帧目录
python ocr_processor.py --input ./frames/ --output ocr.json
python3 ocr_processor.py --input ./frames/ --output ocr.json
# 指定截帧帧率(默认1帧/秒)
python ocr_processor.py --video ./video.flv --fps 2 --output ocr.json
python3 ocr_processor.py --video ./video.mp4 --fps 2 --output ocr.json
# 同时生成合并的文本文件
python ocr_processor.py --video ./video.flv --output ocr.json --merge
python3 ocr_processor.py --video ./video.mp4 --output ocr.json --merge
# 使用 Tesseract 引擎
python ocr_processor.py --input ./frames/ --engine tesseract --output ocr.json
python3 ocr_processor.py --input ./frames/ --engine tesseract --output ocr.json
```
## Workflow 中的使用
## 输出格式 Schema
```bash
# 步骤5: OCR处理(视频无字幕时)
python ocr_processor.py --video ${CONTENT_VIDEO_PATH} --output ${CONTENT_DIR}/ocr.json --merge
```
### 必需字段
## Output
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| `success` | boolean | 是否识别成功 |
| `engine` | string | 使用的 OCR 引擎 |
| `total_frames` | number | 处理的总帧数 |
### 可选字段
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| `results` | array | 每帧的识别结果 |
| `merged_text` | string | 合并后的文本 |
| `output_file` | string | 输出文件路径 |
| `error` | string | 错误信息 |
## 成功示例
```json
{
"success": true,
"engine": "easyocr",
"total_frames": 619,
"output_file": "content/bilibili_BV1xx411c7mD_ocr.json",
"results": [
{
"source": "0001.jpg",
"text": "字幕文字",
"confidence": 0.95
},
{
"source": "0002.jpg",
"text": "更多字幕文字",
"confidence": 0.92
}
]
],
"merged_text": "字幕文字\n更多字幕文字\n..."
}
```
## Installation
## 错误示例
### 视频文件不存在
```json
{
"success": false,
"error": "视频文件不存在",
"video": "./missing.mp4"
}
```
### ffmpeg 未安装
```json
{
"success": false,
"error": "ffmpeg 未安装",
"suggestion": "请运行: sudo apt-get install ffmpeg"
}
```
### 内存不足
```json
{
"success": false,
"error": "内存不足",
"suggestion": "尝试降低帧率或处理较短的片段"
}
```
## 安装
```bash
cp -r kb-ocr-processor/ ~/skills/
pip install -r requirements.txt
cp -r kb-ocr-processor/ ~/.openclaw/skills/
pip install easyocr pytesseract Pillow
# 依赖说明
# - easyocr: 主要OCR引擎(自动下载模型)
# - pytesseract: Tesseract引擎
# - ffmpeg: 视频截帧(apt install ffmpeg)
# 系统依赖
sudo apt-get install ffmpeg tesseract-ocr tesseract-ocr-chi-sim tesseract-ocr-eng
```
## 在 kb-workflow 中的使用
```bash
# 步骤 4 的降级方案(当 Whisper 效果不佳时)
python3 ~/.openclaw/skills/kb-ocr-processor/ocr_processor.py \
--video "content/downloads/bilibili_BV1xx411c7mD.mp4" \
--output "content/bilibili_BV1xx411c7mD_ocr.json" \
--merge
# 输出:
# - bilibili_BV1xx411c7mD_ocr.json (完整结果)
# - bilibili_BV1xx411c7mD_ocr.txt (合并文本)
```
## 注意事项
- **耗时操作**:OCR 处理需要截帧和识别,可能较慢
- **帧率选择**:1帧/秒适合大多数场景,更高帧率增加精度但耗时更长
- **引擎选择**:EasyOCR 精度较高,Tesseract 速度较快
- **适用场景**:音频质量差、背景音乐干扰、多语言混合时使用
+108 -52
View File
@@ -1,44 +1,40 @@
---
name: kb-whisper
description: 本地语音识别,支持音视频转文字(基于 Whisper.cpp)
description: 本地语音识别 - 使用 Whisper.cpp 将音视频转文字
---
# KB Whisper Skill
**kb-whisper** - 本地语音识别,使用 Whisper.cpp 将音视频文件转换为文本、字幕和 JSON 格式输出。
**kb-whisper** - 本地语音识别,使用 Whisper.cpp 将音视频文件转换为文本、字幕和 JSON 格式。
## 什么时候使用
当用户需要:
- 将视频/音频文件转换为文字
- 生成视频字幕(SRT 格式)
- 获取带时间戳的详细识别结果
- kb-workflow 步骤 4:视频无官方字幕时进行语音识别
- 需要将音视频转为文字
## 环境变量
在使用之前,必须检查环境变量是否已经设置。
| 变量名 | 用途 | 示例 |
| 变量名 | 必需 | 说明 |
|--------|------|------|
| `WHISPER_CPP_PATH` | whisper.cpp 安装路径 | `~/whisper.cpp` |
| `WHISPER_CPP_PATH` | 是 | whisper.cpp 安装路径 |
## 使用方法
## 命令
```bash
# 基本用法
python whisper.py --input video.mp4
python3 whisper.py --input video.mp4
# 指定模型(默认 tiny)
python whisper.py --input video.mp4 --model base
# 指定模型(推荐 base)
python3 whisper.py --input video.mp4 --model base
# 指定输出目录
python whisper.py --input video.mp4 --output ./output
python3 whisper.py --input video.mp4 --output ./output
# 异步执行(推荐)
python whisper.py --input video.mp4 --background
# 后台异步执行
python3 whisper.py --input video.mp4 --background
```
## 命令参数
## 参数说明
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|------|------|--------|
@@ -49,51 +45,94 @@ python whisper.py --input video.mp4 --background
## 模型选项
- `tiny` - 最小模型,速度快,精度较低(推荐快速识别)
- `base` - 基础模型,平衡速度和精度(推荐)
- `small` - 小型模型,精度更高,速度较慢
- `medium` - 中型模型,高精度
- `large` - 大型模型,最高精度,速度慢
| 模型 | 速度 | 精度 | 推荐场景 |
|------|------|------|---------|
| `tiny` | 最快 | 较低 | 快速预览 |
| `base` | 快 | 良好 | **推荐** |
| `small` | 中等 | 高 | 精确识别 |
| `medium` | 慢 | 很高 | 专业场景 |
| `large` | 最慢 | 最高 | 最高精度 |
## 输出文件
## 输出格式 Schema
对于输入 `video.mp4`,将生成:
### 必需字段
- `video.json` - 详细结果(包含时间戳、分段信息)
- `video.srt` - 字幕格式文件
- `video.txt` - 纯文本内容
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| `success` | boolean | 是否识别成功 |
| `input_file` | string | 输入文件路径 |
| `model` | string | 使用的模型 |
## 输出格式示例
### 可选字段
### JSON 格式
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| `output_files` | object | 输出文件路径 |
| `duration_seconds` | number | 音频时长 |
| `segments` | array | 识别分段 |
| `error` | string | 错误信息 |
## 成功示例
```json
{
"success": true,
"input_file": "video.mp4",
"model": "tiny",
"input_file": "content/downloads/bilibili_BV1xx411c7mD.mp4",
"model": "base",
"output_files": {
"json": "video.json",
"srt": "video.srt",
"txt": "video.txt"
"json": "content/bilibili_BV1xx411c7mD.json",
"txt": "content/bilibili_BV1xx411c7mD.txt",
"srt": "content/bilibili_BV1xx411c7mD.srt"
},
"duration_seconds": 120.5,
"duration_seconds": 630.5,
"segments": [
{
"id": 0,
"start": 0.0,
"end": 3.2,
"text": "这是第一段字幕"
},
{
"id": 1,
"start": 3.2,
"end": 6.5,
"text": "这是第二段字幕"
}
]
}
```
## Workflow 中的使用
## 错误示例
```bash
# 步骤4之后:如果已有音频但无字幕,可以使用 whisper
python whisper.py --input ${video_path} --model base --background
### 模型未下载
```json
{
"success": false,
"error": "模型文件不存在",
"model": "base",
"suggestion": "请运行: cd ~/whisper.cpp && ./models/download-ggml-model.sh base"
}
```
### 文件不存在
```json
{
"success": false,
"error": "输入文件不存在",
"input_file": "content/downloads/missing.mp4"
}
```
### 内存不足
```json
{
"success": false,
"error": "内存不足,无法加载模型",
"suggestion": "尝试使用更小的模型(tiny/base)"
}
```
## 安装
@@ -103,22 +142,39 @@ python whisper.py --input ${video_path} --model base --background
git clone https://github.com/ggerganov/whisper.cpp.git ~/whisper.cpp
# 2. 编译
cd ~/whisper.cpp
make
cd ~/whisper.cpp && make
# 3. 下载模型(tiny)
./models/download-ggml-model.sh tiny
# 3. 下载模型
./models/download-ggml-model.sh base
# 4. 下载更多模型(可选)
# ./models/download-ggml-model.sh base
# ./models/download-ggml-model.sh small
# 4. 设置环境变量
echo 'export WHISPER_CPP_PATH="$HOME/whisper.cpp"' >> ~/.kb_env
source ~/.kb_env
# 5. 复制技能到 skills 目录
cp -r kb-whisper/ ~/skills/
# 5. 复制技能
cp -r kb-whisper/ ~/.openclaw/skills/
```
## 在 kb-workflow 中的使用
```bash
# 步骤 4:语音识别(当 has_subtitle=false 时)
python3 ~/.openclaw/skills/kb-whisper/whisper.py \
--input "content/downloads/bilibili_BV1xx411c7mD.mp4" \
--model base \
--output "content/"
# 输出:
# - bilibili_BV1xx411c7mD.json (完整结果)
# - bilibili_BV1xx411c7mD.txt (纯文本)
# - bilibili_BV1xx411c7mD.srt (字幕文件)
# 完成后进入步骤 5(深度分析)
```
## 注意事项
- **异步执行**: 使用 `--background` 参数时,命令会在后台运行,不阻塞主代理
- **模型选择**: tiny 模型适合快速识别,base 模型适合一般用途,large 模型适合高精度需求
- **文件格式**: 支持 MP3、MP4、WAV、FLAC、OGG、M4A 等常见格式
- **耗时操作**:语音识别可能需要几分钟到几十分钟,取决于视频长度
- **异步执行**:推荐使用 `--background` 参数
- **模型选择**:base 模型平衡速度和精度,适合大多数场景
- **文件格式**:支持 MP3、MP4、WAV、FLAC、OGG、M4A 等常见格式
File diff suppressed because it is too large Load Diff
+347 -17
View File
@@ -5,7 +5,7 @@ KB Workflow - Knowledge Base Workflow Orchestrator
知识库工作流辅助工具函数。
此模块提供查重、文件操作、Git 管理等工具函数,
此模块提供查重、文件操作、Git 管理、状态管理等工具函数,
供主代理在执行 SKILL.md 中定义的 workflow 时调用。
"""
@@ -18,7 +18,46 @@ import shutil
import re
from datetime import datetime
from pathlib import Path
from typing import Dict, List, Optional, Any
from typing import Dict, List, Optional, Any, Tuple
# ==================== 状态机定义 ====================
# 工作流步骤顺序
WORKFLOW_STEPS = [
"init",
"link_parse",
"metadata",
"content",
"whisper", # 可选步骤
"analyze",
"archive",
"done"
]
# 每个步骤的必需输出字段
STEP_OUTPUT_FIELDS = {
"init": [],
"link_parse": ["platform", "content_type", "content_id"],
"metadata": ["title"],
"content": ["filepath"],
"whisper": ["output_files"],
"analyze": ["output_file"],
"archive": ["archive_path"],
"done": []
}
# 步骤描述(用于汇报)
STEP_DESCRIPTIONS = {
"init": "初始化",
"link_parse": "链接解析",
"metadata": "元数据提取",
"content": "内容下载",
"whisper": "语音识别",
"analyze": "深度分析",
"archive": "归档",
"done": "完成"
}
# ==================== 子技能映射 ====================
@@ -293,6 +332,249 @@ def archive_and_git(
return result
# ==================== 状态管理 ====================
def get_state_file_path(url: str, base_path: Path = None) -> Path:
"""获取状态文件路径"""
if base_path is None:
base_path = get_knowledge_base_path()
pending_dir = base_path / "pending"
pending_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
# 从 URL 提取标识符
# 尝试提取 BV 号或其他 ID
bv_match = re.search(r'BV[a-zA-Z0-9]+', url)
if bv_match:
content_id = bv_match.group()
platform = "bilibili"
else:
# 尝试提取知乎 ID
zhihu_match = re.search(r'zhihu\.com/(?:question|zvideo|p)/(\d+)', url)
if zhihu_match:
content_id = zhihu_match.group(1)
platform = "zhihu"
else:
# 使用 URL hash 作为标识
import hashlib
content_id = hashlib.md5(url.encode()).hexdigest()[:12]
platform = "unknown"
return pending_dir / f"{platform}_{content_id}.state.json"
def init_state(url: str, base_path: Path = None) -> Dict[str, Any]:
"""初始化工作流状态"""
state_file = get_state_file_path(url, base_path)
# 如果状态文件已存在,返回现有状态
if state_file.exists():
with open(state_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
return json.load(f)
# 创建新状态
now = datetime.now().isoformat()
state = {
"url": url,
"platform": None,
"content_id": None,
"content_type": None,
"current_step": "init",
"completed_steps": [],
"step_results": {},
"errors": [],
"created_at": now,
"updated_at": now
}
with open(state_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(state, f, ensure_ascii=False, indent=2)
return state
def get_state(url: str, base_path: Path = None) -> Dict[str, Any]:
"""获取当前工作流状态"""
state_file = get_state_file_path(url, base_path)
if not state_file.exists():
return {
"success": False,
"error": "状态文件不存在",
"url": url,
"state_file": str(state_file)
}
with open(state_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
state = json.load(f)
return {
"success": True,
"state": state,
"state_file": str(state_file)
}
def advance_step(
url: str,
step_name: str,
result: Dict[str, Any] = None,
base_path: Path = None
) -> Dict[str, Any]:
"""推进到下一步并记录结果"""
state_file = get_state_file_path(url, base_path)
if not state_file.exists():
return {
"success": False,
"error": "状态文件不存在,请先执行 --init-state"
}
with open(state_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
state = json.load(f)
# 验证步骤名称
if step_name not in WORKFLOW_STEPS:
return {
"success": False,
"error": f"无效的步骤名称: {step_name}",
"valid_steps": WORKFLOW_STEPS
}
# 获取当前步骤索引
try:
current_idx = WORKFLOW_STEPS.index(state["current_step"])
new_idx = WORKFLOW_STEPS.index(step_name)
except ValueError:
return {
"success": False,
"error": f"步骤索引错误"
}
# 更新状态
if step_name != state["current_step"]:
# 标记当前步骤为完成
if state["current_step"] not in state["completed_steps"]:
state["completed_steps"].append(state["current_step"])
state["current_step"] = step_name
state["updated_at"] = datetime.now().isoformat()
# 记录步骤结果
if result:
state["step_results"][step_name] = result
# 提取平台和 ID 信息(从 link_parse 步骤)
if step_name == "link_parse" and result.get("success"):
state["platform"] = result.get("platform")
state["content_id"] = result.get("content_id")
state["content_type"] = result.get("type")
# 保存状态
with open(state_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(state, f, ensure_ascii=False, indent=2)
return {
"success": True,
"current_step": step_name,
"completed_steps": state["completed_steps"],
"state_file": str(state_file)
}
def record_error(
url: str,
error_msg: str,
step: str = None,
base_path: Path = None
) -> Dict[str, Any]:
"""记录错误"""
state_file = get_state_file_path(url, base_path)
if not state_file.exists():
return {
"success": False,
"error": "状态文件不存在,请先执行 --init-state"
}
with open(state_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
state = json.load(f)
# 记录错误
error_entry = {
"step": step or state["current_step"],
"error": error_msg,
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
state["errors"].append(error_entry)
state["updated_at"] = datetime.now().isoformat()
# 保存状态
with open(state_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(state, f, ensure_ascii=False, indent=2)
return {
"success": True,
"error_recorded": error_entry,
"total_errors": len(state["errors"])
}
def get_resume_info(url: str, base_path: Path = None) -> Dict[str, Any]:
"""获取恢复执行的指令"""
state_file = get_state_file_path(url, base_path)
if not state_file.exists():
return {
"success": False,
"error": "状态文件不存在",
"suggestion": "请使用 --init-state 初始化工作流"
}
with open(state_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
state = json.load(f)
current_step = state["current_step"]
step_desc = STEP_DESCRIPTIONS.get(current_step, current_step)
# 检查是否有错误
if state["errors"]:
last_error = state["errors"][-1]
return {
"success": True,
"status": "error",
"current_step": current_step,
"step_description": step_desc,
"last_error": last_error,
"completed_steps": state["completed_steps"],
"suggestion": f"请先解决 {last_error['step']} 步骤的错误: {last_error['error']}"
}
# 检查是否已完成
if current_step == "done":
return {
"success": True,
"status": "completed",
"current_step": "done",
"step_description": "已完成",
"completed_steps": state["completed_steps"],
"step_results": state["step_results"]
}
# 返回下一步指令
return {
"success": True,
"status": "in_progress",
"current_step": current_step,
"step_description": step_desc,
"completed_steps": state["completed_steps"],
"next_action": f"继续执行步骤: {step_desc}",
"platform": state.get("platform"),
"content_id": state.get("content_id"),
"content_type": state.get("content_type"),
"step_results": state.get("step_results", {})
}
def generate_summary(url: str, stages: List[Dict], final_file: str, archive_result: Dict = None) -> str:
"""生成处理完成汇报"""
# 提取视频标题(如果有)
@@ -338,67 +620,115 @@ def main():
python kb_workflow.py --check --url "https://www.bilibili.com/video/BVxxx"
# 归档
python kb_workflow.py --archive "/path/to/analyzed.md"
python kb_workflow.py --archive-file "/path/to/analyzed.md"
# 状态管理
python kb_workflow.py --init-state --url "https://..."
python kb_workflow.py --get-state --url "https://..."
python kb_workflow.py --advance-step --url "https://..." --step "metadata" --result '{"success":true}'
python kb_workflow.py --record-error --url "https://..." --error-msg "403 Forbidden"
python kb_workflow.py --resume --url "https://..."
"""
)
# 基础参数
parser.add_argument('--url', type=str, help='URL 地址')
parser.add_argument('--base-path', type=str, help='知识库根目录')
# 查重和归档
parser.add_argument('--check', action='store_true', help='查重')
parser.add_argument('--url', type=str, help='要检查的URL')
parser.add_argument('--archive-file', type=str, help='归档的文件路径')
parser.add_argument('--base-path', type=str, help='获取知识库根目录')
parser.add_argument('--pending', action='store_true', help='获取url解析目录')
# 目录路径查询
parser.add_argument('--pending', action='store_true', help='获取 URL 解析目录')
parser.add_argument('--metadata', action='store_true', help='获取元数据目录')
parser.add_argument('--content', action='store_true', help='获取内容目录')
parser.add_argument('--content_downloads', action='store_true', help='获取主内容下载目录')
parser.add_argument('--content_downloads', action='store_true', help='获取内容下载目录')
parser.add_argument('--analyzed', action='store_true', help='获取深度分析目录')
parser.add_argument('--archive_dir', action='store_true', help='获取归档目录')
parser.add_argument('--archive_subscriptions', action='store_true', help='获取订阅信息目录')
parser.add_argument('--extract_platform', type=str, help='要提取平台名称的文件名')
parser.add_argument('--extract_platform', type=str, help='从文件名提取平台名称')
# 状态管理
parser.add_argument('--init-state', action='store_true', help='初始化工作流状态')
parser.add_argument('--get-state', action='store_true', help='获取当前状态')
parser.add_argument('--advance-step', action='store_true', help='推进到下一步')
parser.add_argument('--step', type=str, help='步骤名称')
parser.add_argument('--result', type=str, help='步骤结果(JSON 字符串)')
parser.add_argument('--record-error', action='store_true', help='记录错误')
parser.add_argument('--error-msg', type=str, help='错误信息')
parser.add_argument('--resume', action='store_true', help='获取恢复执行信息')
args = parser.parse_args()
base_path = Path(args.base_path) if args.base_path else None
dirs = ensure_directories(base_path)
# 查重
if args.check and args.url:
result = check_duplicate(base_path, args.url)
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
# 归档
elif args.archive_file:
result = archive_and_git(args.archive_file, base_path)
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
# 目录路径查询
elif args.pending:
print(json.dumps({"path": str(dirs["pending"])}, ensure_ascii=False, indent=2))
elif args.metadata:
print(json.dumps({"path": str(dirs["metadata"])}, ensure_ascii=False, indent=2))
elif args.content:
print(json.dumps({"path": str(dirs["content"])}, ensure_ascii=False, indent=2))
elif args.content_downloads:
print(json.dumps({"path": str(dirs["content_downloads"])}, ensure_ascii=False, indent=2))
elif args.analyzed:
print(json.dumps({"path": str(dirs["analyzed"])}, ensure_ascii=False, indent=2))
elif args.archive_dir:
print(json.dumps({"path": str(get_archive_path())}, ensure_ascii=False, indent=2))
elif args.archive_subscriptions:
print(json.dumps({"path": str(dirs["archive_subscriptions"])}, ensure_ascii=False, indent=2))
elif args.extract_platform:
platform = extract_platform(args.extract_platform)
print(json.dumps({"platform": platform}, ensure_ascii=False, indent=2))
elif args.base_path:
print(json.dumps({"path": str(dirs["base"])}, ensure_ascii=False, indent=2))
# 状态管理
elif args.init_state and args.url:
result = init_state(args.url, base_path)
print(json.dumps({"success": True, "state": result}, ensure_ascii=False, indent=2))
elif args.get_state and args.url:
result = get_state(args.url, base_path)
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
elif args.advance_step and args.url and args.step:
result_data = None
if args.result:
try:
result_data = json.loads(args.result)
except json.JSONDecodeError:
result_data = {"raw": args.result}
result = advance_step(args.url, args.step, result_data, base_path)
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
elif args.record_error and args.url and args.error_msg:
result = record_error(args.url, args.error_msg, args.step, base_path)
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
elif args.resume and args.url:
result = get_resume_info(args.url, base_path)
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
else:
parser.print_help()
if __name__ == '__main__':
main()
if __name__ == '__main__':
main()
+118 -50
View File
@@ -1,86 +1,154 @@
---
name: kb-zhihu-content
description: 知乎内容下载 - 下载视频、提取文章内容
---
# KB Zhihu Content Skill
**kb-zhihu-content** - Download Zhihu videos and extract content.
**kb-zhihu-content** - 下载知乎视频、提取文章内容。
## Features
## 什么时候使用
- Video download using **yt-dlp**
- Subtitle extraction (returns no subtitle, triggers Whisper)
- **Read article content from MediaCrawler data** (NEW!)
- Supports `ZHIHU_COOKIE` environment variable
- kb-workflow 步骤 3a:下载知乎视频
- kb-workflow 步骤 3b:提取知乎专栏文章内容
## Environment Variables
## 功能
| Variable | Required | Description |
|----------|----------|-------------|
| `ZHIHU_COOKIE` | No | 知乎登录 Cookie (for member-only videos) |
- 视频下载(使用 yt-dlp)
- 从 MediaCrawler 数据读取文章内容
- 支持 `ZHIHU_COOKIE` 环境变量
## Commands
## 环境变量
| 变量名 | 必需 | 说明 |
|--------|------|------|
| `ZHIHU_COOKIE` | 否 | 知乎登录 Cookie |
## 命令
```bash
# Download video
python zhihu_content.py --id "12345678" --type video --output "/path/to/downloads/"
# 下载视频
python3 zhihu_content.py --id "12345678" --type video --output "/path/to/downloads/"
# Extract subtitle (returns no subtitle, triggers Whisper)
python zhihu_content.py --id "12345678" --type subtitle --output "/path/to/subtitles/"
# 从 MediaCrawler 读取文章内容 (⚡ NEW!)
python zhihu_content.py --type article-from-media --input "~/work/MediaCrawler/data/zhihu/json/detail_contents_2026-02-27.json" --output "~/work/knowledge-base/data/zhihu/"
```
## MediaCrawler 数据读取
**新功能**:从 MediaCrawler 爬取的数据中提取知乎文章内容
### 使用方法
```bash
# 从 MediaCrawler JSON 文件读取文章内容
python zhihu_content.py --type article-from-media \
# 从 MediaCrawler 读取文章内容
python3 zhihu_content.py --type article-from-media \
--input "~/work/MediaCrawler/data/zhihu/json/detail_contents_2026-02-27.json" \
--output "~/work/knowledge-base/data/zhihu/"
# 查找最新的爬取数据
python zhihu_content.py --type article-from-media \
# 自动查找最新 MediaCrawler 数据
python3 zhihu_content.py --type article-from-media \
--output "~/work/knowledge-base/data/zhihu/"
```
### 参数说明
## 输出格式 Schema
| 参数 | 说明 |
|------|------|
| `--type article-from-media` | 从 MediaCrawler 数据读取 |
| `--input` | MediaCrawler 输出文件路径(可选,不指定则自动查找最新) |
| `--output` | 输出目录 |
### 必需字段
### 输出格式
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| `success` | boolean | 是否成功 |
| `type` | string | 操作类型(video/article) |
### 视频下载特有字段
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| `filepath` | string | 视频文件路径 |
| `filename` | string | 视频文件名 |
### 文章提取特有字段
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| `filepath` | string | 文章文件路径 |
| `filename` | string | 文章文件名 |
| `content_length` | number | 内容长度 |
## 成功示例
### 视频下载
```json
{
"success": true,
"type": "video",
"filename": "zhihu_12345678.mp4",
"filepath": "content/downloads/zhihu_12345678.mp4",
"message": "下载完成"
}
```
### 文章内容提取
```json
{
"success": true,
"type": "article",
"filename": "zhihu_article_如何高效的爬取微信公众号.md",
"filepath": "/home/xxx/work/knowledge-base/data/zhihu/zhihu_article_如何高效的爬取微信公众号.md",
"filepath": "~/work/knowledge-base/data/zhihu/zhihu_article_如何高效的爬取微信公众号.md",
"content_length": 4563,
"message": "文章内容已导出"
}
```
## 原有功能
## 错误示例
### Video Download
### 视频下载失败
Video download uses **yt-dlp**:
1. Parses `ZHIHU_COOKIE` environment variable (optional)
2. Creates temporary Netscape-format cookie file
3. Runs `yt-dlp -f best -o <output> <url>`
4. Cleans up temporary file
```json
{
"success": false,
"type": "video",
"error": "视频不存在或无法访问",
"suggestion": "请检查视频 ID 是否正确"
}
```
**Note**: 知乎视频通常没有官方字幕,将自动触发 Whisper 语音识别
### MediaCrawler 数据未找到
## Installation
```json
{
"success": false,
"type": "article-from-media",
"error": "未找到 MediaCrawler 数据文件",
"suggestion": "请先运行 MediaCrawler 爬取文章"
}
```
### 网络错误
```json
{
"success": false,
"error": "网络请求失败: Connection timeout"
}
```
## 安装
```bash
# Already included in kb-skills repo
# Ensure yt-dlp is installed
cp -r kb-zhihu-content/ ~/.openclaw/skills/
pip install yt-dlp aiohttp
```
## 在 kb-workflow 中的使用
```bash
# 步骤 3a:下载知乎视频
python3 ~/.openclaw/skills/kb-zhihu-content/zhihu_content.py \
--id "12345678" --type video \
--output "content/downloads/"
# 注意:知乎视频没有官方字幕,下载后需要进入 Whisper 步骤
# 步骤 3b:提取专栏文章(如果有 MediaCrawler 数据)
python3 ~/.openclaw/skills/kb-zhihu-content/zhihu_content.py \
--type article-from-media \
--output "content/"
```
## 注意事项
- **知乎视频没有官方字幕**:下载后必须进入 Whisper 步骤
- MediaCrawler 需要单独安装和运行
- 部分视频可能需要登录才能下载
+169 -63
View File
@@ -1,101 +1,207 @@
---
name: kb-zhihu-metadata
description: 知乎元数据提取 - 获取问题/回答/专栏/视频的详细信息
---
# KB Zhihu Metadata Skill
**kb-zhihu-metadata** - Extract Zhihu question/answer/user metadata and crawl articles.
**kb-zhihu-metadata** - 提取知乎问题、回答、用户、专栏的元数据。
## Features
## 什么时候使用
- Question metadata extraction
- Answer metadata extraction
- User information extraction
- **Article crawling using MediaCrawler** (NEW!)
- JSON output format
- Markdown conversion support
- **Cookie 支持**:可配置 ZHIHU_COOKIE 访问需要登录的内容
- kb-workflow 步骤 2:获取知乎内容的元数据
- 需要问题标题、回答者、文章标题等信息
## 功能
- 问题元数据提取
- 回答元数据提取
- 用户信息提取
- 专栏文章爬取(使用 MediaCrawler)
- 支持 `ZHIHU_COOKIE` 环境变量
## 环境变量
| 变量名 | 用途 | 必需 |
| 变量名 | 必需 | 说明 |
|--------|------|------|
| `ZHIHU_COOKIE` | 知乎登录 Cookie | 推荐(访问专栏等需要) |
| `ZHIHU_COOKIE` | 推荐 | 知乎登录 Cookie(访问专栏等需要) |
**获取 ZHIHU_COOKIE**:
**获取 Cookie:**
1. 登录知乎网页版
2. 打开开发者工具 (F12) → Application → Cookies → zhihu.com
2. F12 → Application → Cookies → zhihu.com
3. 复制 Cookie 字符串
```bash
# 添加到 ~/.kb_env
echo 'export ZHIHU_COOKIE="你的知乎Cookie"' >> ~/.kb_env
source ~/.kb_env
export ZHIHU_COOKIE="你的知乎Cookie"
```
## Commands
## 命令
```bash
# Question metadata
python zhihu_metadata.py --id "266309957" --type question
# 问题元数据
python3 zhihu_metadata.py --id "266309957" --type question
# Answer metadata
python zhihu_metadata.py --id "2003427891925509507" --type answer
# 回答元数据
python3 zhihu_metadata.py --id "2003427891925509507" --type answer
# 专栏文章爬取 (使用 MediaCrawler) ⚡ NEW!
python zhihu_article_crawler.py --url "https://zhuanlan.zhihu.com/p/1894054073625461813" --output "~/work/knowledge-base/data/zhihu/"
# 知乎视频
python3 zhihu_metadata.py --id "123456789" --type zvideo
# 专栏文章爬取(使用 MediaCrawler)
python3 zhihu_article_crawler.py --url "https://zhuanlan.zhihu.com/p/1894054073625461813" --output "~/work/knowledge-base/data/zhihu/"
```
## MediaCrawler 爬取文章
## 输出格式 Schema
**新功能**:使用 MediaCrawler 爬取知乎专栏文章
### 必需字段
### 环境要求
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| `success` | boolean | 是否提取成功 |
| `platform` | string | 固定为 `zhihu` |
| `content_id` | string | 内容 ID |
| `content_type` | string | 内容类型 |
| `title` | string | 标题 |
MediaCrawler 已安装在 `~/work/MediaCrawler`
### 可选字段
### 使用方法
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| `author` | string | 作者名称 |
| `excerpt` | string | 摘要 |
| `stats` | object | 统计数据 |
| `output_file` | string | 输出文件路径 |
| `error` | string | 错误信息 |
```bash
# 爬取单篇文章
python zhihu_article_crawler.py --url "https://zhuanlan.zhihu.com/p/XXXXX"
## 成功示例
# 指定输出目录
python zhihu_article_crawler.py --url "https://zhuanlan.zhihu.com/p/XXXXX" --output "/path/to/output/"
# 输出示例
{
"success": true,
"type": "article",
"title": "如何高效的爬取微信公众号",
"filepath": "/home/xxx/work/knowledge-base/data/zhihu/zhihu_article_如何高效的爬取微信公众号.md",
"content_length": 4563,
"message": "爬取成功: 如何高效的爬取微信公众号"
}
```
### 工作原理
1. 调用 MediaCrawler 爬取文章
2. 从 JSON 输出中提取内容
3. 转换为 Markdown 格式(带 frontmatter)
4. 保存到指定目录
## Output
### 问题元数据
```json
{
"success": true,
"data": {
"platform": "zhihu",
"type": "question",
"id": "266309957",
"title": "问题标题",
"author": "作者名字",
"platform": "zhihu",
"content_type": "question",
"content_id": "266309957",
"title": "问题标题",
"excerpt": "问题描述...",
"stats": {
"answer_count": 50,
"followers": 1000
}
"follower_count": 1000,
"view_count": 50000
},
"output_file": "metadata/zhihu_266309957.meta.json"
}
```
## Installation
### 回答元数据
```json
{
"success": true,
"platform": "zhihu",
"content_type": "answer",
"content_id": "2003427891925509507",
"title": "问题标题(回答所属问题)",
"author": "回答者名字",
"excerpt": "回答摘要...",
"stats": {
"voteup_count": 1000,
"comment_count": 50
},
"output_file": "metadata/zhihu_2003427891925509507.meta.json"
}
```
### 专栏文章
```json
{
"success": true,
"platform": "zhihu",
"content_type": "zhuanlan",
"content_id": "1894054073625461813",
"title": "文章标题",
"author": "作者名字",
"excerpt": "文章摘要...",
"output_file": "metadata/zhihu_1894054073625461813.meta.json"
}
```
### 知乎视频
```json
{
"success": true,
"platform": "zhihu",
"content_type": "zvideo",
"content_id": "123456789",
"title": "视频标题",
"author": "作者名字",
"duration": "10:30",
"output_file": "metadata/zhihu_123456789.meta.json"
}
```
## 错误示例
### 内容不存在
```json
{
"success": false,
"platform": "zhihu",
"content_id": "invalid_id",
"content_type": "question",
"error": "问题不存在或已被删除"
}
```
### 需要登录
```json
{
"success": false,
"platform": "zhihu",
"content_id": "1894054073625461813",
"content_type": "zhuanlan",
"error": "需要登录才能访问",
"suggestion": "请配置 ZHIHU_COOKIE 环境变量"
}
```
### 网络错误
```json
{
"success": false,
"error": "网络请求失败: Connection timeout"
}
```
## 安装
```bash
cp -r kb-zhihu-metadata/ ~/skills/
cp -r kb-zhihu-metadata/ ~/.openclaw/skills/
pip install httpx
```
## 在 kb-workflow 中的使用
```bash
# 步骤 2:元数据提取(知乎问题)
python3 ~/.openclaw/skills/kb-zhihu-metadata/zhihu_metadata.py \
--id "266309957" --type question \
--output "metadata/zhihu_266309957.meta.json"
# 步骤 2:元数据提取(知乎视频)
python3 ~/.openclaw/skills/kb-zhihu-metadata/zhihu_metadata.py \
--id "123456789" --type zvideo \
--output "metadata/zhihu_123456789.meta.json"
```
## 注意事项
- 专栏文章可能需要登录才能访问
- MediaCrawler 需要单独安装:`~/work/MediaCrawler`
- 部分内容可能有访问限制