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# KB Workflow 环境安装脚本
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一键检查并安装 kb-workflow 知识库工作流所需的全部环境依赖。
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## 功能特性
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- ✅ 自动检测系统类型 (Ubuntu/Debian/Fedora/Arch)
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- ✅ 检查系统依赖 (Python3, pip3, ffmpeg, tesseract, git)
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- ✅ 检查 Python 依赖包 (httpx, aiohttp, playwright, easyocr 等)
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- ✅ 自动创建知识库目录结构
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- ✅ 生成环境变量配置示例
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- ✅ 汇总显示所有需要执行的安装命令
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## 使用方法
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### 运行检查脚本
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```bash
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cd /home/starmen1265/.openclaw/workspace/skills
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./install-kb-workflow.sh
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```
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脚本会检查所有依赖，并显示需要执行的安装命令。
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### 示例输出
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```
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第一步: 检查系统依赖
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[SUCCESS] Python3 已安装: Python 3.12.3
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[WARN] pip3 未安装
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[WARN] ffmpeg 未安装
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...
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需要安装的系统依赖
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检测到以下依赖未安装:
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- python3-pip
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- ffmpeg
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- tesseract-ocr
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请运行以下命令安装:
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sudo apt-get update
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sudo apt-get install -y python3-pip ffmpeg tesseract-ocr tesseract-ocr-chi-sim tesseract-ocr-eng
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```
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## 依赖清单
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### 系统依赖
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| 依赖 | 用途 | 安装命令 |
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|------|------|----------|
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| **python3** | Python 运行时 | `sudo apt-get install python3` |
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| **python3-pip** | Python 包管理器 | `sudo apt-get install python3-pip` |
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| **ffmpeg** | 视频处理（OCR 截帧） | `sudo apt-get install ffmpeg` |
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| **tesseract-ocr** | OCR 引擎（备用方案） | `sudo apt-get install tesseract-ocr` |
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| **git** | 版本控制（归档提交） | `sudo apt-get install git` |
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### Tesseract 语言包
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```bash
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# Ubuntu/Debian
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sudo apt-get install tesseract-ocr-chi-sim tesseract-ocr-chi-tra tesseract-ocr-eng
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# Fedora/RHEL
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sudo dnf install tesseract-langpack-chi_sim tesseract-langpack-chi_tra tesseract-langpack-eng
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```
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### Python 依赖
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```bash
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# 基础 HTTP 库
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pip3 install --user httpx aiohttp requests
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# 图像和 OCR
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pip3 install --user Pillow easyocr pytesseract
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# 浏览器自动化
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pip3 install --user playwright
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python3 -m playwright install chromium
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```
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## 目录结构
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安装完成后会创建以下目录结构：
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```
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~/work/knowledge-base/ # 知识库根目录（可配置）
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├── archive/ # 归档目录
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│ ├── pending/ # 待处理
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│ └── subscriptions/ # 订阅信息
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├── metadata/ # 元数据文件
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├── content/ # 内容文件
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│ ├── downloads/ # 视频下载
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│ └── subtitles/ # 字幕文件
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└── analyzed/ # 深度分析报告
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```
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## 环境变量
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### 必需
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- `KB_BASE_PATH` - 知识库根目录（默认: `~/work/knowledge-base`）
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### 可选
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- `BILIBILI_COOKIE` - B站 Cookie，用于下载会员视频
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- `AI_API_KEY` - AI API 密钥，用于深度内容分析
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- `AI_PROVIDER` - AI 提供商（openai/zhipu/minimax）
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- `AI_MODEL` - AI 模型名称（如 gpt-4）
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- `AI_BASE_URL` - 自定义 API 端点
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- `KB_GIT_USER` - Git 用户名（用于归档提交）
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- `KB_GIT_EMAIL` - Git 邮箱（用于归档提交）
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- `KB_GIT_REMOTE` - Git 远程仓库地址
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### 配置方法
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将以下内容添加到 `~/.bashrc` 或 `~/.zshrc`：
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```bash
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# KB Workflow 配置
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export KB_BASE_PATH="~/work/knowledge-base"
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# 可选：B站 Cookie
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export BILIBILI_COOKIE="SESSDATA=xxx; bili_jct=xxx"
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# 可选：AI 配置
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export AI_API_KEY="your-api-key"
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export AI_PROVIDER="openai"
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export AI_MODEL="gpt-4"
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```
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然后重新加载配置：
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```bash
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source ~/.bashrc # 或 source ~/.zshrc
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```
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## 故障排除
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### 1. pip3 命令不存在
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```bash
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# 方法 1: 安装 pip3
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sudo apt-get install python3-pip
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# 方法 2: 使用 python3 -m pip
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python3 -m pip install --user <package>
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```
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### 2. Playwright 浏览器安装失败
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```bash
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# 手动安装 Chromium
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python3 -m playwright install chromium
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# 如果仍然失败，尝试安装依赖
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sudo apt-get install libnss3 libatk-bridge2.0-0 libxss1 libgtk-3-0
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```
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### 3. EasyOCR 安装失败
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EasyOCR 依赖 PyTorch，可能需要较长时间安装：
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```bash
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# 先安装 PyTorch
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pip3 install --user torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
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# 再安装 easyocr
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pip3 install --user easyocr
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```
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### 4. 权限问题
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如果使用 `--user` 安装的包无法找到，检查 PATH：
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```bash
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# 查看用户安装路径
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python3 -m site --user-base
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# 添加到 PATH（添加到 ~/.bashrc）
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export PATH="$PATH:$(python3 -m site --user-base)/bin"
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```
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### 5. OCR 中文识别问题
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确保已安装中文语言包：
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```bash
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# 检查已安装的语言包
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tesseract --list-langs
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# 应该能看到 chi_sim 和 chi_tra
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```
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## 更新
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如果技能更新了依赖，可以重新运行检查脚本：
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```bash
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./install-kb-workflow.sh
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```
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## 子技能清单
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| 技能 | 路径 | 功能 |
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| kb-workflow | `kb-workflow/kb_workflow.py` | 主流程协调 |
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| kb-link-parser | `kb-link-parser/link-parser.py` | 链接解析 |
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| kb-bilibili-metadata | `kb-bilibili-metadata/bilibili_metadata.py` | B站元数据提取 |
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| kb-bilibili-content | `kb-bilibili-content/bilibili_content.py` | B站内容下载 |
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| kb-ocr-processor | `kb-ocr-processor/ocr_processor.py` | 视频 OCR 识别 |
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| kb-deep-analyzer | `kb-deep-analyzer/deep_analyzer.py` | AI 深度分析 |
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## 使用 kb-workflow
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安装完成后，可以通过以下方式使用：
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### 方式 1：通过主代理
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直接向主代理发送消息：
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```
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添加到知识库 https://www.bilibili.com/video/BVxxxxx
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```
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### 方式 2：手动运行子技能
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```bash
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# 1. 链接解析
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python3 kb-link-parser/link-parser.py --url "https://www.bilibili.com/video/BVxxxxx"
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# 2. 元数据提取
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python3 kb-bilibili-metadata/bilibili_metadata.py --id "BVxxxxx" --type video
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# 3. 内容下载
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python3 kb-bilibili-content/bilibili_content.py --id "BVxxxxx" --type subtitle-download
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# 4. 深度分析
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python3 kb-deep-analyzer/deep_analyzer.py --metadata meta.json --content content.json --output analysis.md
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```
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## 许可证
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MIT License
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