Auto-sync: 2026-04-17 23:18

2026-04-17 23:18:07 +08:00
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commit 7a7a35f726
19 changed files with 735 additions and 3 deletions
--- a/Users/weishen/Workspace/nexus/openclaw/Mac必装软件清单-2026-04-17.md
+++ b/Users/weishen/Workspace/nexus/openclaw/Mac必装软件清单-2026-04-17.md
@@ -0,0 +1,35 @@
+# Mac 必装软件清单
+
+> 来源：Telegram频道「Hermes爱马仕&🦞OpenClaw小龙虾」
+> 作者：Claw小龙虾 @openclaw1024
+> 日期：2026-04-17
+
+用最少的软件，达到最高的效率。
+
+## 推荐清单
+
+| # | 软件 | 分类 | 推荐理由 |
+|---|------|------|---------|
+| 1 | Claude | AI | AI时代人手必备，桌面版Cowork功能专为文字工作者打造 |
+| 2 | Obsidian | 知识管理 | 搭配Claudian插件，打造AI驱动的终极个人知识库 |
+| 3 | Chrome | 浏览器 | 比Safari更好用，Gmail用户的不二之选 |
+| 4 | Rectangle | 效率工具 | 免费分屏神器，大屏办公必备，从Windows转Mac必装 |
+| 5 | iShot | 截图录屏 | 简洁免费的截图工具，支持圆角截图，五年老用户推荐 |
+| 6 | Lemon | 系统清理 | 轻量清理工具，多任务卡顿时清一清缓存很管用 |
+| 7 | Raycast | 效率工具 | 替代Spotlight的万能启动器，计算器和剪贴板超好用 |
+| 8 | Homebrew | 开发工具 | Mac包管理器，用Claude Code搭Agent的前置依赖 |
+
+## 原文摘要
+
+1. **Claude** — AI时代人手必备，桌面版Cowork功能为文字工作者设计
+2. **Obsidian** — 搭配Claudian插件，终极个人知识库
+3. **Chrome** — 比Safari更好用，适合Gmail用户
+4. **Rectangle** — 免费分屏软件，大屏办公必备
+5. **iShot** — 简洁免费截图，支持圆角截图，五年老用户推荐
+6. **Lemon** — 内存小硬盘小的Mac必备，多任务卡顿时清理缓存
+7. **Raycast** — 替代Spotlight的万能启动器，剪贴板历史超好用
+8. **Homebrew** — 偏技术向，Mac包管理器，Claude Code搭Agent的前置依赖
+
+## 标签
+
+#Mac #效率工具 #软件推荐 #知识管理 #AI
--- a/Users/weishen/Workspace/nexus/openclaw/云+端大模型架构-2026-04-17.md
+++ b/Users/weishen/Workspace/nexus/openclaw/云+端大模型架构-2026-04-17.md
@@ -0,0 +1,41 @@
+# 别再拿 Opus 跑 Hermes 工作流了！一人公司云+端大模型架构
+
+> 来源：Telegram频道「Hermes爱马仕&🦞OpenClaw小龙虾」
+> 作者：Claw小龙虾 @openclaw1024
+> 日期：2026-04-17
+
+核心逻辑：**体力活留本地，脑力活上云端**
+
+---
+
+## 硬件底座
+
+**Mac mini M4 (32GB)**
+统一内存神器。后台常驻挂两个量化小模型，剩下内存依然足够日常开发，性价比拉满。
+
+---
+
+## 三核模型矩阵
+
+| 角色 | 模型 | 职责 |
+|------|------|------|
+| 前置路由 | Hermes 3 8B | 无情的API调度器。专做意图识别和吐结构化JSON去调外部工具。毫秒响应，不废token |
+| 本地主力 | Qwen3 14B | 干80%的脏活。日常代码脚手架、RAG数据清洗、文案初稿量产全包。无限重试，边际成本为零 |
+| 云端大脑 | Claude Opus | 零琐事消耗。只吃本地喂过来的高密度半成品，做极其复杂的架构推演和最终的个人Vibe注入。把最贵的API额度全花在刀刃上 |
+
+---
+
+## 调度与编排
+
+- **写代码**：Codex CLI 底层指向本地 Qwen，开多分支跑终端自动化
+- **业务流**：n8n 或 Dify 把 Hermes → Qwen → Opus 串联起来，跑无人值守的闭环
+
+---
+
+## 结论
+
+与其去卷一两个神级 Prompt，不如搭一套低成本、高流转的 Pipeline。一人公司的终局，就是把算力杠杆用到极致。
+
+## 标签
+
+#AI架构 #一人公司 #LLM #云端协同 #效率优化
--- a/openclaw/每日复盘/2026-04-16.md
+++ b/openclaw/每日复盘/2026-04-16.md
@@ -0,0 +1,63 @@
+## 【xinghui】星辉 每日复盘 - 2026-04-16
+
+### 📊 今日概况
+- **Session 数**: 1
+- **消息数**: 36
+- **模型**: MiniMax-M2.5
+- **Token 消耗**: 2,920,605 (2.9M)
+
+---
+
+### 📝 主要活动
+
+#### 1. 笔记同步 (03:29)
+- 用户请求做笔记同步
+- 保存了 Twitter 推文：Hermes Agent 新手教程（作者：@jiroucaigou）
+- 保存路径：`/Users/weishen/Workspace/nexus/openclaw/xinghui/Hermes-Agent新手教程-2026-04-15.md`
+- 使用 `api.vxtwitter.com` API 获取推文信息
+
+#### 2. 保存文章 (04:16)
+- 用户请求保存 Twitter 文章
+- 文章：抽丝剥茧：深度解析 Hermes Agent 万字系统提示词（作者：岚叔）
+- 保存路径：`/Users/weishen/Workspace/nexus/openclaw/xinghui/Hermes-Agent系统提示词解析-岚叔-2026-04-15.md`
+
+#### 3. Cron Job 修改与执行 (10:59–12:09)
+- 用户多次请求修改和执行 cron job `83f21f14-d882-4dc7-88b0-f2979dc41333` [星辉]Sessions同步到数据库
+- 修改内容：从 SSH 命令改为 `--sync-ssh` 参数直接同步
+- 执行次数：当天触发 4 次
+
+---
+
+### 🔍 错误与教训
+
+#### 教训 1: `openclaw cron get` 子命令不存在
+- **情况**：试图用 `openclaw cron get <jobId>` 获取 job 详情
+- **错误**：`error: unknown command 'get'`
+- **正确做法**：`openclaw cron list` 查看所有 job，或直接查看 `~/.openclaw/cron/jobs.json`
+- **记录**：[LRN-20260417-001]
+
+#### 教训 2: Cron Job 修改流程冗余
+- **情况**：修改 cron job 时，我先列出了所有 cron jobs（用 `exec` 命令而非 `openclaw cron list`），导致走了弯路
+- **正确做法**：直接用 `openclaw cron list` 即可，修改用 `openclaw cron edit`
+
+#### 教训 3: 理解用户真正需求
+- **情况**：用户要求"修改 cron job"，我花了很长时间才找到正确的 edit 命令
+- **问题**：用户给的指令已经很明确（包含完整的执行命令），我只需要直接应用修改
+- **改进**：用户给出明确命令时，直接执行，不要过度解读
+
+---
+
+### 💡 最佳实践记录
+
+1. **Twitter 内容获取**：使用 `api.vxtwitter.com/<tweet-id>` API
+2. **笔记保存格式**：`/Users/weishen/Workspace/nexus/openclaw/xinghui/<标题>-<日期>.md`
+3. **Cron Job 修改**：用 `openclaw cron edit <id>` 而非其他方式
+
+---
+
+### 📌 待改进项
+- [ ] 熟悉 `openclaw cron` CLI 所有子命令
+- [ ] 收到用户明确指令时，减少不必要的探索步骤
+- [ ] 记录脚本 `--sync-ssh` 参数的正确用法
+
+---
--- a/openclaw/每日复盘/2026-04-17.md
+++ b/openclaw/每日复盘/2026-04-17.md
@@ -0,0 +1,133 @@
+---
+## 【xingjiang】星匠 每日复盘 - 2026-04-17
+
+**主要活动**:
+今日（2026-04-17）在 Django Admin 日报系统中未检测到 xingjiang 的活动记录（Sessions: 0, Messages: 0）。
+
+**错误记录**:
+无。
+
+**经验教训**:
+待命状态，无新教训。
+
+## 【xingyao】星曜 每日复盘 - 2026-04-17
+
+（备注：以下内容基于2026-04-16的日报数据，因为2026-04-17的日报尚未生成）
+
+**日期**: 2026-04-16（周四）
+**Sessions**: 1 | **Messages**: 38
+**Token**: 2.1M | **Model**: MiniMax-M2.7
+
+---
+
+### 主要活动
+
+#### 1. 技能软连接清理（11:21-11:34）
+- **Mac Mini**: 删除 ~/.openclaw/skills/ 下的33个软连接 ✅
+- **Ubuntu2**: 删除 ~/.openclaw/skills/ 下的34个软连接 ✅
+- **Ubuntu1**: 删除 ~/.openclaw/skills/ 下的软连接 ✅
+- 同时将 sushi workspace 的13个软连接（Numerologist_skills, bazi-skill, chinese-wisdom等）转换为实际目录 ✅
+
+#### 2. Cron任务执行
+| 时间 | 任务 | 结果 |
+|------|------|------|
+| 01:00 | 同步技能到Ubuntu服务器 | ✅ 509+15 files synced |
+| 07:00 | OpenClaw安全检查 | ✅ 报告发送成功 |
+| 07:15 | Mac Mini服务器性能检查 | ⚠️ 部分成功（glances API失败） |
+
+#### 3. Cron Job更新（11:55）
+- 更新了 `[星曜]同步技能到Ubuntu服务器` 任务（ID: 79a1c87d）的内容 ✅
+
+---
+
+### 🚨 关键安全问题（已记录）
+
+| 严重程度 | 问题 | 服务器 | 建议 |
+|---------|------|--------|------|
+| CRITICAL | baoyu-imagine skill含env-harvesting+dangerous-exec（14个文件） | Mac Mini | 立即移除 |
+| CRITICAL | last30days skill含凭证窃取模式 | Mac Mini + Ubuntu2 | 立即移除 |
+| CRITICAL | gemini-1.5-flash-8b小模型+sandbox=off+危险工具链 | Mac Mini | 隔离或升级 |
+| WARN | allowInsecureAuth=true | 三台均存在 | 关闭 |
+| WARN | fengchi exec=full + autoAllowSkills | Ubuntu1 | 改为allowlist+ask |
+| WARN | stale openclaw-weixin配置 | Ubuntu1/2 | 移除 |
+
+---
+
+### 错误记录
+
+| 时间 | 错误类型 | 详情 | 解决方案 |
+|------|---------|------|---------|
+| 07:00 | Telegram发送失败 | `Unknown target "Billy Chen"` | 使用chatId而非名称 |
+| 07:00 | Telegram发送失败 | `Telegram bot token missing` | 改用announce机制 |
+| 07:15 | Glances API失败 | curl exit code 52 (empty reply) | 使用本地系统命令fallback |
+
+---
+
+### 经验教训
+
+1. **Telegram通知优先使用announce机制**：在cron任务中使用`delivery.mode="announce"`比直接调用message tool更可靠，可避免token缺失或target名称错误问题。
+
+2. **Glances监控需fallback**：port 61208的Glances API不可用时，应自动切换到本地系统命令（top/vm_stat/df）获取性能数据。
+
+3. **软连接清理+rsync联动**：删除软连接后，rsync同步会自动将实际文件复制到目标服务器，流程已跑通。
+
+---
+
+### 待处理项
+
+- [ ] 移除 baoyu-imagine skill（Mac Mini）
+- [ ] 移除 last30days skill（Mac Mini + Ubuntu2）
+- [ ] 审查/隔离 gemini-1.5-flash-8b 模型配置
+- [ ] Ubuntu1 fengchi exec权限收紧（full→allowlist+ask）
+- [ ] 清理 stale openclaw-weixin 配置
+- [ ] glances container健康检查或改用本地命令
+
+
+
+## 【xingshu】星枢 每日复盘 - 2026-04-17
+
+**日期**: 2026-04-17
+**Sessions**: 1 | **Messages**: 1
+**Token**: ~30K | **Model**: MiniMax-M2.7
+
+---
+
+### 主要活动
+
+#### 1. 每日复盘任务（21:45-21:55）
+- 通过 cron job（每日复盘 xingshu）自动触发
+- 读取 Django Admin 日报（xingshu / 2026-04-17）
+- 执行 self-improvement 复盘流程
+
+---
+
+### 主要错误
+
+| 时间 | 错误类型 | 详情 | 状态 |
+|------|---------|------|------|
+| 21:45 | exec preflight | 复杂命令被拦截（见 LRN-20260417-001） | pending |
+
+---
+
+### 关键教训
+
+**exec preflight 三重拦截问题**（已累计三次：2026-04-14, 2026-04-16, 2026-04-17）：
+
+星辉Sessions同步cron job每次触发xingshu执行sync_sessions.py时，都因多重链式命令被exec preflight拦截。根本原因是：
+1. cron job命令使用shell链式调用多节点SSH
+2. Mac mini exec安全策略拦截复杂解释器调用
+3. 同一问题在不同日期重复出现
+
+**推荐解决方案**：
+- 方案A：修改cron job命令为三次独立调用（三个job，三个单节点同步）
+- 方案B：在Ubuntu2（192.168.3.45）部署sync脚本，本地执行多节点同步
+- 方案C：改用Python脚本包装，绕过多shell链式调用
+
+---
+
+### 待处理项
+
+- [ ] 解决 exec preflight 拦截 sync_sessions.py 的问题（见 LRN-20260417-001）
+- [ ] 评估上述三个解决方案的可行性并实施
+
+---
--- a/wiki/concepts/Bird-Skill.md
+++ b/wiki/concepts/Bird-Skill.md
@@ -0,0 +1,29 @@
+---
+title: "Bird Skill"
+type: concept
+tags: [ai-agent, automation, social-media]
+last_updated: 2026-04-17
+---
+
+## Definition
+Bird Skill 是 OpenClaw 内置的 X/Twitter 操作技能，用于获取和分析用户推文数据。
+
+## Capabilities
+- 获取指定用户的最近 N 条推文
+- 分析推文模式和质量
+- 支持定性分析而非仅定量统计
+
+## Technical Details
+- 安装方式：`clawhub install bird` 或预置（`it comes pre-bundled`）
+- 依赖：需要提供 X 账户的 Cookie 信息（`auth-token`、`ct0`）
+
+## Related Concepts
+- [[TweetClaw]] — X/Twitter 自动化插件，提供更完整的操作能力
+- [[OpenClaw]] — Bird Skill 的宿主工具
+
+## Related Entities
+- [[OpenClaw]] — AI Agent 管理工具
+
+## Notes
+- Bird Skill 侧重于数据获取和分析
+- TweetClaw 侧重于操作执行（发推、互动、抽奖等）
--- a/wiki/concepts/Pattern-Key.md
+++ b/wiki/concepts/Pattern-Key.md
@@ -0,0 +1,37 @@
+---
+title: "Pattern-Key"
+type: concept
+tags: [openclaw, memory, agent]
+last_updated: 2026-04-17
+---
+
+## Definition
+Pattern-Key（模式键）是 Self-Improving Skill 中用于追踪同一类型问题生命周期的检索键，帮助 Agent 区分一次性错误和系统性重复。
+
+## Usage
+在 LRN 记录的 Metadata 中使用：
+```markdown
+### Metadata
+- Pattern-Key: cron.telegram-delivery
+- Recurrence-Count: 2
+- See Also: LRN-20260325-001
+```
+
+## Detection Logic
+| Recurrence-Count | 含义 | 处理方式 |
+|-----------------|------|---------|
+| 1 | 一次性错误 | 记录并解决 |
+| 2+ | 系统性重复 | 需要系统性修复 |
+
+## Example
+- `cron.daily-self-review`：出现9次，持续优化领域
+- `cron.telegram-delivery`：出现2次，第二次解决
+
+## Core Insight
+Pattern-Key 重复本身就是一个信号——第一次记了，第二次就该解决了。
+
+## Related
+- [[Self-Improving Skill]]
+- [[每日复盘机制]]
+- [[双层记忆架构]]
+- [[OpenClaw]]
--- a/wiki/concepts/Self-Improving-Skill.md
+++ b/wiki/concepts/Self-Improving-Skill.md
@@ -0,0 +1,48 @@
+---
+title: "Self-Improving Skill"
+type: concept
+tags: [openclaw, memory, agent]
+last_updated: 2026-04-17
+---
+
+## Definition
+Self-Improving Skill（自改进技能）是 OpenClaw 中的一种结构化经验记录系统，使 AI Agent 能够在每次遇到问题、做出决策、或发现值得记住的东西时自动记录学习内容，实现持续改进。
+
+## Structure
+```markdown
+## [LRN-YYYYMMDD-NNN] type
+
+**Logged**: YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+08:00
+**Priority**: high|medium|low
+**Status**: pending|resolved
+**Area**: config|workflow|correction
+
+### Summary
+一句话描述学到了什么
+
+### Details
+具体发生了什么、问题出在哪
+
+### Suggested Action
+以后遇到类似情况该怎么做
+
+### Metadata
+- Pattern-Key: xxx
+- Recurrence-Count: N
+- See Also: LRN-YYYYMMDD-NNN
+```
+
+## Key Fields
+- **Pattern-Key**：经验检索键，用于追踪同一类型问题的生命周期
+- **Recurrence-Count**：重复次数，区分一次性错误和系统性重复
+- **Suggested Action**：具体可执行的改进建议，而非抽象的注意事项
+
+## Use Cases
+- 记录 AI Agent 犯过的错误及修复方法
+- 记录工作流优化发现
+- 记录配置技巧和环境差异
+
+## Related
+- [[双层记忆架构]]
+- [[每日复盘机制]]
+- [[Pattern-Key]]
--- a/wiki/concepts/双层记忆架构.md
+++ b/wiki/concepts/双层记忆架构.md
@@ -0,0 +1,41 @@
+---
+title: "双层记忆架构"
+type: concept
+tags: [openclaw, memory, agent]
+last_updated: 2026-04-17
+---
+
+## Definition
+双层记忆架构是 OpenClaw 中解决 AI Agent 记忆问题的架构方案，由三层组成：短期记忆层、长期记忆层、self-improving 层。
+
+## Architecture
+
+### 短期记忆层
+- 文件：`memory/YYYY-MM-DD.md`
+- 作用：每天对话记录，Session 启动时读取，接上昨天工作
+- 创建时机：每次 Session 启动时检查并创建
+
+### 长期记忆层
+- 技术：memory-lancedb-pro（基于 LanceDB 的向量数据库）
+- 作用：重要决策、用户偏好、反复使用的流程，语义搜索找回
+- 价值：跨日期的知识复用
+
+### Self-Improving 层
+- 机制：每天23:00定时复盘
+- 流程：读取当天 memory → 调用 self_improvement_log → 检查 Pattern-Key 重复 → 同步到长期记忆 → 发送 Telegram 摘要
+- 核心作用：推动 Agent 行为模式持续进化
+
+## Three-Layer Summary
+| 层级 | 职责 |
+|-----|------|
+| 短期记忆 | 管每日上下文 |
+| 长期记忆 | 管知识 |
+| Self-Improving | 管成长 |
+
+## Aliases
+- 双层记忆
+
+## Related
+- [[Self-Improving Skill]]
+- [[每日复盘机制]]
+- [[OpenClaw]]
--- a/wiki/concepts/小文件清理.md
+++ b/wiki/concepts/小文件清理.md
@@ -0,0 +1,22 @@
+---
+title: "小文件清理"
+type: concept
+tags: []
+---
+
+## 定义
+识别并处理低价值小文件的操作，通常针对低于特定阈值（如 100KB）的图片或视频。
+
+## 应用场景
+- 照片整理：移除截图、微信压缩图等低质量图片
+- 文档清理：移除空的或几乎无内容的文件
+- 存储优化：释放存储空间
+
+## 判断标准
+- **文件大小阈值**：通常设为 50KB-100KB
+- **文件类型**：图片（截图、缩略图）、视频（微信压缩视频）
+- **内容分析**：可通过图片尺寸、分辨率进一步判断质量
+
+## 与相关概念的关系
+- [[精确去重]] → 小文件清理的下一阶段，先移除低价值文件再进行去重
+- [[批次任务]] → 大规模清理任务需要分批执行
--- a/wiki/concepts/批次任务.md
+++ b/wiki/concepts/批次任务.md
@@ -0,0 +1,26 @@
+---
+title: "批次任务"
+type: concept
+tags: []
+---
+
+## 定义
+将大规模任务拆分为多个可管理的子任务，按顺序或并行执行的策略。
+
+## 应用场景
+- 大量文件处理：28 万张照片分 8 批次执行
+- 数据处理：大批量数据分批导入
+- API 调用：避免 rate limit 的请求分批
+
+## 优势
+- **可观测性**：每批次完成后可检查结果
+- **容错性**：单批次失败不影响其他批次
+- **资源控制**：避免一次性占用过多系统资源
+
+## 执行模式
+- **顺序执行**：按批次顺序逐一执行
+- **定时执行**：每批次在特定时间（如凌晨）自动运行
+
+## 与相关概念的关系
+- [[Cron 任务]] → 批次任务的定时触发机制
+- [[精确去重]] → 批次任务的典型应用场景之一
--- a/wiki/concepts/每日复盘机制.md
+++ b/wiki/concepts/每日复盘机制.md
@@ -0,0 +1,32 @@
+---
+title: "每日复盘机制"
+type: concept
+tags: [openclaw, memory, agent]
+last_updated: 2026-04-17
+---
+
+## Definition
+每日复盘机制是 OpenClaw Agent 通过每天23:00（北京时间）定时执行的自改进复盘流程，通过 OpenClaw 的 cron 任务实现。
+
+## Trigger
+- 时间：每天 23:00 北京时间
+- 实现：OpenClaw cron 任务
+- 频率：每个 agent 独立运行自己的复盘流程
+
+## Process
+1. 读取当天的 memory 文件
+2. 调用 self_improvement_log 记录今日学习
+3. 检查是否有 Pattern-Key 与之前重复（重复踩坑的信号）
+4. 把有价值的经验同步到 memory-lancedb-pro（长期记忆）
+5. 通过 Telegram 发送复盘摘要
+
+## Value
+- 发现流程漏洞：即使没有人主动去查，self-improving 也会定期检查并发现问题
+- 避免重复踩坑：通过 Pattern-Key 追踪，同一类错误第二次就被解决
+- 推动进化：从单次操作改进到系统性机制建立
+
+## Related
+- [[Self-Improving Skill]]
+- [[双层记忆架构]]
+- [[Pattern-Key]]
+- [[OpenClaw]]
--- a/wiki/concepts/精确去重.md
+++ b/wiki/concepts/精确去重.md
@@ -0,0 +1,22 @@
+---
+title: "精确去重"
+type: concept
+tags: []
+---
+
+## 定义
+通过哈希算法（如 MD5、SHA256）比对文件内容，识别并处理完全相同文件的技术手段。
+
+## 应用场景
+- 照片整理：识别同一照片的多个备份副本
+- 文件清理：移除重复下载的文件
+- 数据迁移：避免重复数据占用存储空间
+
+## 技术要点
+- **哈希算法选择**：MD5 速度快但有碰撞风险，SHA256 更安全但速度稍慢
+- **增量计算**：首次计算后缓存哈希值，后续只计算新文件
+- **存储考虑**：大文件哈希计算耗时长，需考虑进度保存
+
+## 与相关概念的关系
+- [[小文件清理]] ← 常与精确去重配合使用，先清理低价值文件再进行去重
+- [[批次任务]] ← 大规模去重任务需要分批执行
--- a/wiki/entities/clawr.ing.md
+++ b/wiki/entities/clawr.ing.md
@@ -0,0 +1,31 @@
+---
+title: clawr.ing
+type: entity
+tags: [AI Agent, Telephony, Notification]
+last_updated: 2026-04-17
+aliases: []
+---
+
+## Definition
+clawr.ing 是一个托管电话呼叫服务，为 AI Agent 提供电话通知能力，无需配置 Twilio 或其他电话 API 即可实现主动呼叫用户。
+
+## Role
+- 通知渠道：AI Agent 主动呼叫用户电话推送重要事项
+- 双向通话：支持实时语音对话，用户可以追问详情
+- 基础设施：处理电话通信、音频路由和通话状态
+
+## Key Features
+- 托管服务：无需 Twilio 账户或 API Key
+- 全球覆盖：支持 100+ 国家/地区的真实 PSTN 电话（非 VoIP）
+- 简单集成：只需粘贴设置提示词即可启用
+- 隐私保护：不存储通话录音或转录文本
+- 音频加密：传输过程中音频加密，通话结束后丢弃
+
+## Usage Pattern
+1. 从 clawr.ing dashboard 获取设置提示词
+2. 将提示词粘贴到 OpenClaw 对话中
+3. Agent 自动获得电话呼叫能力
+
+## Related Links
+- [clawr.ing](https://clawr.ing)
+- [clawr.ing on ClawHub](https://clawhub.ai/marcospgp/clawring)
--- a/wiki/index.md
+++ b/wiki/index.md
@@ -2,8 +2,12 @@
 - [Overview](overview.md) — 知识库总览

 ## Sources
+- [养虾日记1：我用 OpenClaw 管了 28 万张照片：一次真实的多设备照片整理实战](sources/养虾日记1-我用-OpenClaw-管了-28-万张照片-一次真实的多设备照片整理实战.md) — 利用 AI Agent 自动化整理 28 万张照片（MD5 去重 + 批次任务 + Cron 定时执行）
+
+- [养虾日记2：让Agent更懂你：OpenClaw + Self-Improving 复盘实战案例分享](sources/养虾日记2-让Agent更懂你-OpenClaw-Self-Improving-复盘实战案例分享.md) — AI Agent 记忆问题的解决方案（self-improving skill + 双层记忆架构 + 每日复盘机制）
+
 - [Autonomous Educational Game Development Pipeline](sources/autonomous-game-dev-pipeline.md) — AI Agent 自主管理教育游戏全生命周期的工作流（Game Developer Agent、Bugs First 策略、Git 自动化）
- [X/Twitter Automation from Chat](sources/x-twitter-automation.md) — 通过自然语言实现 X/Twitter 全自动化管理
+- [X Account Analysis](sources/x-account-analysis.md) — 使用 OpenClaw 分析 X 账户发布质量的工作流（Bird Skill、定性分析）
 - [Goal-Driven Autonomous Tasks](sources/overnight-mini-app-builder.md) — AI Agent 自主目标驱动任务生成与执行工作流
 - [Autonomous Project Management with Subagents](sources/autonomous-project-management.md) — 去中心化多 Subagent 项目管理模式，通过共享 STATE.yaml 协调任务
 - [Multi-Channel Assistant](sources/multi-channel-assistant.md) — AI 助手通过多渠道整合实现任务、日程、消息和提醒的统一管理
--- a/wiki/log.md
+++ b/wiki/log.md
@@ -1,4 +1,29 @@
-## [2026-04-17] ingest | Autonomous Educational Game Development Pipeline
+## [2026-04-17] ingest | 养虾日记1：我用 OpenClaw 管了 28 万张照片
+- Source file: raw/微信公众号/养虾日记1：我用 OpenClaw 管了 28 万张照片：一次真实的多设备照片整理实战.md
+- Status: ✅ 成功摄入
+- Summary: 利用 AI Agent（OpenClaw）自动化整理 28 万张照片，MD5 哈希精确去重 + 小文件清理 + 批次任务拆分 + Cron 定时执行
+- Concepts created: 精确去重, 小文件清理, 批次任务
+- Entities created: OpenClaw（已有）, Telegram（已有）
+- Source page: wiki/sources/养虾日记1-我用-OpenClaw-管了-28-万张照片-一次真实的多设备照片整理实战.md
+- Notes: AI Agent 的核心价值是思维方式的升级——将模糊需求转化为可执行方案；与 Cron Jobs（已有概念）关联
+
+## [2026-04-17] ingest | X Account Analysis
+- Source file: raw/Agent/usecases/x-account-analysis.md
+- Status: ✅ 成功摄入
+- Summary: 使用 OpenClaw + Bird Skill 分析 X 账户发布质量的工作流，获取最近 N 条推文并通过 AI 分析模式、热门话题和互动差异
+- Concepts created: Bird Skill（新增）, 定性分析（新增）
+- Entities created: OpenClaw（已有）
+- Source page: wiki/sources/x-account-analysis.md
+- Notes: 与 TweetClaw 概念关联（Bird 侧重数据获取，TweetClaw 侧重操作执行）；X 内置分析仅提供定量统计，本方法提供定性分析
+
+## [2026-04-17] ingest | Phone Call Notifications
+- Source file: raw/Agent/usecases/phone-call-notifications.md
+- Status: ✅ 成功摄入
+- Summary: AI Agent 通过电话主动呼叫推送重要事项通知，支持双向语音对话，适用于价格提醒、紧急邮件、晨间简报等场景
+- Concepts created: Heartbeat（新增）
+- Entities created: clawr.ing（新增）
+- Source page: wiki/sources/phone-call-notifications.md
+- Notes: 与 Phone-Based Personal Assistant 存在场景重叠但侧重点不同（主动推送 vs 被动响应）；与 Voice Agent、Cron Jobs 已有概念关联
 - Source file: raw/Agent/usecases/autonomous-game-dev-pipeline.md
 - Status: ✅ 成功摄入
 - Summary: AI Agent 自主管理教育游戏全生命周期的工作流，Game Developer Agent 通过 Bugs First 策略和 Round Robin 调度实现 7 分钟产出 1 个游戏的高速迭代
@@ -1036,3 +1061,12 @@
 - Entities created: AionUi（新增）, OpenClaw（已有）, iOfficeAI（新增）
 - Source page: wiki/sources/aionui-cowork-desktop.md
 - Notes: 与 Phone-Based Personal Assistant 关联；OpenClaw 部署专家提供远程故障恢复能力
+
+## [2026-04-17] ingest | 养虾日记2：让Agent更懂你：OpenClaw + Self-Improving 复盘实战案例分享
+- Source file: raw/微信公众号/养虾日记2：让Agent更懂你：OpenClaw + Self-Improving 复盘实战案例分享.md
+- Status: ✅ 成功摄入
+- Summary: AI Agent 记忆问题的解决方案，通过 self-improving skill + 双层记忆架构 + 每日复盘机制实现 Agent 持续学习和改进，核心价值：错误只犯一次，第二次就知道怎么做对
+- Concepts created: Self-Improving-Skill（新增）, 双层记忆架构（新增）, 每日复盘机制（新增）, Pattern-Key（新增）
+- Entities created: OpenClaw（已有）
+- Source page: wiki/sources/养虾日记2-让Agent更懂你-OpenClaw-Self-Improving-复盘实战案例分享.md
+- Notes:
--- a/wiki/overview.md
+++ b/wiki/overview.md
@@ -53,6 +53,8 @@ AI 开源项目、Cloud & DevOps、Vibe Coding

 - Voice Agent：具备语音交互能力的 AI 代理，能够通过语音对话完成任务

+- X Account Analysis（X 账户分析）：使用 OpenClaw + Bird Skill 获取用户推文并分析发布质量，定性分析替代 X 内置的定量统计
+
 - **Goal-Driven Autonomous Tasks** — AI Agent 自主目标驱动任务生成与执行工作流（Brain Dump、每日任务生成、迷你应用构建）

 - **Second Brain** — AI Agent 作为个人记忆捕获系统，通过即时通讯（Telegram/Discord/iMessage）零摩擦捕获+Next.js 搜索界面
@@ -64,6 +66,7 @@ AI 开源项目、Cloud & DevOps、Vibe Coding
 - **Pre-Build Idea Validator** — AI Agent 项目启动前的创意验证机制，通过 idea-reality-mcp 扫描 GitHub、Hacker News、npm、PyPI、Product Hunt 计算竞争度评分
 - **LaTeX Paper Writing** — AI Agent 作为 LaTeX 写作助手，无本地 TeX Live 即可即时编译 PDF，支持 IEEE/beamer/中文模板
 - **Phone-Based Personal Assistant** — 基于电话的 AI 个人助理，通过 ClawdTalk + Telnyx 实现语音访问 OpenClaw
+- **Phone Call Notifications** — AI Agent 通过电话主动呼叫推送重要事项通知（clawr.ing、双向语音对话、Cron Jobs/Heartbeat 触发）
 - **OpenClaw as Desktop Cowork (AionUi)** — AionUi 桌面端协同工作界面，将 OpenClaw 作为一等公民可视化运行，支持远程救援和多 Agent 管理

 - **Custom Morning Brief** — AI Agent 定时发送自动化早间简报，覆盖新闻、待办、创意输出和任务推荐
@@ -78,6 +81,10 @@ AI 开源项目、Cloud & DevOps、Vibe Coding
 - **Vibe-Kanban + OpenCode 在 Ubuntu Server 上安装与管理指南** — 在 Ubuntu Server 上使用 shenwei 用户安装 Node 20、Vibe-Kanban 与 OpenCode，并通过 pm2 管理进程的完整指南
 - **在Ubuntu 上安装Vibe-Kanban** — 在 Ubuntu 系统上通过 npx 安装 Vibe-Kanban 并使用 pm2 进行进程管理的完整指南

+- **精确去重** — 通过 MD5 哈希比对识别完全相同的文件，确保只删除真正重复的内容
+- **小文件清理** — 低于特定阈值（如 100KB）的图片大概率是截图或微信压缩图，直接移走
+- **批次任务** — 将大任务拆分为多个可管理的子任务，按顺序或定时执行
+
 - **Local CRM Framework with DenchClaw** — 使用 DenchClaw 框架将 OpenClaw 转变为本地 CRM 系统，单命令安装、DuckDB 数据库、自然语言交互

 - **Linux 运维必会的 150 个命令** — Linux 系统管理常用命令的分类汇总（12类150个命令）：帮助命令、文件操作、文件内容处理、压缩解压、信息显示、搜索文件、用户管理、网络操作、磁盘文件系统、权限管理、用户登录信<E5BD95><E4BFA1>、系统管理
@@ -113,4 +120,5 @@ AI 开源项目、Cloud & DevOps、Vibe Coding
 - **n8n configure telegram trigger** — n8n Telegram Trigger 配置问题排查与解决，通过设置 WEBHOOK_URL 环境变量为 HTTPS URL 解决 Telegram Webhook 必须使用 HTTPS 的要求
 - **TikTok PM - Python Django Project** — TikTok 产品管理系统（Django Web 应用），涵盖 Django Admin 定制、DRF API、异步任务、Docker 部署完整指南，涵盖爬虫工具对比、Docker 架构、n8n 自动化流程、AI 处理建议
 - **N8N Full Tutorial Building AI Agents in 2025 for Beginners!** — N8N 平台构建 AI Agent 入门教程（Agentic Systems 定义、节点分类、工具集成、上下文记忆、Airtable 集成）
- **Semantic Memory Search** — 为 OpenClaw 添加向量语义搜索能力，解决 markdown 内存文件的语义检索问题
+- **Semantic Memory Search** — 为 OpenClaw 添加向量语义搜索能力，解决 markdown 内存文件的语义检索问题
+- **养虾日记2：让Agent更懂你** — AI Agent 记忆问题的解决方案，通过 self-improving skill + 双层记忆架构 + 每日复盘机制实现 Agent 持续学习和改进，核心价值：错误只犯一次，第二次就知道怎么做对
--- a/wiki/sources/x-account-analysis.md
+++ b/wiki/sources/x-account-analysis.md
@@ -0,0 +1,38 @@
+---
+title: X Account Analysis
+type: source
+tags: []
+date: 2026-04-17
+---
+
+## Source File
+- [[raw/Agent/usecases/x-account-analysis.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：使用 OpenClaw 分析 X（原 Twitter）账户的发布质量
+- 问题域：如何获得 X 账户的定性分析，而非仅统计数据
+- 方法/机制：利用 Bird Skill 获取用户最近 N 条推文，通过 AI 分析发布模式、热门话题、互动差异
+- 结论/价值：免费替代 $10-$50 的 X 分析订阅服务
+
+## Key Claims
+- X 内置分析功能仅关注性能指标，忽略内容质量
+- 定性分析可揭示帖子 viral 的模式和最热门话题
+- OpenClaw + Bird Skill 可免费实现专业级 X 分析
+
+## Key Quotes
+> "But a qualitative analysis focuses on the quality of your posts, not the performance stats."
+
+## Key Concepts
+- [[Bird Skill]]：OpenClaw 的 X/Twitter 操作 Skill
+- [[定性分析]]：关注内容质量而非数量
+- [[X Analytics]]：X 内置的分析功能
+
+## Key Entities
+- [[OpenClaw]]：AI Agent 管理工具，用于执行 X 分析
+
+## Connections
+- [[x-twitter-automation]] ← uses ← [[Bird Skill]]
+- [[x-account-analysis]] ← uses ← [[Bird Skill]]
+
+## Contradictions
+- （暂无）
--- a/wiki/sources/养虾日记1-我用-OpenClaw-管了-28-万张照片-一次真实的多设备照片整理实战.md
+++ b/wiki/sources/养虾日记1-我用-OpenClaw-管了-28-万张照片-一次真实的多设备照片整理实战.md
@@ -0,0 +1,43 @@
+---
+title: "养虾日记1：我用 OpenClaw 管了 28 万张照片：一次真实的多设备照片整理实战"
+type: source
+tags: []
+date: 2026-03-31
+---
+
+## Source File
+- [[raw/微信公众号/养虾日记1：我用 OpenClaw 管了 28 万张照片：一次真实的多设备照片整理实战.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：利用 AI Agent（OpenClaw）自动化整理 28 万张照片的多设备照片整理方案
+- 问题域：照片备份混乱、重复文件多、目录结构复杂
+- 方法/机制：MD5 哈希精确去重 + 小文件清理 + 批次任务拆分 + Cron 定时执行
+- 结论/价值：AI Agent 的核心价值不是单点能力提升，而是思维方式的升级——把模糊需求转化为可执行方案
+
+## Key Claims
+- OpenClaw 通过提问帮助用户澄清需求，将模糊的"整理照片"转化为可执行方案
+- 精确去重采用 MD5 哈希比对，确保只删除完全相同的文件
+- 28 万文件分 8 批次执行，每天凌晨自动运行，全程无需人工介入
+
+## Key Quotes
+> "我不是某个单点能力的提升，而是思维方式的升级"
+> "68 个目录，28 万个文件，一次跑完不现实" — AI 主动拆分任务批次
+
+## Key Concepts
+- [[精确去重]]：通过 MD5 哈希比对识别完全相同的文件
+- [[小文件清理]]：低于 100KB 的图片大概率是截图或微信压缩图
+- [[批次任务]]：将大任务拆分为多个可管理的子任务
+- [[Cron 任务]]：定时执行自动化脚本
+
+## Key Entities
+- [[OpenClaw]]：AI Agent 操作系统，本方案的核心工具
+- [[Synology NAS]]：存储照片的 NAS 设备（已有 Entity）
+- [[Telegram]]：用于接收任务执行报告的通讯工具（已有 Entity）
+
+## Connections
+- [[OpenClaw]] ← uses ← [[Cron 任务]]
+- [[OpenClaw]] ← implements ← [[精确去重]]
+- [[精确去重]] ← depends_on ← [[MD5 哈希]]
+
+## Contradictions
+- （暂无）
--- a/wiki/sources/养虾日记2-让Agent更懂你-OpenClaw-Self-Improving-复盘实战案例分享.md
+++ b/wiki/sources/养虾日记2-让Agent更懂你-OpenClaw-Self-Improving-复盘实战案例分享.md
@@ -0,0 +1,45 @@
+---
+title: "养虾日记2：让Agent更懂你：OpenClaw + Self-Improving 复盘实战案例分享"
+type: source
+tags: []
+date: 2026-04-17
+source_file: raw/微信公众号/养虾日记2：让Agent更懂你：OpenClaw + Self-Improving 复盘实战案例分享.md
+---
+
+## Source File
+- [[raw/微信公众号/养虾日记2：让Agent更懂你：OpenClaw + Self-Improving 复盘实战案例分享.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：AI Agent 记忆问题的解决方案，通过 self-improving skill + 双层记忆架构 + 每日复盘机制实现 Agent 持续学习和改进
+- 问题域：OpenClaw Agent 每次对话都是白纸、没有记忆的问题
+- 方法/机制：self-improving skill（自改进技能）+ 每日复盘（23:00定时）+ 双层记忆架构（短期记忆+长期记忆）
+- 结论/价值：错误只犯一次，第二次就知道怎么做对
+
+## Key Claims
+- AI Agent 最大的问题不是"回答质量差"，而是"没有记忆，每次对话都是一张白纸"
+- self-improving 的核心价值：错误只犯一次，第二次就知道怎么做对
+- 双层记忆架构：短期记忆管每日上下文，长期记忆管知识，self-improving 管成长
+- Pattern-Key 重复本身就是一个信号——第一次记了，第二次就该解决了
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+## Key Quotes
+> "AI 每次对话都是一张白纸。" — 核心问题描述
+> "昨天我跟它说过'这个问题不要用A方法'，今天它照常用。上一周我教会它的一个工作流，下周一它完全忘了。" — 问题现象
+> "三层各司其职：每日文件管上下文，向量数据库管知识，self-improving 管成长。" — 双层记忆架构总结
+
+## Key Concepts
+- [[Self-Improving Skill]]：自改进技能，结构化的经验记录系统
+- [[双层记忆架构]]：短期记忆（memory/YYYY-MM-DD.md）+ 长期记忆（memory-lancedb-pro）+ self-improving 层
+- [[每日复盘机制]]：每天23:00定时执行复盘流程
+- [[Pattern-Key]]：经验记录的检索键，用于追踪问题生命周期
+- [[Recurrence-Count]]：重复次数指标，区分一次性错误和系统性重复
+
+## Key Entities
+- [[OpenClaw]]：AI Agent 管理工具，本文的实践平台
+
+## Connections
+- [[Self-Improving Skill]] ← enables ← [[每日复盘机制]]
+- [[每日复盘机制]] ← generates ← [[Pattern-Key]]
+- [[Pattern-Key]] ← tracked_by ← [[双层记忆架构]]
+
+## Contradictions
+- （暂无）