From 7a7a35f726cadc318d1b2094a97219898c762ee8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: weishen Date: Fri, 17 Apr 2026 23:18:07 +0800 Subject: [PATCH] Auto-sync: 2026-04-17 23:18 --- .../openclaw/Mac必装软件清单-2026-04-17.md | 35 +++++ .../openclaw/云+端大模型架构-2026-04-17.md | 41 ++++++ openclaw/每日复盘/2026-04-16.md | 63 +++++++++ openclaw/每日复盘/2026-04-17.md | 133 ++++++++++++++++++ wiki/concepts/Bird-Skill.md | 29 ++++ wiki/concepts/Pattern-Key.md | 37 +++++ wiki/concepts/Self-Improving-Skill.md | 48 +++++++ wiki/concepts/双层记忆架构.md | 41 ++++++ wiki/concepts/小文件清理.md | 22 +++ wiki/concepts/批次任务.md | 26 ++++ wiki/concepts/每日复盘机制.md | 32 +++++ wiki/concepts/精确去重.md | 22 +++ wiki/entities/clawr.ing.md | 31 ++++ wiki/index.md | 6 +- wiki/log.md | 36 ++++- wiki/overview.md | 10 +- wiki/sources/x-account-analysis.md | 38 +++++ ...管了-28-万张照片-一次真实的多设备照片整理实战.md | 43 ++++++ ...懂你-OpenClaw-Self-Improving-复盘实战案例分享.md | 45 ++++++ 19 files changed, 735 insertions(+), 3 deletions(-) create mode 100644 Users/weishen/Workspace/nexus/openclaw/Mac必装软件清单-2026-04-17.md create mode 100644 Users/weishen/Workspace/nexus/openclaw/云+端大模型架构-2026-04-17.md create mode 100644 openclaw/每日复盘/2026-04-16.md create mode 100644 openclaw/每日复盘/2026-04-17.md create mode 100644 wiki/concepts/Bird-Skill.md create mode 100644 wiki/concepts/Pattern-Key.md create mode 100644 wiki/concepts/Self-Improving-Skill.md create mode 100644 wiki/concepts/双层记忆架构.md create mode 100644 wiki/concepts/小文件清理.md create mode 100644 wiki/concepts/批次任务.md create mode 100644 wiki/concepts/每日复盘机制.md create mode 100644 wiki/concepts/精确去重.md create mode 100644 wiki/entities/clawr.ing.md create mode 100644 wiki/sources/x-account-analysis.md create mode 100644 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 create mode 100644 wiki/sources/养虾日记2-让Agent更懂你-OpenClaw-Self-Improving-复盘实战案例分享.md diff --git 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 new file mode 100644 index 00000000..702044aa --- /dev/null +++ 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 diff --git 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 new file mode 100644 index 00000000..63510e6d --- /dev/null +++ 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 diff --git a/openclaw/每日复盘/2026-04-16.md b/openclaw/每日复盘/2026-04-16.md new file mode 100644 index 00000000..beca626e --- /dev/null +++ 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 ` 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/` 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 ` 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 + +--- diff --git a/openclaw/每日复盘/2026-04-17.md b/openclaw/每日复盘/2026-04-17.md new file mode 100644 index 00000000..ee4207bf --- /dev/null +++ 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 + +--- diff --git a/wiki/concepts/Bird-Skill.md b/wiki/concepts/Bird-Skill.md new file mode 100644 index 00000000..97719e4a --- /dev/null +++ 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） \ No newline at end of file diff --git a/wiki/concepts/Pattern-Key.md b/wiki/concepts/Pattern-Key.md new file mode 100644 index 00000000..34840ca3 --- /dev/null +++ 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]] \ No newline at end of file diff --git a/wiki/concepts/Self-Improving-Skill.md b/wiki/concepts/Self-Improving-Skill.md new file mode 100644 index 00000000..b254cd9c --- /dev/null +++ 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]] \ No newline at end of file diff --git a/wiki/concepts/双层记忆架构.md b/wiki/concepts/双层记忆架构.md new file mode 100644 index 00000000..889fb139 --- /dev/null +++ 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]] \ No newline at end of file diff --git a/wiki/concepts/小文件清理.md b/wiki/concepts/小文件清理.md new file mode 100644 index 00000000..8ceb95d2 --- /dev/null +++ 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 \ No newline at end of file diff --git a/wiki/concepts/批次任务.md b/wiki/concepts/批次任务.md new file mode 100644 index 00000000..027b6240 --- /dev/null +++ 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 \ No newline at end of file diff --git a/wiki/concepts/每日复盘机制.md b/wiki/concepts/每日复盘机制.md new file mode 100644 index 00000000..31cc66dd --- /dev/null +++ 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]] \ No newline at end of file diff --git a/wiki/concepts/精确去重.md b/wiki/concepts/精确去重.md new file mode 100644 index 00000000..6ab3a620 --- /dev/null +++ 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 \ No newline at end of file diff --git a/wiki/entities/clawr.ing.md b/wiki/entities/clawr.ing.md new file mode 100644 index 00000000..ee49be25 --- /dev/null +++ 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) \ No newline at end of file diff --git a/wiki/index.md b/wiki/index.md index 8bc8dbd5..123f9a67 100644 --- 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 diff --git a/wiki/log.md b/wiki/log.md index 170bbd36..9b813089 100644 --- 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: diff --git a/wiki/overview.md b/wiki/overview.md index 1e69aa16..0ecea0f2 100644 --- 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��、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 \ No newline at end of file +- **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 \ No newline at end of file diff --git a/wiki/sources/x-account-analysis.md b/wiki/sources/x-account-analysis.md new file mode 100644 index 00000000..9c89b8f0 --- /dev/null +++ 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） \ No newline at end of file diff --git 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 new file mode 100644 index 00000000..dc85bd70 --- /dev/null +++ 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） \ No newline at end of file diff --git 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 new file mode 100644 index 00000000..c59088bf --- /dev/null +++ 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 + +## 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） \ No newline at end of file