SKILL.md — Obsidian 双层知识库系统
版本：0.2 | 更新：2026-05-22
技能名称：obsidian-knowledge-base
标签：knowledge-management, obsidian, rag, agent-memory, daily-pipeline
安装：npx clawhub@latest install obsidian-knowledge-base
将 Obsidian 转变为 AI 代理的双层知识库，支持完整的流水线：每日增量写入 → 结构化索引 → 上下文注入。
INBOX 层：原始材料输入（文章/对话/日志），非结构化
WIKI 层：结构化知识（概念卡 + Q&A 卡），可被 AI 核心直接调用
核心价值：解决“知识库瘫痪”问题 — 知识被写入，但 AI 每次都从头开始，因为它不知道库中有什么。
Obsidian Vault/
├── INBOX/ # 输入层（原始材料）
│ ├── articles/ # 文章（每日定时写入）
│ ├── conversations/ # 对话记录
│ └── 日志/ # 工作日志（日期索引）
└── wiki/
├── qa/ # Q&A 知识卡
│ ├── index.md # Q&A 索引（按类别）
│ └── Q-分类-摘要.md
└── concepts/ # 概念卡（深层结构）
├── index.md # 概念卡索引
├── 概念-主题名.md
└── ...
层 文件数量 原始大小 如何进入上下文
INBOX/articles 每日增量 原始材料 不注入；按需搜索
wiki/qa 约 200-500 张卡 约 500KB-1MB 每日 6KB 摘要注入
wiki/concepts 约 20-100 张卡 约 50-100KB 按需搜索
上下文策略（渐进披露）：
启动时：运行 wiki_daily_brief.py → 生成 6KB 类别摘要 → 注入上下文
任务期间：特定问题 → tdai_memory_search / wiki_search → 读取原始片段（约 700 个字符）
禁止：不要将完整的 wiki 内容注入上下文（会话限制：200KB）
4.1 INBOX/articles/ 【类别】YYYY-MM-DD-标题.md
示例：【行业研究】2026-05-22-某行业深度研究摘要.md
类别标签：城市更新 / 物业管理 / 土地市场 / 楼市分析 / 城投转型 / 政策速递 / 行业研究 / 他山之石
4.2 wiki/qa/ Q-类别-内容摘要.md
示例：Q-行业研究-商业物业租赁管理的关键点是什么.md
4.3 wiki/concepts/ 概念-主题名.md
示例：概念-城市更新.md
5.1 Q&A 卡片模板（前置）
---
type: qa
date: 2026-05-22
title: Q-类别-内容摘要
tags: [类别]
scenarios: [报告写作/文章写作/政策研究]
keywords: [关键词 1, 关键词 2]
operation: knowledge-query
---
问题（具体问题）
答案（完整答案，引用源文本，不概括）
5.2 概念卡片模板（前置）
---
type: concept
date: 2026-05-22
title: 主题名
tags: [类别, 子类别]
source: 源摘要
summary: 一句话核心结论
---
# 概念：主题名
何时使用
遇到以下关键词/场景时，优先考虑此卡：
核心结论（一句话）
详细内容
源/证据
内容禁止写入 wiki/qa/ 和 wiki/concepts/：
类别 示例 正确目的地
工作日志/每日事务 “今天完成的工作”，“核心完成事项” INBOX/日志/
OpenClaw 操作配置 “如何批量处理文档”，“cron 配置” skills/SKILL.md
内存/会话机制 “OpenClaw 内存方案”，“会话结构” memory/（非 wiki）
定时任务/Cron “如何编写 cron 任务” skills/SKILL.md
技术故障排除 “API 密钥无效排除” skills/SKILL.md
内容允许在 wiki 中：
任何通过分析和处理提炼的结构化知识，包括但不限于：
行业/领域知识（概念、模型、案例、数据）
政策解释和适用场景
研究报告的核心结论和方法
标准和操作指南
跨领域比较分析
经验法则：如果用户可以直接使用它来写报告或做出决定，那就是知识。
05:00 ── 输入结束 ──────────────────────────────
│ │ cron: 每日新闻抓取
│ → 抓取新闻 → 写入 INBOX/articles/
│ → 推送 Word 摘要给相关人员
│ 注：不要直接写入 wiki/；8:30 处理它
08:30 ── 输出结束（知识库注入） ──
│ │ cron: 每日知识库注入
│ → 扫描 INBOX/articles/ 今日新文件
│ → 写入 wiki/qa/（提取 Q&A 对）
│ → 写入 wiki/concepts/（提取概念卡）
│ → 过滤掉操作内容（见第 6 节）
│ → 运行 wiki_daily_brief.py 更新每日摘要
│ → 推送摘要给所有者（X 个新卡今日，Z 总数）
│ │ 会话启动时（自动）：
│ → 运行 wiki_daily_brief.py
│ → 注入 6KB 类别摘要到上下文
│ → AI 知道知识库中有什么可用
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