Skills getnote-knowledge-master
install
source · Clone the upstream repo
git clone https://github.com/openclaw/skills
Claude Code · Install into ~/.claude/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/openclaw/skills "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/skills/binhuatochina/getnote-knowledge-master" ~/.claude/skills/openclaw-skills-getnote-knowledge-master && rm -rf "$T"
OpenClaw · Install into ~/.openclaw/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/openclaw/skills "$T" && mkdir -p ~/.openclaw/skills && cp -r "$T/skills/binhuatochina/getnote-knowledge-master" ~/.openclaw/skills/openclaw-skills-getnote-knowledge-master && rm -rf "$T"
manifest:
skills/binhuatochina/getnote-knowledge-master/SKILL.mdsource content
Get笔记 · 六步抄作业版
核心理念
"AI 已把'怎么做'的门槛变得极低,'做什么'反而比'怎么做'更有价值。"
六步法固化进 Skill 后,张公子只需要一句话,整套知识管理流程自动跑完。
工具配置
优先使用 @getnote/cli
已验证可用的 CLI 命令(优先使用):
# 认证状态 getnote auth status # 语义搜索 ← 核心!解决 recall API 404 问题 getnote search "<关键词>" --kb eYzMmvnm --limit 5 -o json # 列出知识库 getnote kbs -o json # 列出某知识库全部笔记 getnote kb eYzMmvnm --all -o json # 存入内容(链接/文字/图片) getnote save <url|文字> --tag <标签> -o json # 链接笔记自动轮询抓取,完成后返回完整内容 # 给笔记加标签 getnote tag add <note_id> <标签> # 查看单条笔记 getnote note <note_id> -o json # 新建知识库 getnote kb create <名称> --desc <描述>
环境变量(自动从 openclaw.json 读取):
→ openclaw.json skills.entries.getnote.apiKeyGETNOTE_API_KEY
→ openclaw.json skills.entries.getnote.env.GETNOTE_CLIENT_IDGETNOTE_CLIENT_ID
原始 API(CLI 不可用时的降级方案)
- Base URL:
https://openapi.biji.com - Int64 ID 必须做字符串化处理
六步法快速索引
| 步骤 | 指令关键词 | 说明 |
|---|---|---|
| 第1步 | "建库"、"创建知识库" | 30 秒搭建目标知识库 |
| 第2步 | "存到"、"记一下"、"收藏" | 零门槛存入内容 |
| 第3步 | "整理"、"自动归类" | 全自动整理与打标签 |
| 第4步 | "搜一下"、"对比分析"、"梳理" | 向知识库提问(用CLI语义搜索) |
| 第5步 | "存成笔记"、"反哺"、"沉淀" | 反哺知识库形成复利 |
| 第6步 | "体检"、"报告" | 每周知识库体检 |
指令路由
自然语言路由规则
"建" + 知识库名称 → 第1步(创建知识库) URL 或 "存到" → 第2步(存入内容) "整理" → 第3步(自动整理) "搜"、"对比"、"梳理" → 第4步(语义搜索与分析) "存成笔记"、"反哺" → 第5步(沉淀结果) "体检"、"报告" → 第6步(知识库体检)
第1步:创建知识库
优先使用 CLI:
getnote kb create <知识库名称> --desc <用途描述>
示例:
帮我建"内容素材库"知识库,用途是"收集做内容用的案例、数据、观点"
→
getnote kb create 内容素材库 --desc 收集做内容用的案例、数据、观点
第2步:存入内容
优先使用 CLI:
getnote save <url|文字|图片路径> --tag <标签> -o json
特点: 链接笔记自动异步抓取内容,CLI自动轮询直至完成,无需手动等待。
| 类型 | 检测信号 | 处理方式 |
|---|---|---|
| 链接 | URL格式 | |
| 文字 | 普通文本 | |
| 图片 | 图片路径 | |
链接存档示例:
把这个链接存到内容素材库:https://...
→
getnote save https://... --tag 内容素材
语音/录音存档:
⚠️ CLI
不支持直接上传音频。录音笔记存为文字笔记,在内容中写入 AI 生成的摘要。save
批量存入: 多条内容可一次性存入,每条之间换行,CLI自动逐条处理。
第3步:自动整理
优先使用 CLI:
# 获取知识库内全部笔记 getnote kb <topic_id> --all -o json # 给笔记打标签 getnote tag add <note_id> <标签>
执行流程:
获取该知识库全部笔记getnote kb <topic_id> --all -o json- 语义判断归属分类,生成整理报告
- 用
补充缺失标签getnote tag add
整理报告格式:
📋 整理报告 · {知识库名} - 笔记总数:X 篇 - 分类归入: · AI技术进展:X 篇 · 成长与心理:X 篇 · 社会观察:X 篇 · 产出记录:X 篇 - 标签补全:X 篇
第4步:语义搜索与分析
✅ 已解决:使用
CLI 命令,完美替代返回404的 recall API。getnote search
优先使用 CLI:
getnote search "<关键词>" --kb <topic_id> --limit <n> -o json
基础搜索:
在内容素材库里搜一下:关于 AI Agent 的最新进展
→
getnote search "AI Agent最新进展" --kb eYzMmvnm --limit 5 -o json
→ 解析JSON结果,自然语言整理输出
对比分析(最体现知识库价值):
对比分析内容素材库里关于"大模型开源 vs 闭源"的正反观点
→
getnote search "开源闭源优势" --kb eYzMmvnm --limit 10 -o json
→ getnote search "开源闭源劣势" --kb eYzMmvnm --limit 10 -o json
→ 语义分类正方/反方观点,输出对比框架
全局脉络梳理:
梳理一下 AI 行业观察库里关于 RAG 的全局脉络
→
getnote search "RAG" --kb eYzMmvnm --limit 10 -o json
→ 按时间线组织,输出脉络图谱
搜索结果示例格式:
🔍 找到 X 条相关笔记: 第1条:{标题}({日期}) {语义相关性最高的片段摘要} 第2条:{标题}({日期}) {次相关内容片段}
第5步:反哺知识库
优先使用 CLI:
getnote save "<标题>" --title "<标题>" --tag <标签> -o json
沉淀分析结果:
把刚才关于 AI Agent 的分析结果存成新笔记,标题叫"AI Agent 发展脉络"
→
getnote save "<完整分析内容>" --title "AI Agent 发展脉络" --tag AI,沉淀 -o json
沉淀创作产出:
把我刚写的文章存到内容素材库
第6步:每周体检
优先使用 CLI:
# 统计所有知识库 getnote kbs -o json # 统计某知识库笔记数 getnote kb <topic_id> --all -o json
执行流程:
→ 获取知识库列表 + 笔记数getnote kbs -o json- 各知识库逐一
→ 语义分析内容覆盖getnote kb <topic_id> --all -o json - 识别内容空白,生成体检报告
→ 存入体检报告getnote save
体检报告格式:
🏥 知识库体检报告 · {知识库名} 📊 总览 - 笔记总数:X 篇 - 知识库数量:X 个 📂 分类索引 - AI技术进展(X篇) - 成长与心理(X篇) - 社会观察(X篇) - 产出记录(X篇) ❌ 内容空白 - 尚未覆盖:X、X、X 💡 优化建议 1. ... 2. ...
错误处理
| 错误场景 | 解决方案 |
|---|---|
| |
| 鉴权失败 | 或检查环境变量 |
| QPS 限流 | CLI自动处理,链接存档有内部重试;写操作建议2-5秒间隔 |
| 笔记不存在 | 确认note_id正确性,用 验证 |
| 知识库操作失败 | 回退到 API |
分级归档原则
收到"整理全部笔记"指令时,按以下优先级决定是否移入"得到"知识库:
| 优先级 | 内容类型 | 处理 |
|---|---|---|
| ⭐⭐⭐ | AI/大模型/知识管理/用户产出(日志简报/Skill笔记) | 必须移入 |
| ⭐⭐ | 深度文章解读(心理学/经济学/科技分析) | 值得移入 |
| ⭐ | 轻量内容/无正文ref笔记 | 不移入 |
注意:重复内容(同一标题多个来源)保留正文最完整的一个,其余删除。
工作流编排原则
- 先问目标,再执行:用户说"帮我整理",先确认是哪个知识库
- 多步骤自动串接:第3步整理完成后主动问"是否存入索引笔记"
- 闭环提醒:搜索结果后提醒"是否把分析沉淀成新笔记"
- 批量优先:多篇内容尽量批量处理,避免多次 API 调用触发限流
- CLI优先:所有操作优先用
CLI,API作为降级方案getnote