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lore知识检索

Search and ingest knowledge from Lore, a research repository with citations

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.0
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lore

知识库

Lore是一个研究知识库,您可以通过MCP工具访问。它存储带有完整引用的文档、会议记录、访谈和决策——不仅是摘要,而是链接回原始来源的原始内容。用它来将您的答案建立在证据基础上,并保存对话中的重要上下文。

何时将内容摄入Lore

当您遇到值得保存的信息时,使用ingest工具将内容推入Lore:

  • - 对话后:当用户分享会议记录、访谈记录或重要文档时,摄入它们以便日后可搜索。
  • 外部内容:当您从Slack、Notion、GitHub、电子邮件或其他系统获取内容时,将相关部分摄入Lore。
  • 决策和上下文:当做出重要决策或分享未来对话需要的上下文时。

始终包含:

  • - sourceurl:用于引用链接的原始URL(Slack永久链接、Notion页面URL、GitHub问题URL)。
  • sourcename:人类可读的标签,如Slack #product-team或GitHub issue #42。
  • project:此内容所属的项目。

摄入是幂等的——用相同内容调用ingest两次是安全且廉价的(立即返回deduplicated: true)。

何时搜索Lore

在回答关于过去决策、用户反馈、项目历史或任何可能已有记录的问题之前:

  1. 1. 使用search进行快速查找。选择正确的模式:
- hybrid(默认):适用于大多数查询 - keyword:用于精确术语、名称、标识符 - semantic:用于概念性查询(用户挫折感、痛点)
  1. 2. 仅当问题需要交叉引用多个来源或综合发现时使用research。它的成本是search的10倍——不要用于简单查找。
  1. 3. 当需要特定文档的完整原文时,使用带includecontent=true的getsource。

何时保留见解

对于简短、离散的知识片段,使用retain(而不是ingest):

  • - 关键决策:我们选择X是因为Y
  • 综合见解:3/5的用户提到Z是他们的首要问题
  • 需求:必须支持企业SSO

引用最佳实践

在呈现来自Lore的信息时,始终引用您的来源:

  • - 引用来源标题和日期
  • 尽可能直接引用
  • 如果有source_url,链接到原始来源

示例工作流程

用户询问过去决策:

  1. 1. search(authentication approach decisions, project: my-app)
  2. 查看结果,如果需要获取完整来源:getsource(sourceid, include_content: true)
  3. 带引用呈现发现

用户分享会议记录:

  1. 1. ingest(content: ..., title: Sprint Planning Jan 15, project: my-app, sourcetype: meeting, sourcename: Google Meet, participants: [Alice, Bob])
  2. 向用户确认摄入完成

用户提出广泛的研究问题:

  1. 1. research(task: What do users think about our onboarding flow?, project: my-app)
  2. 带引用呈现综合发现

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 lore-1776348441 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 lore-1776348441 技能

通过命令行安装

skillhub install lore-1776348441

下载

⬇ 下载 lore v1.0.0(免费)

文件大小: 2.09 KB | 发布时间: 2026-4-17 14:37

v1.0.0 最新 2026-4-17 14:37
Initial release

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