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      Kimi上線了OpenClaw手機版,給大家分享5種知識管理的神級技巧

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      最近沉迷Obsidian,

      OpenClaw+Claude Code的組合可以定時幫我把所有信息都存到Obsidian里,提示語放里頭,內容選題放里頭,郵箱里的訂閱也都搞里頭,今天先就來說說我的階段性踩過的坑,

      用Agent做知識管理!

      把URL,文件,圖片啥的丟給OpenClaw讀取只是第一步,用好定時和記憶系統才是真的爽。比方說做個第二大腦 or 定時定點追蹤某一個領域的熱門視頻,



      入庫的知識還能自動去重 or 在一個基礎信息源的基礎上直接迭代出一大堆有用的定時任務。



      等等等等,

      這次所有的提示語和安裝細節我都整理到文檔了,還是公眾號回復kimiclaw就好了

      我用的是新的手機對話端,KimiClaw,好處就是沒有飛書的一堆權限也可以在手機上用上,很多人會覺得工作屬性太強就沒興趣了。

      Kimi選了一種更輕的方式,來駕馭我已經養了很久的OpenClaw。

      預測一把,會有更多家模型App把類似OpenClaw這樣的Agent作為一個子功能,就跟之前App只能用來對話,現在還可以生圖生視頻生代碼一樣。



      先說結論,

      KimiClaw提供了兩種接入方式。第一種是一鍵部署,自帶聯網搜索和Clawhub來安裝Skills,還有40G云盤存儲。它會直接在云端幫你跑一個全新的OpenClaw實例,并且自動配好了K2.5 Thinking模型和Kimi Search聯網搜索。整個過程大概一分鐘就能搞定。

      對我來說,更有吸引力的是第二種,關聯已有實例。如果你像我一樣,本地已經有了一個養了很久的OpenClaw,你所有的配置,記憶,和已經安裝的Skill都會被完整保留,這樣就不需要看一個新教程配置又配置一個新的,一直持續迭代一個主力openclaw就可以了。



      OKOK,硬件準備就緒,上狠活,

      首先是信息的快速消化。

      春節這幾天我特無助,每天看到隔壁更新了四個視頻,今天凌晨看到Gemini 3.1 Pro更新了12分鐘大聰明就出稿子了,我合理懷疑OpenClaw成他數字分身了。

      我想了個招,把任何我覺得會是一個長期信息獲取的任務,都給加上定時和記憶功能。

      這幾天,我裝了個專門處理YouTube視頻的Skill。我給它的指令是,每天早上8點,去抓取我關注的幾個頻道的最新視頻,然后為每條新視頻生成一份核心報告,我甚至可以讓它記住我的頻道偏好列表,方便我后續隨時增刪。

      安裝這個skills:https://clawhub.ai/therohitdas/youtube-full

      每天早上 8 點,抓取下面YouTube頻道的最新視頻,生成一份包含核心摘要:
      @mreflow

      針對每條新視頻(過去 24-48 小時內發布):
      獲取視頻字幕。
      用2-3個要點總結核心內容。
      附上視頻標題、頻道名稱及鏈接。

      特殊說明:
      如果某個頻道ID無法識別,請通過搜索找到正確的頻道。
      請記住我的頻道列表,方便我后續增刪。



      不想浪費Token的話還有一招,

      讓KimiClaw主動維護一個已處理過的視頻列表,來避免重復生成。

      每天上午9:00,在 YouTube 上搜索關于“OpenClaw”的新視頻。

      排重機制:
      維護一個名為 seen-videos.txt 的文件,記錄已處理過的視頻 ID。
      僅針對該文件中不存在的新視頻獲取字幕。
      處理完成后,將新視頻 ID 存入 seen-videos.txt。

      單條視頻處理要求:
      獲取視頻字幕。
      生成3個要點的精簡摘要。
      標注出任何與我工作相關的內容。



      這種主動性,還可以更進一步。

      我可以讓KimiClaw轉職成目標管理教練,把我的個人長期目標,從職業發展,產品發布,到個人成長,全都告訴了它。然后,我讓它每天早上8點,根據我的這些長期目標,主動為我策劃它今天可以在我電腦上完成的任務。

      這是我的個人目標,記下來并在后續所有任務中作為默認參考:


      職業發展:
      1 小紅書賬號做到10萬訂閱
      2 建立可復現的內容方法論與系列欄目,持續增長與穩定爆款


      產品發布:
      1 在Q3前發布我的產品
      2 以跑通核心閉環的MVP為交付標準,優先可用與迭代


      個人成長:
      1 每月閱讀1本設計相關書
      2 每本書輸出結構化筆記,并落地到內容或產品中


      決策原則:
      1 優先做能同時推動增長與產品的事
      2 優先做可復現可沉淀的事

      每天早上 8:00,請根據我的長期目標,主動策劃 4-5 項你今天可以在我電腦上完成的任務。



      如果你打算開發自己的產品的話,還可以在剛剛的提示語下面加一句:

      根據今天我跟你對話信息開發一個能解決我問題的小應用原型(MVP)

      相信我,馬上就不缺靈感了。

      KimiClaw里面也支持HTML預覽,所以這些任務系統還可以做成看板展示,

      請使用 Next.js 為我構建一個看板(Kanban Board),用于展示你正在處理的所有任務。


      功能要求:
      狀態分列: 看板需包含“待辦 (To Do)”、“進行中 (In Progress)”和“已完成 (Done)”三個列表。
      實時更新: 當你完成任務時,看板狀態必須實時同步更新。


      還有一個大類就是讓KimiClaw過濾郵件長文,

      單獨給AI配一套賬號還是有好處的,我可以先用Playwright MCP訂閱Andrej Karpathy大神推薦的92個長文訂閱里有郵件訂閱的,其實做個RSS訂閱也行,但目前還是容易斷連,如果有解決方案的我們可以一起討論討論。

      https://gist.github.com/emschwartz/e6d2bf860ccc367fe37ff953ba6de66b


      然后再總結我這個獨立郵箱的內容,

      我希望你每天晚上 8 點運行一次定時任務,讀取過去 24 小時內的所有訂閱郵件(Newsletter)。

      用Clawhub搜索合適的skills完成這個任務。

      執行細節:

      整理一份核心要點摘要,并附上原文鏈接以便深度閱讀。

      完成后詢問我對本次內容篩選的評價。

      根據我的反饋更新你的記憶,不斷優化篩選偏好。



      到這一步就開始要記不住KimiClaw每天都存了多少定期任務了,

      所以我們需要一個第二大腦來降低記憶的摩擦力,抓信息就應該像發微信一樣簡單,搜索長期記憶就應該簡化一個網站里,

      我想搭建一個第二大腦系統 (Second Brain),用于復盤我們所有的筆記、對話記錄和記憶碎片。使用 Next.js 完成開發。

      功能清單:

      全量列表: 一個支持搜索的列表,展示所有記憶點和歷史對話。

      全局搜索 (Cmd+K): 支持通過快捷鍵喚起全局搜索,覆蓋系統內所有內容。

      多維篩選: 支持按日期和內容類型進行過濾。

      設計風格: 界面需保持極致簡約(Minimal UI)。



      我轉到KimiClaw的網頁版打開給大家看看,


      這個比我純用RSS或者純用網頁版的Gemini上總結多個網頁的內容好用很多,OpenClaw畢竟是有長期記憶的,能根據我的反饋來優化我的篩選偏好。


      那如果我沒有AJ大神推薦的好文,平時也沒有積累一大堆RSS,

      有沒有辦法可以快速豐富我們的知識庫呢?

      對一些我不熟悉但又需要持續關注的領域,我就要搬出我最近新看到的左腳踩右腳,原地飛天提示語,用一段時間一兩百個優質信息源簡簡單單兒。

      每周日18:00,運行一次Cron Job執行以下操作:
      財報檢索: 搜索下周科技與AI公司的財報日歷。
      目標篩選: 過濾出我關注的公司(如 NVDA, MSFT, GOOGL, META, AMZN, TSLA, AMD 等)。
      人工確認: 等待我確認具體要追蹤哪幾家公司。


      追蹤邏輯(當我回復要追蹤的公司后):
      精準調度: 為每家公司的財報發布時間分別設置一個單次定時任務(One-shot Cron Job)。
      結果抓取: 財報發布后,立即搜索業績結果。
      格式化摘要: 整理一份包含以下內容的報告:超預期/遜于預期(Beat/Miss)、營收、每股收益(EPS)、核心指標、AI 相關亮點以及業績指引(Guidance)。
      偏好記憶: 記錄我常追蹤的公司,以便每周自動向我推薦。



      它會為每家公司的財報發布時間,分別設置一個精準的單次定時任務。

      一旦財報發布,它會立刻抓取結果,并為我整理一份格式化的摘要報告。

      最后的最后,

      給大家超前預告個小彩蛋,

      KimiClaw連上電腦本地的OpenClaw后,

      可以安裝obisdian-direct Skill把obisdian作為知識庫,這也就是為什么我廢那么大勁要把這個鏈路打通。

      回過頭來看,

      每一個新產品出現,

      都在改變著我們跟信息互動的方式。

      聯網搜索解決了模型實時獲取信息的問題,Deep Research解決了短時間獲取大規模專業知識的問題,

      而一個帶定時任務和長期記憶的Agent,

      讓我不需要擔心輸入過多看了就忘,

      也不用花心思去反復打磨所謂的知識庫,

      知識庫是給AI看的,

      我們看它就好。

      @ 作者 / 卡爾

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