Matthew Berman 的 OpenClaw 知识库

摘要

30 秒看懂

Matthew Berman 展示了他在一台刚清空的 MacBook Air 上用 OpenClaw 构建的个人知识库。他把链接丢进 Telegram，让智能体收集相关资料并与团队分享选中的内容，之后再用自然语言搜索资料库。他指出，设置 X 内容采集花了不少功夫。

1保存与搜索Berman 希望放入遇到的内容链接，再用自然语言搜索由此建立的知识库。
2追踪上下文对于 X 帖子，智能体会收集帖子串、回复和链接指向的外部页面，存入中央资料库。
3注明来源后分享Slack 消息告诉团队 Matt 想让他们看某项内容，表明这是他选的。
4RAG 提示词提示词要求从 Telegram 采集网址、提取实体，并使用 SQLite 和向量嵌入。
5日后检索用自然语言请求查找 OpenAI 相关文章，系统会返回保存的文章和链接。

要点建议

Telegram 话题提供了一个简单的链接提交入口。
智能体追踪 X 的帖子串和外部链接，把相关内容收集到中央资料库。
SQLite 和向量嵌入支持一个可用自然语言查询的检索增强知识库。
分享到团队 Slack 的消息会注明是 Berman 选的，让同事知道内容来自他。
X API 和抓取方面的复杂问题使设置过程耗时较长。

主题Personal agents RAG 与知识库 Workflow automation Search & retrieval

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构建个人知识库

Berman 介绍了一台清空后安装 OpenClaw 的 MacBook Air，并解释了保存内容以供自然语言搜索的目标。

这是一台新准备的 MacBook Air。我清空了它并安装了 OpenClaw。我想要一个个人知识库：遇到任何内容时，只需放入链接，就能采集其中的所有信息，以后还可以用自然语言搜索整个资料库。

收集并分享帖子

一篇关于 Peter Steinberger 加入 OpenAI 的帖子展示了如何采集 X 帖子串和链接页面。系统还会在团队 Slack 中分享选中的内容并注明来源。

举个例子，Sam Altman 发帖宣布聘请 OpenClaw 创作者 Peter Steinberger 加入 OpenAI，领导个人智能体方面的工作。智能体对这条消息作出回应，然后去 X 获取帖子。它会查找回复，如果帖子属于一个帖子串，就收集整个帖子串；它还会追踪外部链接，将相关资料放进我的中央资料库。

这条内容也出现在我们的团队 Slack 中，并附上一句“Matt 希望你看看这个”。我希望团队知道这些资料是我读过并亲自选出的，而不是以为 OpenClaw 只是在给他们乱发链接。