Notes Knowledge Mapper

name: knowledge-mapper description: "Notes knowledge mapper. Input Markdown/TXT notes or a topic folder; extract entities, similar ideas, relationships, and map views, then output searchable JSON/graph summaries and follow-up questions. Privacy boundary: local-first analysis unless the user explicitly chooses otherwise."

• 📄 文档解析: 支持 Markdown、TXT 格式
• 🔍 实体识别: 基于规则和关键词的实体提取
• 🔗 关系发现: 基于共现的实体关系提取
• 📊 知识可视化: 文本、JSON、GraphViz DOT 格式导出
• 🔎 知识查询: 搜索实体和文档

安装

# 添加到 PATH
ln -s ~/.openclaw/workspace/skills/knowledge-mapper/knowledge-graph ~/.local/bin/knowledge-graph
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使用

添加文档

# 添加 Markdown 文档
knowledge-graph add ~/documents/article.md

# 添加文本文件
knowledge-graph add ~/notes/ideas.txt

查看文档列表

knowledge-graph documents

查看实体

# 列出所有实体（默认50个）
knowledge-graph entities

# 列出更多实体
knowledge-graph entities --limit 100

# 按类型过滤
knowledge-graph entities --type TECH

实体类型

• PERSON - 人物
• ORG - 组织/公司
• TECH - 技术/编程语言
• CONCEPT - 概念/术语
• TERM - 高频词/术语
• UNKNOWN - 未分类

查看关系

# 列出所有关系（默认30个）
knowledge-graph relations

# 列出更多关系
knowledge-graph relations --limit 50

导出知识图谱

# 文本格式（默认）
knowledge-graph export

# JSON 格式
knowledge-graph export --format json

# GraphViz DOT 格式（可用于绘图）
knowledge-graph export --format dot > graph.dot
dot -Tpng graph.dot -o graph.png

搜索知识库

# 搜索关键词
knowledge-graph search "人工智能"

# 搜索实体
knowledge-graph search "Python"

查看统计

knowledge-graph stats

示例工作流程

# 1. 添加文档到知识库
knowledge-graph add ~/docs/project-notes.md
knowledge-graph add ~/docs/research-paper.md
knowledge-graph add ~/docs/tech-stack.md

# 2. 查看提取的实体
knowledge-graph entities --limit 20

# 3. 查看发现的关系
knowledge-graph relations

# 4. 导出为可视化格式
knowledge-graph export --format dot > my-knowledge.dot

# 5. 生成图片（需要安装 GraphViz）
dot -Tpng my-knowledge.dot -o my-knowledge.png

数据存储

数据存储在 ~/.openclaw/data/knowledge-graph/: - knowledge_graph.db - SQLite 数据库

技术栈

• Python 3.8+
• SQLite
• argparse
• 正则表达式（实体提取）

扩展计划

• [ ] 支持更多文档格式（PDF、Word）
• [ ] 集成 NLP 模型进行更精确的实体识别
• [ ] 支持关系推理和补全
• [ ] 交互式知识图谱可视化
• [ ] 实体链接和消歧

这个 Skill 功能设计合理，文档说明详细，但可惜压缩包里缺少核心代码文件，暂时无法使用。优点是支持本地存储保护隐私，导出格式丰富；不足是实体识别依赖简单规则，容易出错，且只能处理 Markdown 和文本文件，不支持 PDF、Word 等常见格式。整体完成度较低，需要作者补充代码后才能正式使用。