u

name	u
version	1.3.0
homepage	https://github.com/spikesubingrui-design/u
clawhub_slug	u
description	把 Obsidian 变成 OpenClaw memory + gbrain 知识图谱的可视化 GUI：单 vault、wikilink 图谱、 memory 日记软链、DB 页面物化导出，编辑仍回灌 sync/embed；可选升华候选队列把日记里反复出现的 话题提议成图谱页面；v1.2 附策展宪法（给写图谱的 agent 的系统提示词：收录三问／分类 rubric／ 页面密度标准／重铸模板／问答回流）；v1.3 附检索流水线（关键词+向量双引擎 RRF 融合／时间衰减／ MMR 去冗／一跳图扩展，配评测集把召回从 0/10 修到 10/10）。触发词：obsidian脑库 / 第二大脑可视化 / gbrain obsidian / memory图谱 / 连点成面 / second brain vault / 知识策展 / 图谱堆积 / 召回 / 检索融合 / RRF
metadata	{"openclaw":{"emoji":"💎"}}

U ——「你」的记忆，终于看得见

问题：OpenClaw 的 memory_search 和 gbrain 的 Postgres 图谱对 agent 可见，对人不可见。
解法：Obsidian 打开 gbrain wiki 作 vault，软链 memory/ 日记进来，可选 gbrain export 把 DB 页面物化成 markdown——一套文件，三路索引。

何时加载本 Skill

• 用户要把 Obsidian 和 OpenClaw memory / gbrain 打通
• 用户说「第二大脑可视化」「memory 图谱」「连点成面」「想在 Obsidian 里看 agent 写的记忆」
• 用户已有 gbrain + ~/wiki（或同类 markdown 脑库），要加 GUI

架构（一图流）

OpenClaw workspace/memory/*.md  ──symlink──►  ~/wiki/memory/     ◄── Obsidian 浏览
gbrain Postgres (426+ pages)   ──export──►  ~/wiki/**/*.md       ◄── Obsidian 图谱
Agent cron                     ──sync────►  Postgres + vectors   ◄── 后台不变

安全约束（必须遵守）：

• memory 必须在 ~/wiki/.gitignore 里 → gbrain sync 是 git-diff 驱动，不会把日记重复入库
• .obsidian/ 被 gbrain isSyncable 跳过（隐藏目录）
• 不要改 alwaysUpdateLinks: true，避免 Obsidian 批量重写 gbrain 的 [[路径式]] 链接

Phase 0 — 确认路径

变量	默认	说明
WIKI_DIR	~/wiki	gbrain git 仓库根
MEMORY_DIR	~/.openclaw/workspace/memory	OpenClaw 日记 MD
GBRAIN_BIN	gbrain	CLI 在 PATH

Phase 1 — 一键搭建（推荐）

bash skills/u/scripts/setup-vault.sh
# 或指定路径：
WIKI_DIR=~/wiki MEMORY_DIR=~/.openclaw/workspace/memory bash scripts/setup-vault.sh

脚本会：创建 memory 软链、写入 .gitignore、预置 .obsidian/app.json（wikilink + absolute + 不自动改链）。

Phase 2 — 物化 DB 页面（可选但强烈推荐）

若 Postgres 里页面多于磁盘 .md（常见于 MCP put_page 只写 DB）：

gbrain export --dir "$WIKI_DIR"
cd "$WIKI_DIR" && git add -A && git commit -m "materialize gbrain pages for Obsidian"

物化后 Obsidian 图谱 wikilink 解析率通常从 ~28% 升到 84%（README 同口径）。

Phase 3 — 打开 Obsidian

1. Obsidian → Open folder as vault → 选 WIKI_DIR
2. 左侧 Graph view：看 people / projects / concepts / synthesis 簇
3. 打开 memory/2026-MM-DD.md → 右栏 Backlinks → Unlinked mentions 跳到引用该日记的 gbrain 页面

Phase 4 — 验证清单

• ls -la $WIKI_DIR/memory 显示 symlink
• cd $WIKI_DIR && git status 不出现 memory/*.md
• 图谱中有连线（说明 [[projects/foo]] 被解析）
• 编辑任意 gbrain 页面保存后 git status 有改动（cron 会 sync+embed）

Phase 5 — 连点成面：升华候选（可选，v1.1）

图谱可见之后下一个问题：日记里反复提到的话题，怎么变成图谱页面？两种坏做法都见过—— agent 自己判断该记就直接写页面（错了没人把关，一直留在图里）；或者干脆没人写（图谱 永远比日记落后）。distill-candidates.py 走中间路线：只提议，不下笔。

python3 skills/u/scripts/distill-candidates.py --dry-run

跑起来后扫 MEMORY_DIR 里近 14 天的日记，对照 WIKI_DIRS（默认 people,companies,projects,concepts）里已有页面的 title/aliases 建词表，找「跨 ≥2 天 反复出现」的话题，写一份 distill-inbox.md 到 vault 根：A 区是已有页面没跟上的，B 区是 反复出现但还没页面的候选。不加 --dry-run 才会真的落盘；即便落盘也只写 distill-inbox.md 和 .distill_heartbeat.json 两个文件，从不碰 memory/ 或任何图谱页面。

接受某条候选后，是你（或让 agent）去更新/新建那个页面——这一步刻意留给人，跳过它才是 自动记忆系统最容易埋雷的地方。

可选接进 cron，让队列每天自动刷新（仍然只提议）：

# OpenClaw
openclaw cron create --no-agent --script skills/u/scripts/distill-candidates.py "0 3 * * *"

Phase 6 — 策展宪法：有用的图谱，不是好看的堆积（v1.2）

队列（Phase 5）解决「谁来把关」，还剩「按什么标准写」。放着不管，vault 的第二种死法是： 页面越攒越多、个个看着完整，但没有一页会在未来某次真实提问时被命中——看似完美的知识点堆积。

references/knowledge-curation.md 是一份给写图谱的 agent 的系统提示词，建/改/分类 任何页面前先读它。核心判据一句话：一页知识有用，当且仅当它会被未来的真实提问命中并接住。

• 收录三问（任一为否不建页）：改变行动吗？会被再问吗？胜过模型自带知识吗？
• 分类 rubric：每个目录一条判据 + 正反例，治「agent 分类不准」
• 密度标准：重写优先于追加；头三行定生死；每页必带「本页要能回答」小节（2–5 个真实问题）
• ⭐ 问答回流：agent 综合出好答案时在日记记一行 ⭐page-candidate: <拟题>（中文 ⭐候选页: 亦可），v1.2 的 distill-candidates.py 会把它提进队列 B 区置顶；建页后把 ⭐ 改成 ✅ 即不再上榜。禁止绕过队列直接建页。
• D 区重铸候选：脚本自动扫出「贴满更新膏药」的增生页，接受后按宪法 §5 模板熔铸成 稠密单篇（验收：短 30%+ 且信息零丢失）
• 进阶（需自己接线，宪法 §6 有做法）：检索日志 miss→建页信号、45 天零命中→退役提案、 每月矛盾体检

把宪法接进你的 agent 指令（AGENTS.md / CLAUDE.md）只需一行：

建/改 wiki 页前先读 skills/u/references/knowledge-curation.md（收录三问+rubric+密度标准）；重写优先于追加。

Phase 7 — 检索流水线：从"两路合并"到真正召回（v1.3）

策展宪法解决"写什么"，还有一半没解决："查得到吗"。实测过：把 memory_search （关键词）和 gbrain query（向量）朴素合并、按分数排序、切 top20——对真实提问 （"XX是谁"这类完整问句）10 条测试用例 0 条命中，MRR 为 0。根因：向量引擎对 多词中文/疑问句直接返回零结果，即使同一实体用单个词查询能到 0.7+ 分。

scripts/recall.mjs 重写为六步流水线，同一评测集从 0/10 做到 10/10（MRR 0→0.75）：

1. 查询归一化——原句 + 剥疑问词核心句 + 从你自己 wiki 的 title/aliases 建的 实体表抽实义词 + CJK 前缀 n-gram
2. 双引擎分工——关键词引擎慢，只发原句+2个实义词；向量引擎快，发全部变体
3. RRF 融合（k=60）——不同引擎的分数不可比，但排名可比，免归一化
4. 时间衰减 + 频次——按内容类别设半衰期，下限 0.5 防止强命中被埋没
5. MMR 去冗（λ=0.7）——避免 top-K 塞满近重复片段
6. 一跳图扩展——命中页的出链页顺带打折带出

bun scripts/recall.mjs "<query或完整问句>"

配套评测工具 scripts/recall-eval.mjs——"感觉变准了"不是结论，跑一遍数字 才是。从 ops/recall-eval.example.jsonl（虚构样例）起步，换成你自己的真实问题：

bun scripts/recall-eval.mjs --eval ops/recall-eval.jsonl

改 recall.mjs 任何参数前，先跑一遍评测集，别凭感觉。 完整设计动机、每步 "为什么"见 references/retrieval-pipeline.md。

可选：定期跑评测集的健康检查 cron，通过率跌破阈值才告警、全绿静默——防 embedding 过期、引擎挂掉、参数改坏这类不会自己吱声的静默退化。

Agent 写入纪律（与 AGENTS.md 记忆桥接一致）

用户在 Obsidian 手改 markdown 后：

• gbrain 侧：link-maintenance / auto-ingest cron 会 sync --no-embed + embed --stale
• memory 侧：仍在 workspace/memory/，由 memory_search 索引，不要把 memory 提交进 wiki git

故障排除

症状	处理
图谱很空、大量悬空链接	跑 gbrain export --dir $WIKI_DIR
memory 在 git 里出现	确认 .gitignore 含 memory
Obsidian 把链接改成 [text](path)	检查 useMarkdownLinks: false
[[Naval Ravikant]] 不解析	显示名链接；给目标页加 frontmatter aliases

相关

• skills/brain-ops — gbrain 写入规范
• skills/memory-setup-openclaw — memory_search 配置
• skills/planning-with-files — 长任务落盘到 memory

详细架构与 mermaid 图见 references/architecture.md。