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gbrain
使用 gbrain CLI 接管 agent 记忆管理:先查脑、写入/维护第二大脑、导入 Markdown、向量检索、图谱/时间线、embed/sync/dream/onboard。用户要求记忆、brain-first 查询、知识库维护时使用;不要替代实时网页搜索或其它专用业务 skill。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
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使用 gbrain CLI 接管 agent 记忆管理:先查脑、写入/维护第二大脑、导入 Markdown、向量检索、图谱/时间线、embed/sync/dream/onboard。用户要求记忆、brain-first 查询、知识库维护时使用;不要替代实时网页搜索或其它专用业务 skill。
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基于 SOC 职业分类
| name | gbrain |
| description | 使用 gbrain CLI 接管 agent 记忆管理:先查脑、写入/维护第二大脑、导入 Markdown、向量检索、图谱/时间线、embed/sync/dream/onboard。用户要求记忆、brain-first 查询、知识库维护时使用;不要替代实时网页搜索或其它专用业务 skill。 |
读者:大模型 / AI Agent。
用途:根据本手册决定何时、如何调用 gbrain。
调用优先级:① Shell CLI(gbrain命令)→ ② MCP 工具(仅当无 shell 执行权时)
关联文档:本 skill 下的references/目录(上游 gbrain skillpack 快照)。写入前读references/_brain-filing-rules.md;匹配子 skill 时读references/<name>/SKILL.md全文;路由表见references/RESOLVER.md。
OpenClaw 容器内 skill 通常位于 /app/skills/gbrain;本地开发以实际挂载为准:
GBRAIN_REF="${OPENCLAW_SKILL_GBRAIN_DIR:-/app/skills/gbrain}/references"
# 例:cat "${GBRAIN_REF}/query/SKILL.md"
| 文件/目录 | 作用 |
|---|---|
references/_AGENT_README.md | 冷启动契约:路由、frontmatter triggers |
references/_brain-filing-rules.md | 写入前必读:页面归档规则 |
references/_output-rules.md | 输出质量标准 |
references/_friction-protocol.md | 摩擦日志协议 |
references/RESOLVER.md | 意图 → 子 skill 路由表 |
references/manifest.json | skillpack 清单(名称、路径、版本) |
references/conventions/ | 跨 skill 约定(brain-first、search-modes 等) |
references/<skill-name>/SKILL.md | 各子 skill 完整工作流 |
references/migrations/ | 版本迁移说明 |
gbrain query / gbrain search / gbrain get 查脑。gbrain --help。gbrain import <path>,必要时 gbrain embed --stale。gbrain onboard --check --json、gbrain embed --stale、gbrain dream、gbrain doctor --json。你是用户的 brain 操作员。人物/公司/会议/项目信息必须从 gbrain 读取,不得用训练数据或随意上网替代。
默认做法:通过 shell 执行 gbrain 子命令,解析终端输出(建议加 --json)。
gbrain sources current --json # 操作前确认 source
gbrain query "用户的问题" --json
gbrain get people/alice-example
gbrain think "会前需要了解什么?"
仅当你没有 shell(纯 MCP 客户端、无 exec)时,才改用 MCP 工具(见 §8)。
gbrain <cmd>,不要默认走 MCP。gbrain query;只有 query 薄/空、或明确只要关键词命中且要省 embedding 时才用 search。memory_search 代替 brain。[Source: people/alice-example, compiled truth]。put / capture / 改仓库文件后执行 gbrain sync,必要时 gbrain embed。gbrain graph-query,不要只靠 gbrain query。gbrain sources current + gbrain stats(怀疑连错库时)。每次新会话或换目录前:
export GBRAIN_HOME="${GBRAIN_HOME:-/by/.openclaw/gbrain}" # brain 根;数据在 $GBRAIN_HOME/.gbrain/
export GBRAIN_SOURCE=wiki # 可选;不设则走 7 层 source 解析
| 全局 flag | 用途 |
|---|---|
--json | Agent 解析输出时必加 |
--source <id> | 单次命令指定 source(优先级最高) |
--brain <id> | 多 brain 挂载时指定库 |
--quiet | 少废话;与 --json 合用 |
gbrain --source wiki query "问题" --json
gbrain sources current --json # 查看当前解析到哪一层
| 用户意图 | 第一步 | 不够时 | 需要全文 | 禁止 |
|---|---|---|---|---|
| 已知 slug | gbrain get <slug> | — | — | 不要先 query/search |
| 专名/关键词 | gbrain query "<词或短问>" | gbrain search(省 embedding) | gbrain get | 不要先上网;不要默认 search |
| 自然语言问题 | gbrain query "<问题>" | gbrain get | 介绍类必 get | 不要只用 search |
| 要合成答案+缺口 | gbrain think "<问题>" | — | — | 不要只贴片段 |
| 人物关系 | gbrain graph-query ... | gbrain query | gbrain get | 不要纯向量搜关系 |
| 时间线 | gbrain timeline <slug> | gbrain query | gbrain get | — |
| 保存想法 | gbrain capture "..." | — | — | 不要只写聊天 |
| 写/改页面 | gbrain put <slug> + sync | — | — | 不要乱路径 |
| 会议/链接/媒体入库 | 读 ingest 类 skill(§7) | — | — | — |
| 核验论文 | 读 academic-verify skill | — | — | — |
| 健康/维护 | gbrain doctor / gbrain dream | — | — | — |
query vs search vs think(默认 query)| 命令 | 何时用 |
|---|---|
gbrain query | 默认首选:专名、关键词、自然语言问题一律先 query(混合检索 + 可选 expand) |
gbrain search | 备用:query 薄/空、或明确只要 FTS 且要省 embedding 时 |
gbrain think | 要一段完整答复 + 引用 + 缺口说明(query 不够合成时) |
gbrain query "alice-example" --json
gbrain query "alice-example 最近进展" --json
gbrain query "问题" --no-expand --json # 关闭多查询扩展,更快更省
gbrain search "alice-example" --json # 仅 query 不够或要省 embedding 时
gbrain think "会前需要了解 alice-example 什么?" --json
本地 CLI 可指定搜索模式(MCP 不行):
gbrain query "问题" --mode balanced --json
gbrain search modes --json
原则:先 query,再按需降级或加深。
# Step 0(可选)确认环境
gbrain stats --json
gbrain sources current --json
# Step 1 混合检索(默认,专名/关键词/自然语言都用 query)
gbrain query "<用户问题或专名>" --json
# → 有结果且够用 → Step 3
# → 薄/空 → Step 2
# Step 2 备用:纯关键词 FTS(省 embedding,或 query 对专名零命中)
gbrain search "<专名或关键词>" --json
# → 仍空 → 告知用户 brain 无此信息;经同意再外网
# → 有结果 → Step 3
# Step 3 读全文(需要时)
gbrain get people/alice-example
# 或从 query 结果里取 slug
# Step 4 回答用户(在对话中)
# → 每句带 [Source: slug, section]
# → 写明缺口
gbrain get 整页query 片段即可(必要时再 search)用户陈述 > compiled truth > timeline > 外部 enrichment。冲突时引用双方。
gbrain query "<question>" [--no-expand] [--mode MODE] [--json] [--source ID] # 默认首选
gbrain ask "<question>" # query 别名
gbrain search "<query>" [--json] [--source ID] # 备用:纯 FTS,省 embedding
gbrain think "<question>" [--json] [--since 30d]
gbrain get <slug> [--json]
gbrain list [--type person] [--tag X] [-n 20] [--json]
gbrain backlinks <slug> [--json]
gbrain timeline <slug> [--json]
gbrain timeline-add <slug> <YYYY-MM-DD> "<text>"
gbrain graph <slug> [--depth N] [--json]
gbrain graph-query <slug> --type works_at --direction in [--depth N] [--json]
gbrain link <from> <to> [--type works_at]
gbrain unlink <from> <to>
--type | 含义 |
|---|---|
works_at | 就职 |
attended | 参加 |
invested_in | 投资 |
founded | 创立 |
advises | 顾问 |
mentions | 提及 |
示例:
gbrain graph-query companies/acme-example --type works_at --direction in --json
gbrain graph-query people/alice-example --type attended --depth 2 --json
gbrain capture "用户原话或摘要"
gbrain capture --file /path/to/note.md
gbrain capture --stdin < note.md
gbrain put people/alice-example < page.md
gbrain delete <slug>
写入后必须:
gbrain sync --repo /path/to/brain-git # 或 gbrain sync(已配置 repo 时)
gbrain embed --stale # 需要检索到新内容时
写前确认目录:people/ companies/ meetings/ concepts/(见 §7.3)。
gbrain import /path/to/markdown --no-embed # 大批量先不嵌入
gbrain sync [--repo PATH] [--source ID]
gbrain sync --all
gbrain embed [--all | --stale | <slug>]
gbrain export --dir ./out/
gbrain doctor [--json] [--fix]
gbrain stats --json
gbrain health --json
gbrain extract all # 抽取链接+时间线
gbrain dream [--dry-run] [--json] # 隔夜维护一轮
gbrain orphans --json
gbrain lint <dir> [--fix]
gbrain search modes --json
gbrain features --json
gbrain sources list --json
gbrain sources current --json
gbrain sources add wiki --path /path/to/wiki
gbrain config get search.mode
gbrain config set search.mode balanced
gbrain config set provider_base_urls.openai "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
与 MCP 等价、但走 CLI 信任边界(可传 mode):
gbrain call query '{"query":"问题","mode":"balanced"}'
gbrain call get_page '{"slug":"people/alice-example"}'
gbrain jobs submit <handler> --params '{"key":"val"}' [--follow]
gbrain jobs list --json
gbrain agent run ... # LLM 子 agent
gbrain serve # stdio MCP(给 IDE 用)
gbrain serve --http --port 3131 # 远程 HTTP
Agent 自己不要优先 gbrain serve;应直接调子命令。
--json:便于解析 slug、score、chunks。gbrain query --json:返回 ranked chunks;不是整页。要全文再 gbrain get。gbrain think --json:含综合答案与元数据;优先用于「直接答用户」。gbrain stats --json:page_count/chunk_count 极少 → 可能连错库或未 sync。用户消息匹配 triggers 时,读完整 references/<name>/SKILL.md(路径相对 ${GBRAIN_REF})并按阶段执行;skill 内指定的命令仍优先用 CLI。路由 discovery 规则见 references/_AGENT_README.md(解析各 SKILL.md frontmatter 的 triggers:,不要依赖 RESOLVER 内已废弃的 managed-block 表)。
下表「Skill」列对应 references/<name>/SKILL.md:
| 触发意图 | Skill | 典型 CLI |
|---|---|---|
| 查一下 / who is / 背景 | query | gbrain query → gbrain get |
| remember this / 保存 | capture | gbrain capture |
| ingest / 入库 | ingest | gbrain sync + skill 流程 |
| 会议 transcript | meeting-ingestion | put + extract + sync |
| 链接/文章 | idea-ingest | skill 流程 |
| 视频/PDF | media-ingest | skill 流程 |
| enrich 人物公司 | enrich | gbrain enrich <slug> |
| fix citations | citation-fixer | skill 流程 |
| daily briefing | briefing | query + get + 编译 |
| 核验论文 | academic-verify | skill + 外网 |
| web research | perplexity-research | brain 上下文 + 外网 |
| brain health / dream | maintain | gbrain doctor / dream / extract |
| 后台任务 | minion-orchestrator | gbrain jobs submit |
| 首次安装 | setup | gbrain init + doctor |
完整表:references/RESOLVER.md(或 ${GBRAIN_REF}/RESOLVER.md)。
references/signal-detector/SKILL.md — 并行捕捉实体信号references/brain-ops/SKILL.md — 所有 brain 操作遵守本手册| 主语 | 目录 |
|---|---|
| 人 | people/ |
| 公司 | companies/ |
| 会议 | meetings/ |
| 概念 | concepts/ |
| 仅批量原始数据 | sources/ |
当环境只有 MCP 工具、无法 exec gbrain 时,按下表映射 CLI:
| CLI 命令 | MCP 工具 | 备注 |
|---|---|---|
gbrain query | query | 默认首选;expand 开;勿传 mode |
gbrain search | search | 备用;无 expand |
gbrain get | get_page | |
gbrain think | think | 远程可能禁 save |
gbrain stats | get_stats | |
gbrain list | list_pages | |
gbrain backlinks | get_backlinks | |
gbrain timeline | get_timeline | |
gbrain graph | traverse_graph | |
gbrain put | put_page | 写后仍需 sync(若工具有 sync_brain) |
OpenClaw 工具名可能带前缀 gbrain__query,以工具列表为准。
MCP 仅认 GBRAIN_SOURCE 环境变量作 source;CLI 还有 --source、.gbrain-source 等。结果不一致时以 CLI 为准排查。
According to [Source: people/alice-example, compiled truth]...brain 中没有自 … 以来关于 X 的记录| 现象 | CLI 侧操作 |
|---|---|
| query 薄/空、search 有 | 用 search 补一轮;并检查 embedding 是否缺失(gbrain doctor) |
| 都空但应有数据 | gbrain stats --json;gbrain sources current --json;检查 GBRAIN_HOME;gbrain sync |
| 写入后搜不到 | gbrain sync + gbrain embed --stale |
| 检索差 | gbrain doctor --json;试 --mode balanced;必要时 think 合成 |
| MCP 与 CLI 不一致 | 以 CLI 为准;查 source 与 GBRAIN_HOME |
| ❌ 不要 | ✅ 应该 |
|---|---|
| 有 shell 却只用 MCP | gbrain query / gbrain get |
| 凭模型知识答「X 是谁」 | gbrain query → gbrain get |
一上来就用 search | 先 gbrain query;query 不够再 search |
复杂问题只用 search | gbrain query 或 think |
| 把 query 的 chunk 当全文 | gbrain get <slug> |
| put/capture 后不 sync | gbrain sync + embed |
| 会议只写 meetings/ | 更新 people/ companies/ |
| 跳过 skill 即兴流程 | 读 SKILL.md |
export GBRAIN_HOME="${GBRAIN_HOME:-/by/.openclaw/gbrain}"
GBRAIN_REF="${OPENCLAW_SKILL_GBRAIN_DIR:-/app/skills/gbrain}/references"
gbrain stats --json
gbrain sources current --json
# 首次使用或不确定路由时:读 ${GBRAIN_REF}/_AGENT_README.md
然后按 §4 工作流处理用户问题。
复杂任务必须先读对应 references/<skill>/SKILL.md,不要即兴发挥。目录索引以 references/manifest.json 为准(当前 skillpack 版本见其中 version 字段)。
| 文件 | 何时读 |
|---|---|
references/_AGENT_README.md | 新会话冷启动 |
references/_brain-filing-rules.md | 任何写入前 |
references/_output-rules.md | 生成面向用户的正文 |
references/brain-ops/SKILL.md | 任意 brain 读/写/引用 |
references/signal-detector/SKILL.md | 每条消息并行捕捉实体信号 |
references/RESOLVER.md | 不确定该用哪个子 skill |
| 文件 | 何时读 |
|---|---|
references/query/SKILL.md | 复杂问答、专名/关系检索 |
references/conventions/brain-first.md | 检索链与 brain-first 原则 |
references/conventions/brain-routing.md | 多 brain / source 解析 |
references/conventions/search-modes.md | conservative / balanced / tokenmax |
references/conventions/model-routing.md | 模型路由约定 |
references/perplexity-research/SKILL.md | brain 上下文 + 外网研究 |
references/academic-verify/SKILL.md | 论文/引用核验 |
| 文件 | 何时读 |
|---|---|
references/capture/SKILL.md | remember this / 保存想法 |
references/ingest/SKILL.md | 通用 ingest 路由 |
references/idea-ingest/SKILL.md | 链接、文章、推文 |
references/media-ingest/SKILL.md | 视频、PDF、播客 |
references/meeting-ingestion/SKILL.md | 会议 transcript |
references/voice-note-ingest/SKILL.md | 语音笔记 |
references/enrich/SKILL.md | 人物/公司页 enrichment |
references/brain-taxonomist/SKILL.md | 写入前归档路径 |
references/eiirp/SKILL.md | 批量整理、归档研究线程 |
references/frontmatter-guard/SKILL.md | frontmatter 校验修复 |
references/citation-fixer/SKILL.md | 引用格式修复 |
| 文件 | 何时读 |
|---|---|
references/setup/SKILL.md | 首次安装 / init |
references/maintain/SKILL.md | doctor / dream / 健康巡检 |
references/migrate/SKILL.md | 从 Obsidian/Notion 等迁移 |
references/gbrain-upgrade/SKILL.md | 版本升级 |
references/skillpack-check/SKILL.md | 晨检 / cron 健康 JSON |
references/smoke-test/SKILL.md | 容器重启后冒烟 |
references/minion-orchestrator/SKILL.md | 后台 jobs / 子 agent |
references/migrations/*.md | 特定版本 schema 变更 |
| 文件 | 何时读 |
|---|---|
references/briefing/SKILL.md | 每日简报 |
references/daily-task-manager/SKILL.md | 任务增删改 |
references/daily-task-prep/SKILL.md | 晨间准备 |
references/cold-start/SKILL.md | 空 brain 冷启动导入 |
references/publish/SKILL.md | 分享 brain 页面 |
references/ask-user/SKILL.md | 需要用户二选一/多选时 |
完整 skill 列表(40+)见 references/manifest.json 的 skills[] 数组;RESOLVER.md 按触发意图分组。
CLI 优先 + Query 优先:能跑 gbrain 就用 gbrain;检索默认 query;MCP 是退路。子 skill 细则以 references/ 为准;行为以当前 gbrain CLI 版本为准。
当用户想了解本体如何开发和使用时使用本技能。它能够通过 CRM 的实际 DEMO,演示以下 6 项能力:1)自然语言数据查询(无需 SQL);2)聚合统计分析;3)字段歧义智能消歧;4)非结构化文本转对象和跨表视图的创建;5)数据操作(周报生成→信息抽取→客户录入→商机任务创建);6)非结构化本体的文档融合检索。你可以通过以下对话唤起本技能:「给我演示一下」「本体能做什么」「怎么创建对象和视图」「结构化和非结构化怎么融合」「帮我查一下客户数据」。
当你想让 Agent 查询或操作你自己定义的业务数据(而不是系统内置数据)时使用本技能。它能够帮你用自然语言定义一张新的数据表,并基于这张表开发出本体对象,设定字段和字段含义,数据自动存入专属 数据表;还能创建跨表视图,让 Agent 同时查询多个对象。定义完成后挂载到当前数字员工,Agent 就能直接查询和操作你的数据了。你可以通过以下对话唤起本技能:「帮我创建一个任务管理对象」「我想建一个拜访记录表,包含客户名、拜访日期、跟进结果」「查看我有哪些本体对象」「把任务对象挂载到我的助理」。
当你有文档、图片、视频等非结构化内容存在知识库里,想让 Agent 能像查结构化数据一样精准检索和操作它们时使用本技能。它能够帮你给非结构化内容打上结构化标签(定义字段,如日期、主题、参会人),让每份文档/图片/视频都带有可查询的属性,实现结构化数据与非结构化内容的融合检索。定义的标签字段相当于表的字段,支持新增、修改、删除操作。与结构化本体的区别在于:内容本身存在知识库里,而不是动态表。你可以通过以下对话唤起本技能:「帮我创建一个会议纪要对象,绑定到我的会议知识库」「我的周报存在知识库里,想让 Agent 能按日期和项目名检索」「查看我的知识库有哪些」「把会议纪要对象挂载到我的助理」。
把任意内容(网页链接、文章、关键词)整理成一份结构化的播客视频大纲,是制作播客视频的第一步, 后续的幻灯片和对话脚本都从这份大纲生成,保证两者内容一致。 只要用户想制作播客视频、把文章变成视频、做一期播客、先规划内容结构, 或者说"做个大纲"、"做播客"、"把这篇文章做成播客",就必须触发此技能—— 即使用户没有提到"大纲",只要目标是制作播客视频就要触发。
根据播客大纲生成双人对话脚本(主持人和嘉宾),对话自然流畅,每句话都标注对应的幻灯片编号, 方便后续配音和视频同步。也可以直接从关键词或文章生成对话脚本。 只要用户想写播客脚本、生成对话、把内容做成两个人聊天的形式、帮我写播客、做播客对白, 就应该触发此技能——即使用户只说"写个脚本"或"把这个做成对话"也要触发。
把幻灯片和播客配音合成为一个带字幕的视频,幻灯片随着对话内容自动切换,字幕逐句出现,是播客视频的最后一步。 只要用户说合成视频、生成视频、把幻灯片和音频合在一起、加字幕、做成视频、最后一步,好了合成吧, 或者前面几步都做完了想收尾,就应该触发此技能——即使用户只说"合成"也要触发。