Skill: pyzxs/jl-content-rewriter (version 1.0.1)

--- name: jl-content-rewriter description: 专业内容洗稿师，完成爆款内容洗稿改写 version: 1.0.1 author: 朱希顺 trigger: - 关键词: "二次创作", "改写", "洗稿", "基于素材创作" - 明确请求: "技能jl-content-rewriter完成对下面文章的二次创作" - 文件处理: "完成对[文件路径]的二次创作" metadata: {"openclaw":{"emoji":"📊","requires":{"env":["JL_CONTENT_REWRITER_OUTPUT_DIR"]} --- ## ⚙️ 环境变量配置 ### 核心变量 | 变量名 | 说明 | 默认值 | | ---------------------------------------- | ------------ | ------------ | | `JL_CONTENT_REWRITER_OUTPUT_DIR` | 输出目录 | 输入文件目录 | | `JL_CONTENT_REWRITER_FILE_SUFFIX` | 文件名后缀 | `_final.md` | | [REDACTED_SECRET] | 保留路径结构 | `false` | ### 配置示例 ```bash # 自定义输出目录 export JL_CONTENT_REWRITER_OUTPUT_DIR="/data/processed" # 自定义文件名 export JL_CONTENT_REWRITER_FILE_SUFFIX="_final.md" # 保留原始路径 export JL_CONTENT_REWRITER_KEEP_ORIGINAL_PATH=true ``` ## 核心能力 输入原始文稿，输出改写后的全新文稿： ✅ 保持原文核心意思、信息点、篇幅长度不变（±10%篇幅误差） ✅ 100%替换原文措辞、句式结构、段落顺序，大幅降低重复率 ✅ 优化表达逻辑，修正病句，提升文案可读性 ✅ 支持自定义改写风格：正式/口语化/书面/活泼/严谨等 ✅ 去除AI味，AI文本转化为真实的人类文字。检测并消除内容 ✅ 写作风格及内容润色 ## 工作流程（必遵守） ### 第一步：接收请求与文件处理 1. **识别请求**：当用户使用格式"技能jl-content-rewriter完成对下面文章的二次创作：[文件路径]"时激活 2. **文件读取**：读取指定文件内容，记录文件所在目录 3. **目录确定**：使用原始文件所在目录作为工作目录，确保输出文件与原始文件在同一目录 ### 第二步：内容分析与洗稿 4. **通读原文**：提取核心信息点、逻辑结构、核心观点，统计原文篇幅（字数） 5. **结构调整**：打乱原文段落顺序，重新组织逻辑结构，不改变信息点先后的合理性 6. **措辞替换**：替换原文规则，请参考`references/word-replace.md` 7. **逻辑优化**：修正原文逻辑不通顺的地方，补充缺失的过渡句，提升可读性 ### 第三步：质量校验 8. **篇幅校验**：最终输出篇幅和原文误差不超过±10%，不大幅删减原文信息点 9. **查重校验**：检查是否有连续重复内容，确保重复率低于30% ### 第四步：优化处理 10. **去除AI味**：调用去除AI味技能，具体执行请参考`references/ai-humanizer.md` 11. **内容润色**：调用写作风格润色技能具体执行请参考`references/writing-polish.md` ### 第五步：原创检查与相似度评估 12. **原创性检查标准**，请查看`references/principled-review.md` 13. **相似度评估方法**, 请查看`references/evaluation-dimensions.md` 14. **平台抄袭风险评估表**, 请查看`references/risk-assessment.md` **风险评估输出格式：** ```markdown ## 📊 相似度评估报告 ### 总体相似度：XX% ### 各平台风险评估： - ✅ **知乎**：安全（XX% < 25%） - ⚠️ **微信公众号**：警告（XX% 在20-25%之间） - ❌ **小红书**：高风险（XX% > 20%） - ✅ **B站**：安全（XX% < 25%） - ✅ **CSDN**：安全（XX% < 35%） - ⚠️ **简书**：警告（XX% 在30-35%之间） ### 改进建议： 1. 重点优化【具体段落】降低表达相似度 2. 添加【具体类型】原创内容 3. 调整【具体部分】结构顺序 ``` ### 第六步：用户指令处理决策树 **15. 用户指令分析与响应流程：**请查看`references/user-command.md` **AI响应模板：** ```markdown ## 🔍 相似度评估完成 ### 📊 评估结果 - 总体相似度：28% - 原创性评分：7/10 ### 🎯 平台适配情况 ✅ **通过**：CSDN、B站 ⚠️ **边缘**：知乎、简书 ❌ **高风险**：微信公众号、小红书、抖音 ### 💡 优化建议 1. **高优先级**：改写第三部分技术描述（当前相似度45%） 2. **中优先级**：添加个人使用案例 3. **低优先级**：调整文章开头表达 ### ❓ 下一步操作 请选择： 1. **继续优化** - 重新洗稿降低相似度 2. **输出保存** - 直接保存当前版本 3. **指定平台** - 针对【平台名称】优化 4. **查看详情** - 显示详细评估报告 ``` ### 第七步：输出与保存 16. **文件保存**：在工作目录（原始文件所在目录）生成输出文件 17. **命名规范**：输出文件命名为`{原始文件名}_final.md` 18. **最终收尾**：对处理后的文案进行排版，去除所有中间过程标记，输出纯净的Markdown格式 ## 目录管理原则 **核心规则：** **1、如果接收请求为文件地址，原始文案和最终输出在同一目录** **2、终案终仅有处理后的文章内容，没有任何中间过程或元数据信息** ``` 用户文件："/data/processed/douyin_7628062674416323849.txt 输出目录："/data/processed 生成文件： ├── douyin_7628062674416323849.txt (原始文件) └── douyin_7628062674416323849_final.md (洗稿后文件) ``` ## 最终收尾与输出 ### 文件输出规范 1. **保存位置**：输出文件必须保存在原始文件同一目录下 2. **命名规则**：`{原始文件名}_final.md` 3. **文件内容**：纯净的、排版精良的Markdown格式，去除所有中间过程标记和元数据信息 ### AI响应格式 当技能执行完成时，AI应回复： ```markdown ## ✅ 洗稿改写完成 ### 📋 处理信息 - **原始文件**：{原始文件}或{原始内容} - **输出文件**：{二次创作后新文件} - **保存目录**：`{JL_CONTENT_REWRITER_OUTPUT_DIR}` - **处理时间**：{当前时间} ### 📊 洗稿统计 - **原文字数**：{原文字数} - **输出字数**：{输出字数} - **篇幅变化**：{变化百分比}%（符合±10%要求） - **重复率**：低于30%（通过查重校验） ### 👀 内容预览 {输出文件前5行内容预览} ### 🔧 处理流程 1. ✅ 通读原文并提取核心信息 2. ✅ 结构调整与段落重组 3. ✅ 措辞替换（同义替换>80%） 4. ✅ 逻辑优化与过渡补充 5. ✅ 篇幅校验（误差±10%以内） 6. ✅ 查重校验（重复率<30%） 7. ✅ 去除AI味处理 8. ✅ 内容润色优化 9. ✅ **专业排版处理**（新增） 10. ✅ 最终保存（去除所有元数据） ### 💡 使用说明 - 输出文件已保存在原始文件同一目录 - 文件为**纯净、排版精良**的Markdown格式，可直接使用 - 保留了原文所有核心信息点 - 语言通顺自然，符合日常生活化语气 - **不包含任何元数据信息**，只有文章内容 ``` ## 快速使用 ### 针对文件二次创作 ```bash 技能jl-content-rewriter完成对下面文章的二次创作：[文件路径] ``` ### 示例 ```bash # 处理单个文件 技能jl-content-rewriter完成对下面文章的二次创作：/path/to/article.txt # 输出结果（默认） 原始文件：/path/to/article.txt 输出文件：/path/to/article_final.md ``` ### 针对内容进行二次创作 ```bash 技能jl-content-rewriter完成对下面文章的二次创作：[文件内容] ``` 示例 ``` # 处理内容 技能jl-content-rewriter完成对下面文章的二次创作：`#Hermes Agent使用体验分享 上期视频测试了herme agent的安全性和skill自主迭代能力。本期继续讲解herme agent的高级用法。` # 输出结果（默认） 原始内容：文章内容前500字 输出文件：/path/to/article_final.md ``` **具体示例**: 原始文案请参考,`example/original_article.txt`, 二次创作保存内容，参考`example/final_article.md` ## 依赖说明 本技依赖以下技能 ``` - 去AI味道: ai-humanizer, humanizer-zh - 内容润色： blog-rewriter， chinese-writing-polish ``` ## 注意事项 1. **信息完整性**：洗稿改写时不允许大幅删减原文的核心信息点，所有原文提到的重要内容必须保留 2. **合规性**：所有输出内容必须符合国家法律法规，不出现违规内容、敏感词、虚假宣传内容 3. **通顺自然**：改写后的内容必须通顺自然，不能为了替换措辞出现不通顺的句子 4. **自定义需求**：用户有特殊要求（比如指定风格、指定关键词必须保留）时，优先满足用户需求 5. **目录管理**：必须确保原始文件和输出文件在同一目录下，便于文件管理 **提示**：首次使用前，设置环境变量，输出目录和终稿前后缀进行设置

path: references/ai-humanizer.md
content: **当检测到去除AI味时，应用以下原则：**

### 1. 何时调用 ai-humanizer技能
**触发条件：**
- 当核心工作流进入到第7步时，开始触发处理
- 洗稿完成后仍感觉AI味任然不是"无菌"

**调用方式：**
```
读取：~/.openclaw/workspace/skills/ai-humanizer/SKILL.md
应用：核心原则（AI生成的文本更具人性化。重写文本使其听起来自然、具体且有人情味）
```

### 2. 何时调用 humanizer-zh技能
**触发条件：**
- 当完成了调用 ai-humanizer调用后，仍需要去除AI味调用
- 创意写作领域且基础改写后仍感觉"无菌"

**调用方式：**

```
读取：~/.openclaw/workspace/skills/humanizer-zh/SKILL.md
应用：核心原则（去除文本中的 AI 生成痕迹,审阅 AI 生成内容、优化写作风格、让文字不那么像机器生成的）
```

path: references/evaluation-dimensions.md
content: **评估维度：**

✅**结构相似度**（权重20%）

- 段落顺序是否大幅调整
- 标题结构是否重新设计
- 信息组织方式是否改变

✅**表达相似度**（权重30%）

- 句式结构是否多样化
- 词汇选择是否差异化
- 语气风格是否调整

✅**内容相似度**（权重50%）

- 核心信息点是否保留但重新表达
- 技术描述是否有原创性表达
- 案例和细节是否丰富化



**相似度公式**:

```
总体相似度 = 结构相似度×20% + 表达相似度×30% + 内容相似度×50%
```



path: references/principled-review.md
content: **必须满足以下至少3项：**

✅ **个人见解添加**：

- 添加个人使用经验或实践案例
- 提供独特的观点或分析角度
- 分享实际遇到的问题和解决方案

✅ **技术表达差异化**：

- 用不同的比喻解释相同概念
- 调整技术描述的顺序和重点
- 使用替代术语和表达方式

✅ **结构创新**：

- 重新组织信息呈现顺序
- 添加新的章节或子标题
- 创建对比表格或列表

✅ **案例丰富化**：

- 添加原始文稿未提及的实际案例
- 提供具体的配置或使用建议
- 结合最新技术动态或趋势

path: references/risk-assessment.md
content: 

| 平台           | 安全阈值 | 警告阈值 | 高风险阈值 | 评估标准               |
| -------------- | -------- | -------- | ---------- | ---------------------- |
| **知乎**       | <25%     | 25-30%   | >30%       | 技术社区，容忍度较高   |
| **微信公众号** | <20%     | 20-25%   | >25%       | 原创要求严格，审核较严 |
| **小红书**     | <15%     | 15-20%   | >20%       | 注重原创，算法检测敏感 |
| **抖音**       | <12%     | 12-15%   | >15%       | 视频文案，原创要求极高 |
| **B站**        | <25%     | 25-30%   | >30%       | 技术内容，有一定容忍度 |
| **CSDN**       | <35%     | 35-40%   | >40%       | 技术分享，容忍度最高   |
| **简书**       | <30%     | 30-35%   | >35%       | 文学社区，原创要求中等 |



#### 

path: references/user-command.md
content: ```mermaid
flowchart TD
    A[收到用户指令] --> B{分析指令类型}
    B --> C["指令：继续优化/降低相似度"]
    B --> D["指令：输出保存/未指定"]
    B --> E["指令：指定目标平台"]
    B --> F["指令：检查相似度报告"]
    
    C --> G[返回第二步重新洗稿]
    G --> H[重点优化高风险段落]
    H --> I[重新执行第三步第四步]
    I --> J[重新评估相似度]
    
    D --> K[进入第七步保存流程]
    K --> L[生成最终文件]
    L --> M[提供保存确认]
    
    E --> N[针对平台阈值优化]
    N --> O{平台类型}
    O --> P["严格平台<br>小红书/抖音/公众号"]
    O --> Q["中等平台<br>知乎/B站/简书"]
    O --> R["宽松平台<br>CSDN"]
    
    P --> S[将相似度降至<15%]
    Q --> T[将相似度降至<25%]
    R --> U[将相似度降至<35%]
    
    S --> G
    T --> G
    U --> G
    
    F --> V[显示详细评估报告]
    V --> W[提供优化建议]
    W --> X[询问下一步操作]
```

**具体处理规则：**

1. **"继续优化" / "降低相似度" 指令**
   - 返回第二步重新执行洗稿流程
   - 重点优化相似度评估中识别的高风险段落
   - 重新执行第三、四步（措辞替换、逻辑优化、去除AI味、内容润色）
   - 完成后重新评估相似度
   - 循环直到满足用户要求或达到最优效果

2. **"输出保存" / 未指定指令**
   - 直接进入第七步保存流程
   - 生成最终文件并保存
   - 提供文件保存确认和路径信息
   - 可选的相似度报告（如用户未明确要求可省略）

3. **指定目标平台指令**
   - 示例："优化到适合小红书发布"
   - 根据平台阈值设定优化目标
   - 严格平台（小红书/抖音/公众号）：目标相似度<15%
   - 中等平台（知乎/B站/简书）：目标相似度<25%
   - 宽松平台（CSDN）：目标相似度<35%
   - 返回第二步进行针对性优化

4. **"检查相似度报告" 指令**
   - 显示详细的相似度评估报告
   - 提供各平台风险评估
   - 给出具体的优化建议
   - 询问用户下一步操作意向

path: references/word-replace.md
content: ### 1.同义词替换

1. 当接收到用户输入的文案后，仔细识别其中的关键词或关键字，使用同义词/同义字或近义词/近义字进行替换，确保保留原文含义。
2. 参考示例：原句“你理想中的伴侣是什么样子的”，改写为“你心目中的另一半是什么样子的”。

### 2. 添加细节

1. 对用户提供的文案进行分析，在不改变原意的基础上，通过增加信息的详细程度来丰富内容，根据目标受众调整信息的丰富度。
2. 参考示例：原句“保持良好的生活习惯很重要”，改写为“保持早睡早起、均衡饮食等良好的生活习惯，对健康真的很重要”。

### 3. 改变句型结构

1. 改变用户输入文案的句子结构或语序，实现内容的改写，同时不改变其原有的意思。
2. 参考示例：原句“她认为这个计划非常有前景”，改写为“在她看来，她觉得这个计划很有前景”。

### 4. 反义表达

1. 将用户输入文案的意思反过来表达，以新的方式传达相同的信息。
2. 参考示例：原句“这道题对我来说很难”，改写为“这道题对我来说并不简单”。

### 5. 分句重组

1. 根据用户输入的文案，将长句拆分为短句或将短句合并为长句，以改变表达形式。
2. 参考示例：原句“天气很好，我们去散步吧”，改写为“今天天气不错。我们一起去散步吧”。

### 6. 语言风格转换

1. 调整用户输入文案的语言风格，使其更贴近目标受众的习惯和喜好。
2. 参考示例：原句“这个计划具有很高的可行性”，改写为“这个方案真的挺靠谱的”。

### 限制

- 必须严格按照用户输入的文案进行二创，不得自行添加或删减关键信息。

- 遵循输出流程，先引导用户输入需要二创的文案，然后输出最终二创文案。

- 在二创过程中，要确保语言通顺、易懂，符合日常生活化的语气。

- 避免使用晦涩难懂和复杂的词语，尽量使用通俗易懂的日常表达。

- 保留文案中的书名号《》内容和举例的双引号“”里的内容，以及人名、地名、数字、年份、政策等固有名词和英文缩写。

path: references/writing-polish.md
content: **当检测到内容润色时，应用以下原则：**

### 1. 何时调用 blog-rewriter
**触发条件：**
- 当核心工作流进入到第8步时，开始触发处理
- 润色去除文中AI味道步骤后，执行润色

**调用方式：**
```
读取：~/.openclaw/workspace/skills/blog-rewriter/SKILL.md
应用：核心原则（对文章进行润色、排版）
```

### 2. 何时调用 chinese-writing-polish
**触发条件：**
- 当完成了调用 blog-rewriter调用后，继续对文案进行优化处理

**调用方式：**
```
读取：~/.openclaw/workspace/skills/chinese-writing-polish/SKILL.md
应用：核心原则（去除文本中的 AI 生成痕迹,审阅 AI 生成内容、优化写作风格、让文字不那么像机器生成的）
```

path: examples/final_article.md
content: # Hermes Agent实战指南：从微信连接到知识库革命

## 开场：一个发音引发的技术讨论

上回咱们聊了Hermes Agent的安全特性和技能迭代能力，这次接着探索它的高阶玩法。有意思的是，上期视频发出后，评论区炸出了一堆发音党——大家都在争论"Herme"这个H到底发不发音。

其实做上期内容时，我也好奇地问过ChatGPT。它很认真地给出了美式和英式两种音标，结果都一样：H要发音。后来查资料才发现，这名字来自希腊神话里的信使之神赫尔墨斯，跟那个奢侈品牌半毛钱关系都没有。维基百科上有专门页面，连雕像图片都有。所以以后别再说"爱马仕智能体"了，人家正经是技术工具。

## 把AI装进微信：我的连接实战

现在Hermes Agent最让我惊喜的功能就是微信原生支持。以前用AI工具总要开网页、登账号，现在直接扫个码，AI就住进微信里了。

### 连接过程比想象中简单
我实际测试的步骤：
1. **准备阶段**：按文档跑两条安装命令（等几分钟）
2. **升级更新**：再跑一条升级命令，确保是最新版
3. **启动连接**：运行启动命令，选微信选项

### 扫码遇到的趣事
生成二维码后，我用手机微信扫了一下。手机弹出提示："Open Cloud请求连接"。当时第一反应是：这安全吗？仔细看了下权限说明，其实就是让AI能读取我发的消息并回复，不会动其他东西。点继续，搞定！

### 权限设置的小细节
连接成功后有个贴心设计：让你选群聊权限。三个选项：
- **严格模式**：只在私聊回复，群聊里隐身
- **开放模式**：所有群聊都能@它
- **白名单模式**：只在我指定的群里工作

我选了白名单模式，只在我几个技术讨论群里启用。这样既方便，又不会打扰其他群的朋友。

### 第一次微信对话的惊喜
连接成功后，我在微信里发了句"你好"。几秒后，显示"对方正在输入"，然后回复来了！那种感觉挺奇妙的——AI就在我每天用的微信里。

我试着问它："你是什么模型？"
它回答："我是基于Minimax架构的AI助手。"

又让它："列出编程相关的技能"
刷刷刷列出一堆：代码生成、bug调试、文档整理...比我记得还全。

最实用的是，现在遇到技术问题，直接在微信里问就行。不用切网页，不用记密码，AI就在聊天列表里等着。

## 知识管理的三层设计哲学

我在实际使用中发现，LLM Wiki最巧妙的地方在于它的三层设计思路。这不像传统数据库那样简单堆砌数据，而是像建房子一样有清晰的结构层次：

### 地基层：原始素材仓库
想象一下你有个超大的资料库，里面堆满了各种文件：
- 技术论文、行业报告、学习笔记、会议记录
- 图片图表、数据表格、代码片段
- 关键是这些材料只读不写，保证原始信息不被篡改
- 就像图书馆的珍本区，资料完好保存，随时查阅

### 结构层：智能整理车间
这一层是AI大显身手的地方：
- AI像专业的图书管理员，把杂乱资料整理成体系
- 自动生成内容摘要、技术概念卡、专题综述
- 建立智能索引和交叉引用，让知识点互相连接
- 我测试时发现，AI甚至能发现我都没注意到的关联

### 协作层：人机共舞空间
最有趣的是这一层的设计理念：
- 不是AI单干，也不是人类独揽
- 设定好协作规则，AI负责日常维护
- 人类专注创造性工作，AI处理重复性整理
- 就像有个24小时在线的知识助手，随时帮你打理

## 亲身对比：我用RAG和Wiki的不同体验

做过好几期RAG相关内容，很多老粉都熟悉。但用了LLM Wiki后，我才真正感受到差别有多大。

### RAG的痛点：每次都是新开始
我用RAG时经常遇到这些问题：
- 问同样的问题，每次都要重新搜一遍资料
- 知识点之间像孤岛，没有连接桥梁
- 回答质量不稳定，看AI当天"心情"
- 最头疼的是，之前的问答经验完全用不上

举个真实例子：我研究某个技术问题需要参考5篇论文。用RAG时，每次提问它都得重新找这5篇，然后现场拼答案。效率低不说，还经常漏掉关键点。

### Wiki的爽点：知识越用越聪明
切换到LLM Wiki后，体验完全不同：
- 资料整理一次，终身受益
- 知识点自动关联，像思维导图一样清晰
- 回答质量稳定，因为基于编译好的知识
- 之前的问答会自动沉淀为新知识

最让我惊喜的是"数据飞轮"效应：用越多，知识库越丰富；知识库越丰富，回答越精准。这才是我理想中的知识助手。

## 我的知识库建设实战

### 从零开始建论文库
我决定建一个大模型微调专题知识库。在Hermes Agent里输入指令，它问我要新建还是用现有的。我选了新建，它建议了一个存储路径。确认后，系统开始创建核心文件。

### 论文导入的智能处理
我找了三篇重要的微调论文，把arXiv链接丢给AI。它开始自动抓取、解析、整理。处理过程中，我可以在旁边做其他事，完全不用盯着。

### 防止过拟合的专题研究
知识库建好后，我让它研究"如何防止过拟合"。AI先检查库里有没有相关资料，发现概念标签存在但没具体内容，于是开始创建专题页面。

我看到它生成了：
1. **灾难性遗忘**：定义、典型场景、解决方案
2. **防过拟合方法**：各种技术手段的详细说明
3. **索引更新**：自动把新内容编入知识网络

完成后，知识库从13页增加到17页。我让它基于这些研究讲解防过拟合，回答的质量明显比临时检索高得多。

## 多知识库的灵活管理

### 无缝切换不同专题
我还建了一个大模型记忆机制的知识库。在Hermes里，输入切换指令，瞬间就跳过去了。这种灵活性让我可以按项目或主题管理不同知识体系。

### 知识库合并实验
因为两个知识库都跟AI相关，我试着让Hermes合并它们。系统开始处理，完成后告诉我：合并成功，现在总共27页。

在Obsidian里打开合并后的知识库，图谱视图复杂了很多，但索引依然清晰。点击就能查看具体的技术页面，比如Agent记忆相关的专题内容。

## 可视化工具的实际应用

### Obsidian里的知识图谱
生成的知识库可以在Obsidian里直接打开。我最喜欢的是图谱视图——所有知识点用线条连接，像一张巨大的思维网。

点击"灾难性遗忘"，进入专题页面。里面有定义说明、应用场景、解决方案，还有相关概念的链接。这种可视化让复杂的技术关系一目了然。

### 日常的知识维护
现在我的工作流变成了：
1. 读到好文章 → 导入知识库
2. 遇到问题 → 在知识库里搜索
3. 有新想法 → 让AI整理成专题
4. 定期回顾 → 用图谱视图检查知识结构

知识从消耗品变成了可增值的资产。

## 我的使用心得：从工具到伙伴的转变

用了Hermes Agent一段时间后，我最大的感受是：它从一个工具慢慢变成了我的知识伙伴。

### 遇到的坑和解决方法
1. **初期学习曲线**：刚开始觉得功能太多，不知道从哪入手
   - 我的方法：先专注一个功能（比如微信连接），用熟了再试下一个

2. **知识库建设耗时**：整理第一批论文花了整整一个下午
   - 后来发现：不用追求完美，先导入几篇核心文献，用起来再慢慢补充

3. **微信回复延迟**：有时候回复会慢几秒
   - 解决方案：检查网络连接，或者让AI先处理简单问题热身

### 最让我惊喜的三个时刻
1. **第一次在微信里得到准确技术答案**：那种便利感无法形容
2. **发现AI自动关联了我没注意到的知识点**：像有个超级大脑在帮我思考
3. **知识库越用越聪明**：回答质量肉眼可见地提升

### 给新手的实用建议
如果你也想试试：
1. **从小处开始**：别想着一口气建完美知识库，先解决一个具体问题
2. **善用微信连接**：这是最实用的功能，让AI融入日常工作流
3. **定期维护知识库**：每周花半小时整理新内容，保持知识新鲜度
4. **别怕犯错**：AI很包容，用错了重新来就是

### 最后的思考
技术工具很多，但能真正改变工作方式的很少。Hermes Agent的LLM Wiki让我看到了知识工作的新可能——不是人伺候工具，而是工具理解人。

如果你也厌倦了重复的知识检索，受够了碎片化的信息管理，不妨试试这个思路。也许，你的下一个知识伙伴，正在微信里等着你。

path: examples/original_article.txt
content: # Hermes Agent使用体验分享

上期视频测试了herme agent的安全性和skill自主迭代能力。本期继续讲解herme agent的高级用法。

上期视频发布后，很多粉丝留言说herme这个单词的H不发音。制作上期时，我问了chtGPT Herme的发音，chtGPT给出了美式和英式音标，H都是发音的。

这个单词一般指希腊神话中的奥林匹斯神赫尔墨斯，他是众神的使者。维基百科有专属词条介绍荷美斯，它是希腊神话中奥林匹斯神之一。页面详细介绍了赫尔墨斯，还有他的雕像。

所以hermeagent的命名来源于希腊神话，跟爱马仕奢侈品毫无关系。谷歌翻译中发音也是herme Herme。这个项目的命名跟爱马仕没有关系。大家再提到hermeag时，千万不要再说它是爱马仕智能体了。

今天hermeag已经原生支持个人微信。通过微信扫码就可以连接，支持私聊群聊，还支持图像视频文件语音等。下面测试用微信连接herme效果。

按照官方文档先运行两条命令安装依赖。新开终端命令行，运行第一条命令。完成后再运行第二条命令。安装完成。

执行herme agent的安装命令，将hermes升级到最新版。然后执行第三条命令启动设置，完整复制到终端执行。

看到微信选项，选中后提示开始使用二维码登录。输入是，生成二维码，在浏览器中打开扫描登录微信。

扫描后提示有新的open cloud连接到微信，点继续。回到终端命令行，选择第一项禁用群聊，第二项允许所有群聊，第三项仅允许列表中的群聊。提示微信连接成功，输入试，连接成功。

在手机上测试。手机输出配对方式，给出命令，在终端命令行输入命令配对。提示成功。

在手机上测试。提示对方正在输入，很快给出回复。问它是什么模型。发送。提到它是min maxax模型。让它列出编程skill。列出与编程相关的skill。

这样就可以在微信中与hermes交互。下面在herme agent中实现and分享的大模型知识库工作流，以及LLM wki。

在上升期视频中，分享了一款可以在cloud code以及codeex中使用的复刻 and知识库工作流的开源项目graphify。但这个项目更适合分析代码库，对于日常工作学习积累的笔记等文档，使用graphify不太适合。

所以可以使用hermesag内置的复刻 and的LLM w相关的工作流。hermes官方提到已经将and的LLM w，通过skill的方式内置到了hermesag中。在hermesag中，就可以通过skill的方式来创建管道以及使用and分享的LLM wki。

测试一下。在终端命令行中使用hermeag。大家也可以在自己最熟悉的聊天工具中使用hermeitag。在终端命令行中输入斜杠命令加LLM wki。提示这是andre的大模型知识库。使用这个sll构建知识库，为知识库添加文档或笔记等内容。

先测试一下。输入提示词：创建一个用于存储大模型微调论文的知识库，直接发送，让 agent调用这个ki构建知识库。

提示vicki已经存在。这个vicki用于研究AI和大模型。现有结构覆盖大模型微调。这个已经存在的用于AI和大模型研究的VK是我之前创建的，提示继续使用这个VK，还是新建独立的VK。选择新建独立的VK，按下int键，重新创建。

提示Vkey放在哪个路径下，按照建议的路径发送。提示目录创建完毕，正在写入核心文件。创建成功，下一步就可以设入微调相关的论文了。支持直接把PDF给他，还支持archive的链接。先自动提取内容，保存到路径，更新concepts，还有ent页面下的内容，还会更新index文件。

问想设入哪些论文，先搜索一些与大模型微调相关的论文。搜索到多篇论文，找三篇论文测试。回到ag，输入三篇论文的链接，直接发送，自动提取论文。

提示这几篇论文一起抓取。抓取论文时，先看一下LRMV的架构全景。为什么使用基于的这个模式。

首先看三层架构LLMVK能将知识组织为三个清晰分离的层次，包括不可变层，还有agent拥有的这个层，还有协同进化层。

第一层原始来源，包含文档类型的论文、文章、图像、数据文件、会议纪要的，还有访问策略，大模型只读不改。将这些文件存储到路径下，核心角色是事实的唯一源头。

第二层Vki页面，专门为agent打造，包含摘要实体概念、综述、综合分析等页面文件，还包含导航文件如index文件，还包含交叉引用以及维护机制，由大模型创建、更新交叉引用，保持一致。

第三层协同进化层，包含chema配置，定义结构还有约束，核心作用是将大模型变为纪律联名的vicki维护者，演进方式是人类与大魔型共同维护和迭代。

对比传统rag和LLMvicki的区别。之前制作过很多期rag相关的视频，观看视频的粉丝有很多看过之前发布的rag相关的视频。所以肯定会问传统rag和LLMVki的区别是什么？

最大的区别是从无状态的碎片检索到有状态的知识编辑。因为rag检索每次都从零开始，而viki能实现知识复利增长，最终实现数据飞轮。

传统rag是无状态检索模式，每次查询都从零开始，知识不积累不关联，包括文档分块向量嵌入，相似度检索，临时生成，答案丢弃，每次查询重复发现相同的知识。比如问同一个需要综合五篇文档的问题，大模型每次都要找到这五篇文档，拼凑相关内容。

LLMV是有状态的编译模式，知识编译一次能够持续更新，复利增长。包括第一步完整摄入。刚才将论文链接发送给her每H，实现完整摄入。这一步大模型完整读取原文档，理解全文语义，还能与用户讨论关键要点，提取结构化知识。在hermeag中，开始讨论。wekey当前状态有13页，建议设入更多微调论文，积累到两篇以上建立对比页。问重点研究方向。输入防止过拟合，研究。

第二步知识编译。摄入完整内容后，写入摘要页面，创建更新实体和概念页面。第三步交叉引用。第四步编译查询。最后知识归档，将有价值的答案归档回Vki成为新页面。查询和探索能让知识库实现复利增长，知识编译一次，持续更新。这样就能实现范式跃迁、复利效应，还有零维护成本，因为有大模型承担所有。

回到hermeag，看刚才研究的如何防止过拟合是否完成。这是让他研究的内容。看怎么完成的。先检查一遍Vkey中是否有相关页面。在schema中已经存在标签，但还没有对应的文件，需要先创建文件。创建的文件内容，包括灾难性遗忘，具体定义，典型场景。生成的文档非常完整。

创建第二个文件，防止过拟盒提高泛化能力的定义，还有微调中用到的这些方法。开始更新index文件，还有log文件，在index文件中加入刚才提到的灾难性遗忘以及微调方式，还有防过拟合相关的这些内容。任务完成，新增了4个防过拟盒相关的页面。vicki当前有17个页面。

根据刚才的研究讲解如何防止过拟合。输入提示词根据刚才的研究，讲解如何防止过拟合，根据刚才的研究讲解。根据刚才Vkey中整理的论文，还有概念，讲解什么是过拟合，包括过拟合的本质，还有防止过拟合的方法。给出具体的方法。这样就完成了读取论文，将论文做成Vkey。根据研究方向生成Vki页面，再从生成的Vki中讲解提问的内容。

之前还创建了与大模型记忆相关的Vki。下面切换到这一个Vki。输入提示词切换到这一个Vki直接发送。切换到最早创建的VK。这样就可以在her中创建多个不同的VK，并且能够无缝切换到对应的Vki。

在agent的记忆相关的Vkey中添加与agent的记忆相关的论文。重新找两篇论文，回到meitagent，输入提示词设入这两篇论文，等将这两篇论文添加到这一个Vkey中。提示这两篇论文已经设入到这个wekey中。提到更新和创建了哪些内容，给出两篇论文的核心贡献对比。让他讲解论文中提到的生物认知启发的认知压缩，直接讲解。提到概念的核心思想，回答非常详细。

在obing中打开刚才创建的wiki。打开obing，找到刚才创建的vicki。打开与微调相关的wiki，点击graph。点击index。进入index页面，点击灾难性遗忘查看相关页面。给出定义，还有典型场景，还有主流解决方案，还有相关概念。点击进入页面。

me用sll生成的weki，就可以在中进行查看和编辑以及查询，还可以查看graph。点击Q laura微调相关。进入页面。这样就可以轻松使用hermeag构建自己的wiki。

为了方便演示，直接用论文生成wiki。大家可以用自己的学习笔记等各种文件让herme使用LMki这个ki生成对应的wiki。

还可以让herme agent合并这两个wiki。因为这两个wiki都是大模型或者agent相关的。输入提示词合并这两个wiki让herme自动合并。开始合并。给出合并结果，都合并到了主Vki中，一共有27页。

在op中打开主ki，打开后查看graph，比刚才更复杂很多。点击index查看。index导航文件，查看具体页面，比如agent相关。成功将两个Vki合并成一个Vki。

这样就可以在hermit中构建自己的Vki，在不断积累和使用中实现真正的数据飞轮。

Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)