Skill: zhulihuaaaaa/water-knowledge-assistant (version 1.0.0)

--- name: water-knowledge-assistant description: 水务设备知识库 AI 助手，提供设备查询、选型建议、参数对比等功能 version: 1.0.0 author: OpenClaw Team permissions: - read:D:\code\openclaw_lakeskill\outerfiles\ - readwrite:D:\code\openclaw_lakeskill\ triggers: - type: keyword words: ["液位计", "水尺", "流量计", "水质传感器", "选型", "参数", "对比", "询价", "说明书"] tools: - vector_search - tavily_search - file_operation - cron_job audit: enabled: true log_level: info fields: [timestamp, session_id, user_id, action_type, tool_name, input, output, risk_level, trace_id] --- # 水务设备知识库 AI 助手 ## 功能目标 ### 1. 知识库问答 - 支持查询：液位计、水尺、流量计、水质传感器 - 数据来源：设备说明书、技术参数、选型指南、应用案例 - AI 优先使用 RAG 检索知识库，再生成答案 ### 2. 设备选型建议 根据用户输入的工况信息（如：户外污水池、腐蚀性介质、量程10米、预算有限），提供： - 工况分析 - 设备类型匹配 - 设备型号推荐 - 推荐理由 ### 3. 技术参数查询 支持查询设备的详细技术参数，包括： - IP等级 - 量程 - 精度 - 供电 - 通讯协议 ### 4. 设备对比 支持对不同设备型号进行参数对比，生成对比表 ### 5. 询价引导 当用户表达购买意向时，引导用户提供： - 型号 - 数量 - 公司 - 联系人 - 电话 - 应用场景 并生成询价单草稿 ### 6. 文档下载 当用户询问说明书、PDF、选型指南时，返回文档名称和下载路径 ## 系统能力 ### 1. 审计日志系统（三录） - **操作录迹**：记录用户输入、AI决策、工具调用 - **结果录存**：记录检索结果、工具返回、生成报告、错误信息 - **可追溯**：支持按时间戳、会话ID、用户ID等维度查询 - **日志格式**：JSONL ### 2. 外部数据采集系统 - 支持从 D:\code\openclaw_lakeskill\outerfiles\ 读取知识库 - 支持文件类型：PDF、Markdown、TXT、DOCX - 目标目录：D:\code\openclaw_lakeskill\files - 增量处理：计算SHA256 hash判断是否更新 ### 3. Tavily 实时更新 - 支持定时更新：每天凌晨3点（cron: 0 3 * * *） - 支持按需更新：当用户问题包含"最新"、"最近"、"2026"、"今年"时触发 - 搜索参数：query、max_results、time_range、include_domains - 结果处理：AI总结后以Markdown存入知识库并建立向量索引 ## 使用指南 ### 查询示例 1. **知识库问答**："液位计有哪些类型？" 2. **设备选型**："户外污水池，腐蚀性介质，量程10米，预算有限" 3. **参数查询**："RL-1000 的防护等级是多少？" 4. **设备对比**："对比 RL-1000 和 UL-200" 5. **询价引导**："我要买 RL-1000" 6. **文档下载**："RL-1000 的说明书在哪里？" ## 扩展说明 ### 新增设备类型 1. 在 references/device_types.md 中添加新设备类型 2. 在 references/selection_rules.md 中添加选型规则 3. 在 references/parameter_fields.md 中添加参数字段 ### 新增数据源 1. 在 config/paths.yaml 中配置新的数据源路径 2. 在 scripts/knowledge_base_import.py 中添加新的文件类型支持 ### 新增工具 1. 在 SKILL.md 中添加新工具权限 2. 在 scripts/ 目录下添加工具实现 3. 在 config/ 目录下添加工具配置 ## 安全规范 ### 权限控制 - 仅能访问 D:\code\openclaw_lakeskill\outerfiles\ 和 D:\code\openclaw_lakeskill\ - 禁止访问系统目录和用户目录 ### 错误处理 - 所有操作必须包含 try-catch - 错误信息必须记录到审计日志 - 异常返回统一格式：{"error": true, "message": "错误信息"} ## 安装指南 ### 1. 环境准备 #### 硬件要求 - CPU: 4核以上 - 内存: 8GB以上 - 存储空间: 50GB以上 #### 软件要求 - Python 3.8+ - Git - OpenClaw Framework ### 2. 安装步骤 #### 步骤1: 克隆项目 ```bash git clone <项目地址> cd water-knowledge-assistant ``` #### 步骤2: 创建虚拟环境 ```bash # Windows python -m venv venv venv\Scripts\activate # Linux/macOS python3 -m venv venv source venv/bin/activate ``` #### 步骤3: 安装依赖 ```bash pip install -r requirements.txt ``` #### 步骤4: 配置环境变量 创建 `.env` 文件并添加以下内容： ```env # OpenAI API Key（用于嵌入模型） OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key # Tavily API Key（用于实时更新） TAVILY_API_KEY=your-tavily-api-key ``` #### 步骤5: 配置路径 根据实际情况修改 `config/paths.yaml` 文件中的路径配置： ```yaml source_paths: knowledge_base: D:\code\openclaw_lakeskill\outerfiles\ # 知识库源目录 workspace_paths: root: D:\code\openclaw_lakeskill\ # 工作目录 knowledge_base: D:\code\openclaw_lakeskill\files\ # 知识库存储目录 vector_store: D:\code\openclaw_lakeskill\water-knowledge-assistant\vector_store\ # 向量存储目录 ``` ### 3. 初始化 #### 步骤1: 导入知识库 ```bash python scripts/knowledge_base_import.py ``` #### 步骤2: 构建向量索引 ```bash python scripts/vector_index_builder.py ``` #### 步骤3: 配置Cron任务（可选） ```bash # 在Linux/macOS上 crontab -e # 添加以下内容 0 2 * * * python /path/to/water-knowledge-assistant/scripts/knowledge_base_import.py 0 3 * * * python /path/to/water-knowledge-assistant/scripts/tavily_update.py 0 4 * * * python /path/to/water-knowledge-assistant/scripts/vector_index_builder.py 0 1 * * 0 python /path/to/water-knowledge-assistant/audit/log_cleanup.py # 在Windows上使用任务计划程序创建类似的定时任务 ``` ### 4. 部署到OpenClaw平台 #### 步骤1: 打包Skill ```bash # 创建zip包 zip -r water-knowledge-assistant.zip * ``` #### 步骤2: 上传到OpenClaw平台 1. 登录OpenClaw平台 2. 进入Skill管理页面 3. 点击"上传新Skill" 4. 选择打包好的zip文件 5. 填写基本信息并提交 #### 步骤3: 配置权限和触发器 1. 在Skill详情页面配置权限 2. 设置触发关键词 3. 配置工具调用权限 ### 5. 验证安装 执行以下命令验证安装是否成功： ```bash # 测试知识库导入 python scripts/knowledge_base_import.py # 测试向量索引构建 python scripts/vector_index_builder.py ``` 如果命令执行成功且没有错误信息，则安装完成。


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