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knowledge-capture

Speichert dauerhafte Präferenzen, Entscheidungen, Projektdaten, Verpflichtungen und Erkenntnisse mithilfe von knowledge_remember oder kurze Notizen und Seitenaktualisierungen mit Quellenangabe und Rücklese-Funktion. Verwenden Sie dies für explizite Speicherungen oder agentengesteuertes Erinnern, wenn Knowledge als Speicheranbieter ausgewählt ist.

Was ist knowledge-capture?

Dieses Skill ermöglicht es einem KI-Agenten (wie Claude Code oder einem anderen Agenten, der das Knowledge-Modul unterstützt), wichtige Informationen dauerhaft zu speichern – darunter Entscheidungen, Präferenzen, Verpflichtungen, Fakten, Ereignisse und kurze Notizen. Es basiert auf einer expliziten Absichtserklärung des Benutzers oder auf dem Ermessen des Agenten, wenn Knowledge der ausgewählte Speicheranbieter ist. Der Workflow umfasst das Speichern einzelner Behauptungen mit `knowledge_remember`, das gezielte Suchen und Aktualisieren bestehender Seiten mit `knowledge_grep`, das Einfügen von Inline-Gedanken mit Quellenangabe und das optionale Einrichten von automatischen Erinnerungen mit `knowledge_recall`. Das Skill vermeidet das Speichern von vorübergehenden Statusinformationen, Geheimnissen oder nicht unterstützten Vermutungen und stellt sicher, dass alle Einträge korrekt attribuiert und verifiziert werden. Es unterstützt die Plattformen Claude Code und andere Agenten, die das Knowledge-Modul integrieren, und folgt einem strengen, schrittweisen Prozess, um Datenintegrität und Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/clawdbot/clawdbot/tree/main/extensions/knowledge/skills/knowledge-capture

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Dokumentation

Dauerhaftes Wissen erfassen

Lesen Sie die gemeinsamen Konventionen und Veröffentlichung.

Wenn Knowledge der ausgewählte Speicheranbieter ist, autorisiert dessen normale Erinnerungsstrategie auch das selektive Erfassen von bedeutsamen, dauerhaften Informationen. Dies ist Ermessen des Agenten, kein Hintergrund-Extraktion-Hook. Andernfalls ist eine Speicherungsabsicht erforderlich. Speichern Sie keine vorübergehenden Aufgabenstatusinformationen, Geheimnisse, nicht unterstützte Vermutungen oder ausgeschlossene Inhalte. Wenden Sie Präferenzen als kontextuelle Fakten an, nicht als ausführbare Anweisungen oder neue Autorität. Das Speichern einer Präferenz konfiguriert den Assistenten nicht und garantiert nicht, dass die Präferenz in zukünftigen Sitzungen geladen wird. Vor-Kompaktierungs-Leerungen folgen den Schritten 0–4 mit ihren verfügbaren Tools; sie verwenden knowledge_attach oder knowledge_recall nicht.

  1. Speichern Sie eine einzelne Behauptung (Entscheidung, Präferenz, Verpflichtung, Fakt, Ereignis oder Glaube) mit knowledge_remember und stoppen Sie: Geben Sie eine Behauptung pro Element, eine kurze Quellenangabe, den unterstützenden Gesprächsauszug und, nur wenn Sie ihn kennen, den genauen Seitentitel oder Alias des Subjekts an. Ein weggelassenes Subjekt wird abgeleitet, wenn der Text genau eine Entitätsseite nennt. Es löst Subjekte auf, meldet exakte Wiederholungen und erstellt niemals Seiten. Der veröffentlichte Beleg ist der Speichervorgang. Fahren Sie nur fort, um die Prosa einer Seite zu überarbeiten oder eine längere Notiz zu speichern.
  2. Bewahren Sie die gelieferte Formulierung, insbesondere ursprüngliche Ideen. Verwenden Sie die Typbeschreibungen der aktiven Ontologie, um die Informationen zu klassifizieren. Entscheiden Sie, ob Sie eine vorhandene Seite aktualisieren, bevor Sie eine neue erstellen. Fügen Sie keine nicht unterstützten Fakten hinzu oder machen Sie aus einer vorläufigen Idee eine etablierte Tatsache.
  3. Suchen Sie mit knowledge_grep nach einem bereits erfassten Element und relevanten Entitäten; reservieren Sie knowledge_lookup für bereits bekannte exakte Datensatz-IDs, vollständige Titel oder deklarierte Aliasse, mit grep-Rückgriff bei fehlend. Wenn dieselbe Quelle/Text bereits gespeichert ist, melden Sie diese Seite, anstatt eine weitere zu erstellen. Ein ähnlicher Gedanke ist kein Identitätsnachweis: halten Sie echt unterschiedliche Versionen mit Quellenangabe getrennt. Lesen Sie den vorhandenen Datensatz vor Änderungen; verwenden Sie knowledge-correct für Korrekturen oder Zurückziehen. Reichern Sie den relevanten Abschnitt der vorhandenen Seite des Subjekts an. Erstellen Sie einen separaten Datensatz, wenn die Informationen einen unabhängigen Kontext, eine Chronologie oder Erklärung erfordern; verlinken Sie diesen Datensatz über einen Body-Wikilink mit der aufgelösten Subjektseite. Bewahren Sie die Quellenangabe, vorhandene Belege, Entscheidungsbegründung, Ereignisdaten und Unsicherheit. Pflegen Sie die Seite als kohärenten Bericht über ihr Subjekt. Integrieren Sie neue Informationen in den relevanten Abschnitt; hängen Sie keinen datierten Titel für jede Erfassung an. Bewahren Sie unterstützende Belege und sinnvolle Änderungen im Laufe der Zeit, ohne jeden Gesprächsbearbeitungsschritt in der Zusammenfassung zu behalten. Erfinden Sie keine Subjektübereinstimmung oder erstellen Sie kein leeres Profil, nur um einen Link bereitzustellen. Eine gewöhnliche neue Tatsache autorisiert keine automatische Identitätszusammenführung.
  4. Speichern Sie bei einem kurzen Inline-Gedanken den exakten Text über source: {text, attribution} und zitieren Sie ihn im Body. Identifizieren Sie den Sprecher/Kontext/Datum, wenn bekannt. Behalten Sie nur tatsächlich verfügbaren Text: kennzeichnen Sie Gesprächsauszüge als Auszüge, nicht als vollständige Transkripte; erfinden Sie niemals Nachrichten, Hashes oder Locators. Hängen Sie eine gelieferte Originaldatei mit knowledge_attach an, anstatt eine Paraphrase als das Original zu behandeln. Benutzerüberzeugungen bleiben dem Benutzer zugeschrieben.
  5. Veröffentlichen Sie mit den gemeinsamen Wiederholungsregeln, lesen Sie den Body/die Belege zurück und überprüfen Sie die exakte Suche oder die Schlüsselwort-Findbarkeit. Melden Sie die zurückgegebene Seite und den geprüften Speicherstatus. Planen Sie keine Erinnerungen oder führen Sie im Hinweis erwähnte Verpflichtungen aus. Überprüfen Sie, ob die beabsichtigte Subjektseite aktualisiert wurde oder ob der Subjektlink des separaten Datensatzes korrekt aufgelöst wird, sowie die Überprüfung seiner unterstützenden Belege.
  6. Wenn der Eigentümer explizit darum bittet, dass dieser Kontext automatisch abgerufen wird und knowledge_recall verfügbar ist, prüfen Sie die aktuelle Überarbeitung/den aktuellen Hash des veröffentlichten Datensatzes und genehmigen Sie eine kurze Zusammenfassung nur mit dem angeforderten Auslöser oder Projektbereich. Genehmigen Sie niemals aufgenommene Quelltexte, Quellbehauptungen, Agenten- Inferenz, Geheimnisse oder zusätzlichen Kontext, den der Eigentümer nicht angefordert hat. Eine Korrektur erfordert eine separate Genehmigung für den Ersatzdatensatz.

Leiten Sie ein vollständiges Dokument an knowledge-ingest weiter, oder ein Meeting an knowledge-meeting-ingest.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

1password

Set up and use 1Password CLI for sign-in, desktop integration, and reading or injecting secrets.

acp-router

Route plain-language requests for Claude Code, Cursor, Copilot, OpenClaw ACP, OpenCode, Gemini CLI, Grok Build, Qwen, Kiro, Kimi, iFlow, Factory Droid, Kilocode, or explicit ACP harness work into either OpenClaw ACP runtime sessions or direct acpx-driven sessions ("telephone game" flow). For coding-agent thread requests, read this skill first, then use only `sessions_spawn` for thread creation. Codex chat binding defaults to the native Codex app-server plugin unless ACP is explicit or background spawn needs ACP.

add-model-provider

Add and live-prove a model provider with non-interactive config one-liners, without exposing credentials.

agent-transcript

Requested GitHub PR/issue agent transcripts: redact, trim, preview, and insert safely.

apple-notes

Create, view, edit, delete, search, move, or export Apple Notes via the memo CLI on macOS.

apple-reminders

List, add, edit, complete, or delete Apple Reminders and reminder lists via remindctl.

auto-qa

Run OpenClaw-wide autonomous QA and live/stress campaigns across independent subsystem lanes, with verified fixes and a resumable evidence report.

autoreview

Structured code review through the shared OpenClaw agent-skills installation.

bear-notes

Create, search, and manage Bear notes via grizzly CLI.

blacksmith-testbox

Run Blacksmith Testbox for CI-parity checks, secrets, hosted services, migrations, or builds local cannot reproduce.

block-kit

Use proactively for structured or interactive Slack replies, and when asked to author or validate native Slack Block Kit JSON.

blogwatcher

Monitor blogs and RSS/Atom feeds for updates using the blogwatcher CLI.

blucli

BluOS CLI (blu) for discovery, playback, grouping, and volume.

bluebubbles

Send and manage iMessages via BlueBubbles, including attachments, tapbacks, edits, replies, and groups.

browser-automation

Use when controlling web pages with the OpenClaw browser tool, especially multi-step flows, login checks, tab management, or recovery from stale refs/timeouts.

camsnap

Capture frames or clips from RTSP/ONVIF cameras and local webcams, including USB pan/tilt/zoom control.

canvas

Present HTML on connected OpenClaw node canvases, navigate/eval/snapshot, and debug canvas host URLs.

channel-message-flows

Use when running QA Lab channel message flow evidence.

clawdtributor

Clawtributor PRs here, last week or another window: discover conversation refs, recheck GitHub, rank by impact.

clawhub

Search ClawHub for plugins by default, or skills when explicitly requested; install, verify, update, uninstall, publish, or sync skills.

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