05. 思源笔记联动：打造第二大脑

> 让 AI 管家直接读写你的笔记系统，这才是真正的第二大脑。

## 为什么要接思源笔记

OpenClaw 自带的记忆系统（MEMORY.md + daily notes）是给 AI 用的工作记忆。但我还需要一个给**人**用的知识库——一个我自己会翻、会搜、会整理的地方。

思源笔记是我用了两年多的本地笔记系统。975 篇文档、10.4MB，涵盖读书笔记、投资框架、日记、工作记录。如果 AI 能直接读写思源，那它就不只是一个聊天助手，而是一个真正能帮我管理知识的伙伴。

## 创建 siyuan-notes Skill

除夕夜（2/14），我创建了第一个 OpenClaw skill：siyuan-notes。

思源笔记提供了完整的 HTTP API（`localhost:6806`），所有操作都是 POST 请求 + JSON body + Token 认证。我写了一个 helper 脚本 `siyuan-api.sh` 封装常用操作：

```bash
# 追加到今天的 DailyNote
bash scripts/siyuan-api.sh dailynote "- 今天学到了 xxx"

# 创建新文档
bash scripts/siyuan-api.sh create "your-notebook-id" "/路径/文档名" "内容"

# 全文搜索
bash scripts/siyuan-api.sh search "关键词"

# SQL 查询
bash scripts/siyuan-api.sh query "SELECT id, content FROM blocks WHERE type='d' ORDER BY updated DESC LIMIT 10"
```

Skill 的核心是一个 SKILL.md 文件，告诉 AI 怎么用这些 API。OpenClaw 会在需要时自动加载对应的 skill。

## 写入规则的演化

这部分踩了不少坑，格式改了好几版。

### 第一版：wiki-link + 二级标题

最初让 AI 用 `[[关键词]]` 打双链，用 `##` 二级标题分隔每条记录。

问题：

- `[[关键词]]` 在思源里是虚拟引用，不是真双链，反链面板看不到
- `##` 标题会"吃掉"后续内容——我在 DailyNote 里手写的速记会被归到 AI 的标题下面

### 第二版：真双链 + 无序列表

改成 `((blockID 'anchor text'))` 格式的真双链，用无序列表代替标题：

```markdown
- 概括性描述。((your-block-id 'claw 记录'))
  - 详细内容作为子列表缩进
  - 可以继续展开多条
```

每条记录都带 `((your-block-id 'claw 记录'))` 标记，这样在思源的反链面板里能看到所有 AI 写入的内容。

这个格式和我自己手写速记的风格一致，互不干扰。

### 修复历史记录

格式确定后，还回去修复了 2/14、2/16、2/17、2/18 所有用错格式的记录。这种技术债越早还越好。

## siyuan-rag：给笔记加上语义搜索

思源自带全文搜索，但只能精确匹配关键词。我想要的是**语义搜索**——搜"投资风险管理"能找到"安全边际"和"止损策略"相关的笔记。

### 项目搭建

`siyuan-rag` 是一个独立的 Python 项目（`~/projects/siyuan-rag`），架构很简单：

1. **索引**：从思源 API 抽取所有文档 → 分 chunk → embedding → 存入 ChromaDB
2. **搜索**：query embedding → 同时跑 BM25 全文匹配 + 向量相似度 → RRF 融合排序

Embedding 用的是 ModelScope 的 `Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B`（1024 维），和 memorySearch 共用同一个模型。

```bash
# 索引
python cli.py index    # 从思源抽取 471 chunks，全部入库

# 搜索
python cli.py search "投资学习框架"    # hybrid search
python cli.py vsearch "安全边际"       # 纯向量搜索，score 0.65
```

部署为 systemd 服务，端口 8002，开机自启：

```bash
# API 调用
curl -s http://localhost:8002/api/search \
  -X POST -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query":"安全边际","top_k":3}'
```

## quicknote 速记 Bot

假期最后一天的产物，也是我最满意的 workflow 之一。

### 痛点

我之前用安卓的 HTTP Shortcuts 往思源发内容，痛点很多：不能语音、双链要手打、不能转发内容、没有草稿保存。

讨论了三个方案后，选了最简单的：**OpenClaw 新增一个 quicknote agent，绑定独立的 Telegram bot**。

### 架构

```
用户 Telegram → quicknote bot → OpenClaw (gemini-2.5-flash)
                                    ↓
                              整理 + 打双链
                                    ↓
                              思源笔记 DailyNote
```

quicknote 有独立的 workspace（`~/.openclaw/workspace-quicknote/`），独立的 SOUL.md 和 AGENTS.md，只做一件事：收到内容 → 整理 → 写入思源。

### 图片处理

收到图片时，quicknote 会：

1. 从消息中提取图片文件路径
2. 用 curl 上传到思源 assets：
   ```bash
   curl -s -X POST http://localhost:6806/api/asset/upload \
     -H "Authorization: Token your-siyuan-token" \
     -F "assetsDirPath=/assets/" \
     -F "file[]=@/path/to/image.jpg"
   ```
3. 从返回的 `succMap` 获取资源路径
4. 在笔记中同时嵌入图片和描述：
   ```markdown
   - 图片描述。((your-block-id 'claw 记录'))
     - ![描述](assets/xxx.jpg)
   ```

### 智能双链

这是 quicknote 最有意思的部分。它会对内容中的关键词尝试打双链：

1. **提取关键词**：识别人名、书名、概念等
2. **思源全文搜索**：精确匹配已有文档
3. **RAG 语义搜索**：全文搜索没结果时，调 siyuan-rag API 做语义匹配
4. **找到 → 真双链**：`((blockID 'anchor text'))`
5. **找不到 → 新建文档**：在 `/References/关键词` 下创建空文档，拿到 doc_id 再打双链

最后一步是关键设计决策。搜不到时不是放弃，而是新建文档再打双链。空文档不是噪音——它是一个**节点**，反链面板会自动聚合所有提到它的 DailyNote 条目。这正是 DailyNote 工作流的核心优势：低摩擦地积累原子笔记之间的真实链接。

## 日记系统

除了速记，我还设计了一套渐进式日记系统：

```
日记 (YYYY-MM-DD) → 月摘要 (YYYY-MM) → 半年摘要 (S1/S2) → 年度摘要 (YYYY)
```

每一层都是对下一层的精炼。自动化方面：

- **晚间日记提醒**（21:30 cron）：读当天 DailyNote，对比聊天记录，提示遗漏了什么
- **月度日记摘要**（每月 1 号 10:00 cron）：自动生成上月摘要，写入思源

这样我只需要每天随手记，整理和摘要的工作交给 AI。

## 小结

思源笔记联动的完整链路：

- **siyuan-notes skill**：AI 读写思源的基础能力
- **siyuan-rag**：语义搜索，让 AI 能"理解"笔记内容
- **quicknote bot**：低摩擦的速记入口，图片 + 文字 + 智能双链
- **日记系统**：自动提醒 + 自动摘要，减少人工整理

这套系统跑起来之后，我记笔记的频率明显提高了——因为门槛降到了"给 Telegram bot 发条消息"。

> 让 AI 管家直接读写你的笔记系统，这才是真正的第二大脑。

## 为什么要接思源笔记

OpenClaw 自带的记忆系统（MEMORY.md + daily notes）是给 AI 用的工作记忆。但我还需要一个给**人**用的知识库——一个我自己会翻、会搜、会整理的地方。

## 创建 siyuan-notes Skill

除夕夜（2/14），我创建了第一个 OpenClaw skill：siyuan-notes。

思源笔记提供了完整的 HTTP API（`localhost:6806`），所有操作都是 POST 请求 + JSON body + Token 认证。我写了一个 helper 脚本 `siyuan-api.sh` 封装常用操作：

```bash
# 追加到今天的 DailyNote
bash scripts/siyuan-api.sh dailynote "- 今天学到了 xxx"

# 创建新文档
bash scripts/siyuan-api.sh create "your-notebook-id" "/路径/文档名" "内容"

# 全文搜索
bash scripts/siyuan-api.sh search "关键词"

# SQL 查询
bash scripts/siyuan-api.sh query "SELECT id, content FROM blocks WHERE type='d' ORDER BY updated DESC LIMIT 10"
```

Skill 的核心是一个 SKILL.md 文件，告诉 AI 怎么用这些 API。OpenClaw 会在需要时自动加载对应的 skill。

## 写入规则的演化

这部分踩了不少坑，格式改了好几版。

### 第一版：wiki-link + 二级标题

最初让 AI 用 `[[关键词]]` 打双链，用 `##` 二级标题分隔每条记录。

问题：

- `[[关键词]]` 在思源里是虚拟引用，不是真双链，反链面板看不到
- `##` 标题会"吃掉"后续内容——我在 DailyNote 里手写的速记会被归到 AI 的标题下面

### 第二版：真双链 + 无序列表

改成 `((blockID 'anchor text'))` 格式的真双链，用无序列表代替标题：

```markdown
- 概括性描述。((your-block-id 'claw 记录'))
  - 详细内容作为子列表缩进
  - 可以继续展开多条
```

每条记录都带 `((your-block-id 'claw 记录'))` 标记，这样在思源的反链面板里能看到所有 AI 写入的内容。

这个格式和我自己手写速记的风格一致，互不干扰。

### 修复历史记录

格式确定后，还回去修复了 2/14、2/16、2/17、2/18 所有用错格式的记录。这种技术债越早还越好。

## siyuan-rag：给笔记加上语义搜索

思源自带全文搜索，但只能精确匹配关键词。我想要的是**语义搜索**——搜"投资风险管理"能找到"安全边际"和"止损策略"相关的笔记。

### 项目搭建

`siyuan-rag` 是一个独立的 Python 项目（`~/projects/siyuan-rag`），架构很简单：

1. **索引**：从思源 API 抽取所有文档 → 分 chunk → embedding → 存入 ChromaDB
2. **搜索**：query embedding → 同时跑 BM25 全文匹配 + 向量相似度 → RRF 融合排序

Embedding 用的是 ModelScope 的 `Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B`（1024 维），和 memorySearch 共用同一个模型。

```bash
# 索引
python cli.py index    # 从思源抽取 471 chunks，全部入库

# 搜索
python cli.py search "投资学习框架"    # hybrid search
python cli.py vsearch "安全边际"       # 纯向量搜索，score 0.65
```

部署为 systemd 服务，端口 8002，开机自启：

```bash
# API 调用
curl -s http://localhost:8002/api/search \
  -X POST -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query":"安全边际","top_k":3}'
```

## quicknote 速记 Bot

假期最后一天的产物，也是我最满意的 workflow 之一。

### 痛点

我之前用安卓的 HTTP Shortcuts 往思源发内容，痛点很多：不能语音、双链要手打、不能转发内容、没有草稿保存。

讨论了三个方案后，选了最简单的：**OpenClaw 新增一个 quicknote agent，绑定独立的 Telegram bot**。

### 架构

quicknote 有独立的 workspace（`~/.openclaw/workspace-quicknote/`），独立的 SOUL.md 和 AGENTS.md，只做一件事：收到内容 → 整理 → 写入思源。

### 图片处理

收到图片时，quicknote 会：

### 智能双链

这是 quicknote 最有意思的部分。它会对内容中的关键词尝试打双链：

## 日记系统

除了速记，我还设计了一套渐进式日记系统：

```
日记 (YYYY-MM-DD) → 月摘要 (YYYY-MM) → 半年摘要 (S1/S2) → 年度摘要 (YYYY)
```

每一层都是对下一层的精炼。自动化方面：

这样我只需要每天随手记，整理和摘要的工作交给 AI。

## 小结

思源笔记联动的完整链路：

这套系统跑起来之后，我记笔记的频率明显提高了——因为门槛降到了"给 Telegram bot 发条消息"。

最后修改：2026 年 02 月 24 日

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