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【2026最新版｜收藏备用】用Skill简化大模型知识库连接，小白程序员入门必看

news 2026/5/10 1:11:26

本文专为2026年入门大模型的小白、程序员打造，详细介绍如何通过Skill技术简化大模型与外部知识库的对接流程，对比传统RAG方法的繁琐痛点，手把手讲解Markdown（.md）格式文档的存储技巧、SKILL.md文件的技能描述与导航方法，推荐2026年Obsidian最新版本及官方CLI工具的高效用法，最后通过完整个人知识库实践案例，演示如何结合OpenClaw 2026最新版与Skill，实现用户、大模型之间的可读可写交互闭环，全程实操性拉满，建议收藏备用！

1、md文件

提到信息存储，一般都是txt、word、excel、ppt、pdf等格式的文件，这也是之前在RAG使用中，导入文件时常见的格式。

而随着OpenClaw的火爆，Markdown（后缀为.md）格式的文件也大量被使用。这是能让AI读懂的，最好的格式之一。

  • OpenClaw的记忆系统（memory.md）、灵魂三件套（AGENTS.md、SOUL.md、USER.md）等，都是使用的md文件。

  • Skill也是使用的SKILL.md文件来描述技能。

要想将现在有文档，转换为md格式的，有很多工具能实现，例如上海人工智能实验室开源的MinerU

官网：https://mineru.net

https://github.com/opendatalab/MinerU

2、Skills

之前讲过Skills的目录结构

那么想要实现知识库的架构，其中一种做法是：

  • references里，放你的各种文件；SKILL.md作为导航。
  • SKILL.md文件里的name，是这个技能的名称。
  • SKILL.md文件里的description，是这个技能的描述，告诉大模型，何时可使用这个技能。
  • SKILL.md文件里的正文，则是对references的各个文件的概括，便于大模型知道要去找哪个md文件。

以上这些工作，都不用自己去做，只要把规则发给龙虾，他就能调用自带的skill-creator技能来创建一个我们需要的skill。

此外，还可以接着改善，例如将知识库文档外移；references中增加对pdf、excel等文件的处理说明；scripts中增加具体的处理脚本等。

https://github.com/ConardLi/rag-skill

3、Obsidian

md的笔记软件有很多，例如Obsidian、Typora、Nation、有道、印象等，这些里面，最推荐的就是Obsidian（黑曜石）。因为他全力支持CLI（命令行界面）。

https://obsidian.md/zh

官方在2026年发布的1.12版本中，正式推出了官方的CLI工具。功能非常全面，正如其口号所说：“Anything you can do in Obsidian you can do from the command line.”（你在 Obsidian 里能做的任何事，都可以通过命令行完成）。

OpenClaw官方自带的Obsidian的skill，使用的是第三方的CLI工具，建议禁用，重新下载官方CLI的技能。

为啥要用CLI，Linux系统自带的grep不行吗？

  • 性能差异显著：对于孤立笔记、全库语义搜索等方面，CLI更快。Token消耗更少。
  • 真正的语义搜索：CLI调用的是ob自身的搜索引擎，支持标签、属性、反向链接等高级查询方式。这意味着用户长期积累的双向链接、MOC结构、标签体系等知识组织成果，终于能够被AI Agent真正“理解”和“看见”。

至此，我们实现了一个可读可写，相互交互的闭环：

  • 用户写：可通过ob的GUI界面创建内容；

  • 龙虾读：将ob作为知识库，调用官方的CLI查询内容。

  • 龙虾写：可通过skill，来调用官方的CLI，写入内容。例如用户发送一个链接，龙虾使用x-reader等工具，访问网址、读取内容、调用CLI、写入ob；

  • 用户读：可通过ob的GUI界面，读取龙虾写入的内容；

4、个人知识库实践

就来一个很简单的个人知识库实操。

1、用户通过ob的GUI界面写入文档。

2、OpenClaw安装skill（获取调用CLI的技能）。

3、OpenClaw创建一个skill，通过CLI读取文档，并返回结果。

4、用户通过OpenClaw查询。

1、写入ob文档

本来应该是用户日常输入的文档内容，这里为了方便，直接使用MinerU的Skill来将一个在线文档，转换成md文档。

首先安装skill。mineru支持多种虾

https://mineru.net/ecosystem

根据提示去安装即可。或者通过腾讯的skillhub来安装。

https://skillhub.tencent.com

clawhub install mineru-ai skillhub install mineru-ai

然后将对应文档链接发给龙虾，要求他转换为md格式，并保存到指定目录中。

使用mineru-ai这个技能，将这个网页转换为md格式的文件，保存到 /home/leger/obdata 这个目录下，https://www.court.gov.cn/zixun/xiangqing/233181.html，去除段前的空格

2、安装ob cli skill

ob官方目前没有提供明确的CLI Skill，需要使用别的用户上传的技能。ClawHub上有很多，随便找一个即可。

clawhub install obsidian-cli-official

确保Obsidian在运行，且设置里开启了CLI，并成功注册到环境变量。

使用前，可先验证该技能是否能正常使用。一般都是让龙虾自己进行测试，确保该Skill所需的环境变量、插件等都已安装成功。

这里有个坑，建议是卸载重装官方最新版本。

两个版本都要达标

不然可能会报错

3、创建skill

4、通过OpenClaw查询

5、禁用approve

在OpenClaw2026.3.28版本中，官方就加上了审批approve的功能。龙虾在调用工具、执行操作时，需要用户审批。此后的版本中（3.31、4.1、4.2等），也一直有这个功能，并对消息渠道等方面进行了优化。

如何关闭呢？有两个文件需要修改。

1、openclaw.json

web界面操作

或者直接修改json文件

"tools": { "profile": "full", "exec": { "security": "full", "ask": "off" } },

2、exec-approvals.json

在.openclaw目录下，有个exec-approvals.json文件也需要修改。

改成如下的即可。

"defaults": { "security": "full", "ask": "off", "askFallback": "full", "autoAllowSkills": false }, "agents": { "main": { "security": "full", "ask": "off", "askFallback": "full" } }

两个都改完之后，记得重启Gateway。

以上内容，截至OpenClaw2026.4.1版本。

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

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再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。


对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说，现在正是最好的学习时机：行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高，只要找准学习方向，稳步提升技能，就能轻松摆脱“低薪困境”，抓住AI时代的职业机遇。

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2026最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

5、面试试题/经验

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

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6、大模型项目实战&配套源码

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四阶段学习规划（共90天，可落地执行）
第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么？
  • 大模型是怎样获得「智能」的？
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
  • …
第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示（Embeddings）
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …
第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …
第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型

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  • 在本地计算机运行大模型

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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