# Codex 统一搭建提示词

你现在是我的高级 AI 工程搭建助手，请帮我从 0 到 1 搭建一套「微信 + AI + Obsidian」的个人知识库系统。

这套系统的目标不是简单收藏内容，而是让知识真正开始工作。它要支持我通过微信发送 GitHub 项目、文章链接、网页内容、临时想法、任务提醒和搜索请求；系统收到之后，能够自动识别内容类型、生成摘要、分类归档到 Obsidian 风格的 Markdown 知识库，并支持我后续继续通过微信搜索和调用这些内容。

## 我的使用定位

- 我是 AI 深度开发工作者
- 我也在做视频号 / 内容 IP
- 我的核心方向是：AI 提效、智能体工作流、开发效率、工具落地、一人团队
- 你的所有分类、摘要、推荐和情报筛选，都必须优先站在这个身份视角判断价值

## 系统核心目标

请帮我搭建一套系统，满足以下能力：

1. 微信作为唯一入口
2. OpenClaw 作为消息连接层
3. 大模型负责内容识别、摘要、归类和问答
4. Obsidian 风格 Markdown Vault 作为长期知识库
5. 支持知识搜索和内容复用
6. 支持每日 AI 情报推送，但每日情报必须独立于知识库，不直接写入长期库

## 你要帮我完成的内容

### 一、基础部署

请完成以下部署设计和实施：

- 在服务器上部署 OpenClaw
- 使用 Docker / Docker Compose 管理
- 配置好持久化目录：
  - config
  - workspace
  - auth-profiles
  - vault
- 保证重启后数据不丢失
- 保证微信连接状态、配置文件、知识库目录都可长期保存

### 二、大模型配置

请支持以下模型接入方式：

- DeepSeek
- OpenAI 兼容格式中转站
- 自建 OpenAI 兼容模型服务

要求：

- 优先使用中文输出
- 支持较长上下文
- 能稳定处理 GitHub 项目、文章和搜索问答
- 在服务器上先直接测试模型接口连通性，再接入 OpenClaw

### 三、知识库目录结构

请帮我建立以下目录结构：

```text
00-Inbox
01-Daily
02-People
03-Projects
04-Areas
05-Knowledge/Ideas
06-Sources/GitHub
06-Sources/Articles
07-AI-Insights
08-Archive
90-Templates
99-System
```

并解释每个目录的作用。

### 四、AI 助手规则

请为这个微信知识助手设计一套明确规则，至少包含以下消息类型：

- github_capture
- content_capture
- idea_capture
- task_capture
- knowledge_query
- comparison_query
- mixed

要求：

- 收到 GitHub 链接时，优先识别为 github_capture
- 收到“找一下、搜索、我之前记过、帮我查”时，优先识别为 knowledge_query
- 收到“记一下、存一下、收录”时，优先识别为 capture
- 如果不确定，先放到 00-Inbox
- 回复微信时必须简短、中文、直接有用

### 五、模板设计

请帮我创建这些模板：

1. GitHub 项目模板
2. 文章 / 网页模板
3. 想法模板
4. 微信收件箱模板
5. Evergreen 长期知识模板

GitHub 模板至少包含：

- 标题
- 仓库地址
- 一句话总结
- 解决的问题
- 核心能力
- 技术栈
- 对我的价值
- 使用场景
- 结论
- 下一步动作

### 六、搜索能力

当我在微信提问时，系统必须先搜索知识库，再回答。

要求：

- 优先使用精确匹配
- 然后使用最近内容
- 必要时合并多个相关笔记
- 如果没找到，要明确说明
- 回答不能只列文件名，要直接给结论

### 七、每日 AI 情报

请帮我单独搭建每日 AI 情报系统，但注意：

- 它必须独立于知识库
- 不直接写入 Obsidian Vault
- 生成微信短消息
- 生成可访问的 HTML 长页
- 每天定时推送

情报筛选逻辑必须站在我的角色视角：

- AI 深度开发者
- 视频号 AI 提效内容 IP
- 一人团队经营者

输出时不能只是给英文链接，要先判断：

- 这条信息对我有没有价值
- 更适合做项目、做视频、做研究还是忽略
- GitHub 新项目是否值得试
- 新概念是否值得讲
- 海外博主文章能不能变成我的内容角度

### 八、测试要求

请帮我做完整测试，至少包含：

1. GitHub 链接归档测试
2. 文章内容归档测试
3. 想法归档测试
4. 微信搜索测试
5. 每日 AI 情报生成测试
6. 微信推送测试

每个测试都要告诉我：

- 输入了什么
- 系统如何判断
- 保存到了哪里
- 回复内容是什么
- 是否符合预期

### 九、交付要求

请最终输出：

1. 整体架构说明
2. 目录结构说明
3. 关键配置文件
4. 规则文件
5. 模板文件
6. 部署脚本
7. 测试结果
8. 使用说明
9. 常见问题排查方法

## 输出风格要求

- 先做，不要只给方案
- 每完成一个阶段就汇报结果
- 不要只讲技术原理，要告诉我实际效果
- 如果发现网络问题、模型问题、微信连接问题，先排查根因再继续
- 所有默认文案都用中文
- 所有分类、摘要和推荐都要优先贴合我的身份和内容方向

## 最重要的一条

这套系统的重点不是“帮我记笔记”，而是“帮我把知识重新调回来并转化成下一步动作”。

请始终围绕这个目标来搭建。