Sediment

An LLM-powered personal knowledge OS.

Drop a link in Telegram — Sediment extracts, classifies, enriches, and saves it as an Obsidian note. Then query your vault with AI, generate reports, and let knowledge compound over time. Not a bookmark tool — a full ingest → compile → query → output knowledge pipeline, fully automated.

Quick Start

git clone https://github.com/JaplinChen/Sediment.git && cd Sediment
npm install && cp .env.example .env
# Edit .env → set BOT_TOKEN and VAULT_PATH
./start.sh

Get your BOT_TOKEN from @BotFather on Telegram. Set VAULT_PATH to your Obsidian vault directory. That's it — send any URL to your bot and it becomes a note.

Supported platforms: X / Threads / Reddit / YouTube / GitHub / TikTok / Bilibili / Weibo / Xiaohongshu / Douyin / Zhihu / iTHome + any webpage.

See 中文文件 below for full documentation.

LLM 驅動的個人知識作業系統。

丟一個連結給 Telegram Bot，它會自動抓取、AI 分類、摘要豐富化、存入 Obsidian — 然後你可以對知識庫提問、生成報告、追蹤趨勢。知識不只是被收藏，而是被編譯、連結、持續增值。

為什麼需要 Sediment？

你在 Twitter 看到一篇好文、Reddit 上有精彩討論、Threads 上有值得收藏的串文—— 但你知道這些內容遲早會消失在時間線裡。

傳統做法是「人寫、機器讀」。Sediment 反過來：機器寫、人審閱。

每次擷取都自動豐富化——AI 摘要、實體萃取、智慧分類。每次查詢的結果都回流知識庫——探索 → 沉澱 → 再探索，形成知識複利。你的 Vault 不是靜態筆記堆，而是一個持續成長的知識體。

架構哲學：知識流水線

Sediment 的設計圍繞一條完整的知識生命週期，從原始資料到可操作的知識：

攝取 ──→ 編譯 ──→ 查詢 ──→ 輸出 ──→ 自癒
Ingest   Compile   Query    Output    Lint
  ↑                                    │
  └────────── 知識複利閉環 ←───────────┘

階段	Sediment 做了什麼	指令
攝取 Ingest	14 平台 Extractor + PDF + 通用網頁 + 雷達自動搜尋 + 多平台巡邏，全自動攝取	丟連結 / `/radar` / `/track`
編譯 Compile	108 規則智慧分類 → AI 摘要 + 翻譯 → 實體萃取 + 知識圖譜 → 主題編譯（Karpathy 三層）→ Harness 品質閘門（含 AI 偽裝偵測）→ 分類器自動進化	自動 / `/knowledge` / `/compile`
查詢 Query	Vault 知識問答、主題探索、深度合成、對比分析、語意搜尋、互動式研究	`/ask` / `/explore` / `/research`
輸出 Output	精華摘要 / 週報 / PPTX 簡報 / Anki 記憶卡 / PNG 資訊卡 / 趨勢警報，結果回流 Vault	`/digest` / `/slides` / `/anki`
自癒 Lint	品質審查 + HTML 殘留修復 + 重複掃描 + Extractor 健康探測 + 失敗反思日誌 + Markdown 正規化（regex + LLM 雙層）	`/vault` / `/normalize` / 自動排程

功能一覽

攝取（Ingest）

丟連結就存檔 — 穩定支援 14 個平台 + 通用網頁；中國平台支援三層降級（Camoufox → Jina Reader → MediaCrawler）
連結深度抓取 — 文章 / 回覆中的外部連結自動抓取完整內文（最多 3000 字），注入 AI 豐富化統合分析；已存 Vault 的連結在「相關連結」區塊自動附加 → [[wikilink]] 跳轉
內容雷達 — /radar 定期自動搜尋關注主題並存入 Vault（DDG / GitHub Trending / RSS / HN / Reddit / Dev.to / 自訂 JSON API）
RSSHub 巡邏 — 自架 RSSHub 服務，訂閱知乎 / B站 / 掘金 / 少數派等 5000+ 路由，自動攝取中文內容圈動態
追蹤系統 — /track 時間軸抓取、作者訂閱、多平台巡邏
內容過濾系統 — 全局分類黑名單 + 關鍵字封鎖（/filter）；訂閱白名單（每個帳號可設定只抓指定分類）；巡邏/訂閱/雷達通知均帶 👎 不感興趣 按鈕（點擊封鎖該分類）及 🗑️ 刪除+封鎖 按鈕（同時刪除 Vault 筆記）；巡邏 👎 展示關鍵字選擇器讓用戶精確封鎖

編譯（Compile）

智慧分類 — 計分制分類器，108 條規則覆蓋 24 大類（含 13 個 AI 子領域），支援 exclude 防誤判 + 動態學習
AI 豐富化 — 自動摘要、關鍵字萃取；插圖辨識（最多 5 張，## 插圖說明 區塊）；內嵌影片逐字稿（Web 文章內 YouTube iframe 自動轉錄）；連結全文分析（所有外部連結抓取正文，GitHub 額外解析 stars / language / topics，AI 統合主文與連結內容）；留言品質篩選（廣告詞過濾、按讚數排序、## 精選討論 技術評論獨立區塊）
知識圖譜 — 實體萃取、關係三元組（compares / builds_on / integrates 等）、缺口分析、Skill 自動生成
主題編譯 — Karpathy 三層架構（raw → compiled → wiki），同主題 ≥3 篇筆記自動編譯為結構化綜述，含工具對比表格、交叉洞察、wikilink 引用
記憶整合 — 自動發現跨筆記關聯，LLM 語義合成，每週生成整合報告
批次翻譯 — 英文 / 簡中筆記自動翻譯為繁體中文
分類器自動進化 — AlphaEvolve 啟發：每次執行 /knowledge evolve 自動生成 5 個候選規則變體，在 eval dataset（每分類 5 篇）上評估準確率，改善 >1% 時自動套用至 learned-patterns.json

查詢（Query）

知識問答 — /ask 用 Vault 筆記上下文 + AI 回答問題
知識探索 — /explore 推薦筆記、知識簡報、深度合成、主題對比
統一搜尋 — /search 一個入口搜 Vault 筆記、網頁、跨平台提及、影片字幕
影片語意搜尋 — /vsearch FTS5 三元組索引，支援中英文混合查詢
研究助理 — /research 互動式研究對話

輸出（Output）

知識報告 — /digest 精華摘要（含 💀 知識死角：近 90 天有筆記但 30 天未查詢）、週報合成、知識蒸餾（含 📈 季度技能成長 sparkline）、跨筆記洞察、baoyu-xhs-images 風格知識卡片
簡報生成 — /slides 自動產生 PPTX 簡報
記憶卡 — /anki 生成 Anki 記憶卡
資訊卡片 — 每則筆記自動生成視覺化 PNG 摘要卡
主動推理 — 每日自動推送知識摘要 + 趨勢警報 + 分類提醒 + 當日過濾統計；每週自動缺口分析 → 直接加入 Radar 追蹤，形成完整知識閉環
相關筆記推薦 — 兩層演算法（實體圖譜 → 關鍵字比對）自動附加 [[wikilink]] 連結

自癒（Lint）

Markdown 正規化管線 — /normalize 批次清理 LLM 生成的髒 markdown；雙層架構：
- Regex 規則層（瞬時）：11 條純函數規則，處理行內粗體小標轉 ### 標題、CJK 序數轉 - list、步驟標記拆段、過長標題拆分、反斜線轉義還原等
- LLM 語意層（oMLX，選配）：理解內容結構後重排；連結完整性守衛（mdLinks / wikilinks / images / bareUrls 四類計數，任一減少即拒絕）；字數比例守衛（0.7~1.5 倍）
- 模式：--sample（8 樣本 dry-run）/ --dry-run（掃描不寫入）/ --all（全量）/ --since Nd（篩日期）/ --llm（警訊觸發 LLM fallback）/ --restructure（LLM-first 深度重整）
- 源頭治理：MARKDOWN_STRUCTURE_RULES 結構規格注入所有 LLM 生成器（研究報告、比較表、Anki、教學大綱等），從生成端避免髒 markdown
- 新筆記寫入 Vault 時自動跑一輪 regex normalizer（不動 frontmatter）
品質管理 — /vault 統一入口：品質報告（含自動修復按鈕）、重複掃描、AI 重處理、排版修正
Vault 品質守護 — /vault guardian 六維度自動評分（摘要深度 / 關鍵字相關性 / 分類適合度 / 逐字稿使用 / 廣告污染 / metadata 完整性）；低分文章自動推送 Telegram 通知；每日品質日誌寫入 vault/_meta/quality-log.md；MOC 與 auto-generated 報告自動豁免
Harness 品質管線 — Evaluator-Generator 分離架構：規則檢查（含 AI 偽裝偵測：關鍵字與原文重疊率 < 2 時觸發重生成）→ 語義評分（0-10 分四維度）→ 針對性修復，品質標準與生成能力解耦
角色化 Reviewer — Evaluator 依 category 派發 4 種 persona（engineer / marketer / academic / generalist），每個 persona 有專屬 intro + extra focus prompt；/vault review-stats 顯示 persona 評分分佈、pass / auto-fix 率、Top 分類、related context A/B 比較
Reviewer Panel（多角色合議） — /config 開 qualityReviewPanel：3 個非通用 persona 並行投票，union 反推 needs_fix 欄位，中位數抗離群；單 persona 失敗視為棄權；預設關，opt-in 換更高品質但延遲 ×N
noveltyScore 共享記憶 — enricher 算 Jaccard(新筆記 keywords, Vault 同類筆記)，1−maxSim 即新意度；frontmatter 寫 novelty: 0.42，< 0.3 自動掛 duplicate-insight tag + 進 reviewer issues（low severity 不阻擋，供 digest / wiki 編譯篩選）
Auto Illustration（opt-in） — /config 開 autoIllustration：enricher 對有結構訊號（流程/分支/階段）且非裝飾性段落的筆記，呼 oMLX deep tier + 小黑 v1 profile 生 16:9 SVG，寫到 Sediment/attachments/sediment/illustrations/<slug>/，frontmatter illustrations: [...]；HTML 預覽自動 inline 嵌入（圖在摘要後、本文前）
- 預算守門：data/illustration-budget.json 每日上限 20 張（可由 /config limits 調），達上限自動跳過
- 趨勢追蹤：data/illustration-trend.jsonl 90 天歷史，/vault illustration-stats 顯示 14 天 ASCII sparkline
- 健康監測：data/illustration-health.json 滑動視窗 50 筆，失敗率 > 80% 標 🔴 異常 + 自動關閉 autoIllustration + Telegram alert
- 美學守門：sanitizer 確定性規則擋 AI 味（漸變 / 濾鏡陰影 / emoji / 全飽和螢光色 / >8 色），違規帶風格提示重試
- 三個 profile：xiaohei-v1（怪誕手繪）、nordic-minimal（北歐極簡文藝，知識卡片用）、minimal（純線條）
- 視覺評審（opt-in visionOracle）：渲染後給 vision 模型評佈局，低分自動重畫（bench：scripts/bench-svg-vision.mjs）
- Digest 加成：weekly digest 自動把帶圖筆記排前 + 📷 標記 + 繼承封面 illustration（HTML 預覽 inline 顯示）
數值上限管理（/config limits） — illustration 每日上限 / reviewer 評分閾值 / reviewer 超時 / digest novelty 過濾，皆可由 Telegram 命令動態調整，免重啟
真實實操驗證 — npm run smoke:all 9 個 smoke script 串跑：6 個 no-LLM（dry/vote/health/stats/list-cleanup/reviewer）+ 3 個含真實 oMLX（auto/redo/reviewer-panel），全部對真實系統跑通。所有 LLM-driven pipeline 都有 smoke 驗證：illustration 單張 / A/B / autoIllustration / redo / reviewer panel × 3
oMLX 並發實測（npm run bench:omlx） — 量測 oMLX 真實支援併發推理：

Tier Model 3× 序列 3× 平行 Speedup

standard Qwen3.5-9B 2165ms 1213ms 1.78×

deep gemma-4-26b 9103ms 1567ms 5.81×

runAutoIllustration 已套用 Promise.allSettled 平行；新增 ensembleSize 選項可並行生 N 個候選選最佳（smoke:ensemble 實測 18.9s 3 候選全綠）
Dashboard 14 天 vote 走勢 — /vault dashboard 整合 14 天 ASCII sparkline（▁▂▃▄▅▆▇█），看使用者投票活躍度趨勢
CI 持續驗證 — GitHub Actions 每次 PR 自動跑 smoke:ci（6 個 no-LLM smoke，~5s）：純 prompt 組裝 / vote / health 自動關閉 / stats / list-cleanup / reviewer panel，無需 oMLX，避免 illustration pipeline 回歸
Weekly digest 自帶健康摘要 — 週報尾段 🩺 自動附 Vault 帶圖統計 / 健康狀態 / 預算 / vote 偏好；unhealthy 時主動警示 autoIllustration 已自動關閉
手動觸發 — /illustrate <主題> 或 /illustrate <主題> --ab（並列 xiaohei-v1 + minimal）；不寫 vault，Telegram 直接回 SVG 檔
A/B 投票偏好 — --ab 模式跑完附投票按鈕，累積到 data/illustration-votes.json；達 ≥ 5 票 + winRate ≥ 0.6 後 autoIllustration 自動切換到偏好 profile
既有筆記編輯 — /illustrate redo <path> 對既有筆記重生 + frontmatter 替換；/illustrate clear <path> 移除欄位 + 刪 SVG；/illustrate list 列表 + orphan 偵測；/illustrate cleanup-orphans 批次清理
Reviewer Panel 量測（opt-in） — /config 開 qualityReviewPanel：3 persona 並行投票；/vault review-stats 顯示 Panel vs Single 在 pass 率、avgScore、延遲的 A/B 差異
三層索引系統 — sources / category / wiki 三層 + entries map 即時索引整個 Vault；saver 寫筆記時 incremental update、monitor 每 6 小時 stale check + 30 分鐘 refresh；/vault find 帶 IDF + AND bonus + phrase match + 標題長度懲罰的搜尋（v5 評分），/vault pulse 系統儀表板、/vault hot-categories 熱門分類、/vault source-stats 來源統計
語意去重 — saver 寫入時用 Jaccard keyword overlap 即時偵測相似筆記，三層門檻（hint 0.5 / inline action 0.7 / 批次掃描）；/vault dedup-scan Union-Find 找全 Vault 重複群組，inline merge 按鈕一鍵處理
Inbox 智慧重分類 — /vault inbox-audit N 用 LLM 重新評估 inbox 累積筆記，信心 ≥ 0.85 時生成「直接移動」按鈕，逐篇審閱清理
可見性四件套 — /vault errors（tail app.jsonl warn 並 group by scope）、/vault metrics（per-type/per-platform pass 率與失敗模式）、/vault feedback-stats（用戶分類修正歷史與轉移模式）、/vault pulse（索引 + 量測即時看板）
自我修復 — 排程掃描自動修復 HTML 殘留 / 壞路徑，Extractor 健康探測 + 降級告警
失敗反思系統 — Extractor 失敗自動分類原因（auth_blocked / timeout / structure_changed），重試時輸出診斷日誌
事故偵測 — 每 5 分鐘掃描 log 的已知錯誤簽名，異常達閾值時 Telegram 推播警報；/doctor 顯示 24h 自癒事件統計
自癒 CI — GitHub Actions workflow（self-heal.yml）偵測 PR CI 失敗時，自動呼叫 Claude Code 分析並修復，最多 3 次迭代；超過次數或判斷無法自動修復時，自動建立 GitHub Issue 升級給人工

系統

10 個核心指令 + 34 個完整指令 — InlineKeyboard 按鈕引導
HTML 筆記附件 — Bot 存入 Vault 後自動回傳 HTML 渲染版本（Apple-inspired 卡片式設計，含 CJK 字型、frontmatter metadata 卡片、深色 code block、mermaid 圖表自動渲染），Telegram 通知一律 HTML parse_mode
遠端管理 — /admin 狀態、診斷、日誌、重啟、遠端指令
Admin Web UI — http://localhost:3001 啟動時自動開啟研究介面；點「管理」按鈕進入設定（初始設定、功能配置、監控面板）
多模型智慧路由 — 依複雜度自動選 flash / standard / deep 免費模型；可選 oMLX 本地推理
功能開關 — /config 即時切換 13 項功能 + /config limits 動態調 4 個數值上限
跨裝置同步 — 搭配 Remotely Save + InfiniCLOUD 免費 WebDAV

支援平台（14 個）

穩定支援（無需登入）

平台	內容	評論	時間軸	備註
X / Twitter	✅	✅	—	fxTweet API
Threads	✅	✅	✅	topic tag 自動偵測，智慧標題
Reddit	✅	✅	—	公開 API
YouTube	✅	—	—	yt-dlp 字幕擷取 + InnerTube HTML fallback + 播放清單
GitHub	✅	—	—	Repo / Issue / PR
TikTok	✅	—	—	yt-dlp + whisper.cpp STT 逐字稿
iTHome	✅	—	—	台灣科技新聞
通用網頁	✅	—	—	5 層降級（Readability → Jina Reader → Camoufox → Browser Use → Regex）
PDF 文件	✅	—	—	直接傳檔到 Telegram；偵測本機 `opendataloader` CLI 優先（含表格）→ pdf-parse fallback
直連影片	✅	—	—	MP4 / WebM / MKV 直連下載 + 轉錄

需登入（穩定度視平台封鎖狀態而定）

平台	內容	備註
Bilibili	⚠️	需 yt-dlp，部分內容需登入 Cookie
微博	⚠️	Camoufox + API，訪客驗證可能阻擋
小紅書	⚠️	Camoufox → MediaCrawler（需 Cookie），登入牆頻繁
抖音 / 今日頭條	⚠️	Camoufox → MediaCrawler（需 Cookie），反爬偵測嚴格
知乎	⚠️	Camoufox + RSSHub 熱榜備援；專欄文章支援評論抓取

⚠️ 需登入的平台採三層降級：Camoufox（反偵測瀏覽器）→ MediaCrawler FastAPI 服務（需帳號 Cookie）→ 失敗拋錯。Cookie 填入 data/mediacrawler-cookies.json，MediaCrawler 服務啟動方式：python3.11 scripts/mediacrawler-server.py。通用網頁擷取另支援 Jina Reader 及 Browser Use CLI 作為中間層降級方案。

快速開始

1. 申請 Telegram Bot Token

在 Telegram 找 @BotFather → 傳送 /newbot → 取得 Token（格式：1234567890:AAFdFMgb...）

2. 安裝

一般使用者 — 執行 npm install && cp .env.example .env，編輯 .env 填入設定

開發者 — 手動設定：

npm install
cp .env.example .env

編輯 .env：

# 必填
BOT_TOKEN=your_telegram_bot_token
VAULT_PATH=/Users/yourname/ObsidianVault

# 選填
ALLOWED_USER_IDS=123456,789012      # 限制使用者（逗號分隔 Telegram user ID）
ENABLE_TRANSLATION=true             # 啟用簡轉繁翻譯
MAX_LINKED_URLS=5                   # 單則貼文最多抓取的外部連結數
SAVE_VIDEOS=false                   # 影片存入 Vault（預設 false，僅保留原始連結）
OMLX_API_KEY=                        # oMLX 本地推理（選配，需 macOS Apple Silicon）

# Camoufox 初始化（首次，Threads/小紅書/抖音需要）
npx camoufox-js fetch

3. 啟動

執行 ./start.sh（或 npm run dev），保持終端機開啟即可。

指令速查（34 個指令）

Telegram / 選單只顯示 10 個核心指令，子功能透過按鈕展開。所有指令都可直接輸入使用。

核心指令（選單顯示）

指令	用途
傳送 URL	自動擷取內容與評論，分類後存到 Vault
傳送 PDF	自動擷取文字、AI 摘要、分類存入 Vault
`/search`	統一搜尋入口（按鈕選：Vault / 網頁 / 提及 / 影片）
`/ask <問題>`	用 Vault 知識回答問題（AI 結合筆記上下文）
`/explore <主題>`	知識探索（推薦筆記 / 簡報 / 深度合成 / 對比）
`/digest`	知識報告（精華 / 週報 / 蒸餾 / 跨筆記洞察 / 知識卡片）
`/discover <關鍵字>`	GitHub 專案探索（無參數=每日熱門掃描）
`/radar`	內容雷達（自動搜尋+存入；`add custom` 可接 JSON API 自訂來源）
`/track`	追蹤入口（按鈕選：時間軸 / 訂閱 / 巡邏）
`/vault`	Vault 維護入口（品質 / 重複 / 重處理 / 排版 / 基準 / 重試 / 推薦連結）
`/admin`	系統管理入口（狀態 / 健康 / 診斷 / 日誌 / 重啟 / 指令 / 清除 / 學習）
`/help`	分類式說明選單

所有指令一覽

類別	指令	用途
搜尋	`/search`	統一搜尋（Vault / 網頁 / 提及 / 影片）
	`/find <關鍵字>`	快速搜尋 Vault 筆記
	`/monitor <關鍵字>`	跨平台提及搜尋
	`/vsearch <關鍵字>`	影片語意搜尋（FTS5）
知識	`/ask <問題>`	Vault 知識問答
	`/explore <主題>`	知識探索（推薦 / 簡報 / 合成 / 對比）
	`/digest`	知識報告（精華 / 週報 / 蒸餾 / 整合）
	`/knowledge`	知識圖譜（缺口 / 技能 / 分析 / 健康 / DNA / 分類器進化）
	`/compile`	主題知識編譯（Karpathy 三層架構）/ 系統編譯
	`/research`	互動式研究對話
	`/slides`	AI 自動生成簡報（PPTX）
	`/anki`	生成 Anki 記憶卡
	`/validate <想法>`	雙層創業驗證（AI 競品分析 + 核心判斷問題）
	`/ccwf <分類> [筆數]`	匯出 CC Workflow Studio 可吃的 workflow.json（同分類最近 N 篇）
	`/illustrate <主題> [profile] [--ab] [--ensemble=N]`	小黑怪誕手繪 v1 風格 SVG 插圖（profile：xiaohei-v1 / minimal；--ab 並列產出投票；--ensemble=3 並行 3 候選選最佳，~18s）
	`/illustrate redo <vault 相對路徑>`	對既有筆記重生 illustration（替換 frontmatter + 寫新 SVG）
	`/illustrate clear <vault 相對路徑>`	移除 frontmatter illustrations + 刪 SVG 檔
	`/illustrate list [--recent]`	列出帶圖筆記 + 偵測 orphan SVG 引用
	`/illustrate cleanup-orphans [--dry-run]`	批次清除所有 orphan SVG 引用
	`/illustrate stats`	per-profile 健康 + A/B 投票偏好
追蹤	`/track`	統一追蹤入口（時間軸 / 訂閱 / 巡邏）
	`/timeline @用戶`	抓取用戶最近貼文
	`/subscribe`	訂閱管理（查看 / 新增 / 移除 / 白名單）
	`/patrol`	多平台巡邏（HN / Reddit / Dev.to / GitHub）
發現	`/discover <關鍵字>`	GitHub 專案探索
	`/radar`	內容雷達（多來源自動搜尋）
	`/suggest`	推薦相關筆記連結
Vault	`/vault`	統一維護入口（7 子功能）
	`/quality`	品質報告 + 自動修復
	`/dedup`	重複筆記掃描
	`/reprocess <路徑>`	重新 AI 豐富筆記
	`/reformat`	修復排版問題（舊指令；建議改用 `/normalize`）
	`/normalize`	Markdown 正規化（regex + LLM 雙層，含 `--restructure` LLM-first 模式）
	`/benchmark`	品質基準報告
	`/retry`	重試失敗連結
系統	`/admin`	統一管理入口（8 子功能）
	`/config`	功能開關即時切換（含 `/config limits` 數值上限管理）
	`/filter`	內容過濾管理（查看 / 新增 / 移除黑名單）
	`/toolkit`	開發工具箱
	`/memory`	匯出學習記憶
	`/skillmgr`	AI 技能管理

所有指令缺參數時會自動引導輸入。統一入口使用 InlineKeyboard 按鈕選擇子功能。

子指令速查

統一入口	子指令	用途
`/search`	`vault <關鍵字>`	搜尋 Vault 筆記（frontmatter + 全文）
	`web <查詢>`	網頁搜尋（DuckDuckGo）
	`monitor <關鍵字>`	跨平台搜尋提及
	`video <關鍵字>`	搜尋影片筆記（章節/轉錄）
`/knowledge`	`dna`	🧬 知識 DNA — keyword 指紋、分類分佈、學習重心轉移、空白帶，結果存 Vault
	`evolve`	🔬 分類器進化 — 自動生成規則變體、評估準確率、套用最佳變體
`/digest`	`digest`	精華摘要（末尾自動附加 💀 知識死角）
	`weekly`	週報深度合成
	`distill`	知識蒸餾（末尾附加 📈 季度技能成長 sparkline）
	`distill conflicts`	矛盾偵測：找出 Vault 中互相衝突的觀點
	`distill gaps`	知識缺口地圖：找出覆蓋不足的領域，自動加入 Radar 追蹤（無需點按鈕）
	`consolidate`	跨筆記洞察
	`cards`	baoyu-xhs-images 知識卡片（自動選 style/layout）
	`pptx`	PPTX 規格 JSON（GordenPPTSkill / python-pptx 友善）
`/track`	`timeline @用戶 [數量]`	抓取用戶最近貼文 + 時間軸視覺提示詞
	`subscribe`	訂閱管理（查看/新增/移除）
	`patrol`	多平台巡邏（HN/Reddit/Dev.to/GitHub）
	`patrol stats`	Bot 主動值班效率報告（proactive ratio）
`/vault`	`quality`	品質報告 + 自動修復按鈕
	`dedup`	掃描重複筆記
	`reprocess <路徑>`	重新 AI 豐富筆記
	`reformat`	修復排版問題
	`benchmark`	品質基準報告
	`retry`	重試失敗連結
	`suggest`	推薦相關筆記連結
	`normalize [--sample\|--dry-run\|--all\|--llm\|--restructure\|--since Nd\|path]`	Markdown 正規化（regex + LLM 雙層清理 LLM 髒輸出）
	`guardian [--since Nh] [--dry-run]`	六維度品質守護掃描，低分文章推送 Telegram
	`draft [category] [--days N]`	從指定分類近 N 天筆記生成草稿
	`find <關鍵字>`	三層索引快速搜尋（IDF + AND bonus + phrase + 標題長度懲罰）
	`pulse`	系統儀表板（索引狀態、近期量測、A/B 進度）
	`hot-categories`	熱門分類 Top N（含 24h delta）
	`source-stats`	來源統計（per-platform 筆記數 / 成功率）
	`dedup-scan`	全 Vault 重複群組掃描（Union-Find + inline merge）
	`inbox-audit [N]`	LLM 重新分類 inbox，信心 ≥ 0.85 生成直接移動按鈕
	`review-stats`	Reviewer 評分分佈、related context A/B、Panel vs Single A/B
	`illustration-stats`	Illustration 覆蓋率、profile 分布、預算、14 天 sparkline、健康狀態
	`dashboard`（或 `dash`）	一頁整合儀表板：近 7 天 / Reviewer / Illustration / 配置摘要
	`errors [N]`	顯示近期 silent warns（按 scope group）
	`metrics`	per-type / per-platform pass 率與失敗模式
	`feedback-stats`	用戶分類修正歷史與轉移模式
`/admin`	`status`	Bot 狀態與統計
	`health`	系統健康報告
	`doctor`	全面即時診斷（含 ⚡ 管線韌性稽核：掃描所有 LLM 呼叫點的 try/catch 覆蓋狀況）
	`logs [n]`	查看最近 log
	`restart`	遠端重啟 Bot
	`code <action>`	遠端執行指令
	`clear`	清除統計
	`learn`	Vault 學習（分類/翻譯）

研究工具（Research Toolkit）

Sediment 不只是收錄工具——內建完整的研究工作流，讓 Vault 中累積的知識可以被查詢、分析、重組為新的輸出。

Telegram 指令

指令	用途	輸出
`/research <主題>`	從 Vault 搜尋相關筆記，AI 生成研究摘要	Telegram 訊息（摘要 + 核心概念 + 關鍵問題 + 參考筆記）
`/slides <主題>`	根據 Vault 筆記自動生成簡報	PPTX 檔案（直接下載）
`/anki <主題>`	生成記憶卡片	10 張問答式 flashcard

Web 研究介面

Bot 啟動後瀏覽器自動開啟 http://localhost:3001/research，進入三欄式互動研究介面。點左側欄「管理」按鈕可開啟設定面板（初始設定、功能配置、監控面板）：

左欄：筆記瀏覽器，支援資料夾樹狀展開、標籤篩選、多選勾選、筆記管理（移動/改名/刪除）
中欄：輸入研究主題 → AI 分析 → 互動式對話（支援對話歷史、[[wikilink]] 引用）
右欄：工具面板 — 投影片預覽/下載、AI 工具快捷入口（結果統一輸出至中欄）

Vault 筆記管理（左欄）：

功能	操作
階層資料夾樹	完整還原 Vault 子資料夾結構（如 `Sediment/AI/多模態生成/影片`），空資料夾也顯示
拖放移動	拖筆記到任一資料夾標題即移動；多選時整批一起拖；落點以紫色虛線提示
樹狀移動對話框	點 ⋯ → 移動，支援 🔍 搜尋過濾、新建子資料夾、選擇後確認，避免誤點
Shift-click 區間多選	點第一筆 → shift+點第十筆，一次選十筆
批次進度條	多筆移動以對話框內進度條顯示 N/總數，失敗彙整一次提示
復原上一次移動	移動後左下出現「↶ 復原」toast，12 秒內可一鍵回到原資料夾
改名同步 wikilinks	改名對話框勾選後，自動更新 Vault 全量 `[[wikilink]]`／`[[name｜alias]]`／`[[name#section]]`
資料夾管理	hover 出現 ⋯ 或右鍵 → 重新命名（遞迴更新底下筆記 frontmatter + 索引）／刪除空資料夾
原生右鍵	筆記與資料夾皆支援右鍵直接彈出操作選單
三層索引同步	移動／改名／刪除立即更新 `data/vault-index.json`，左側樹即時反映新位置

筆記查看器（HTML 渲染）：

點擊左欄筆記縮圖，以 iframe 彈窗顯示渲染後的 HTML（與 Bot 同一套 renderer），而非原始 Markdown。

功能	說明
💾 另存新檔	下載完整 `.html` 檔案到本機（另一台電腦也可離線閱讀）
📋 複製 Markdown	複製原始 `.md` 到剪貼簿
🌓 深色模式同步	切換頁面主題時，筆記 iframe 自動跟隨重載
`[[wikilink]]` 導航	點擊筆記內 wikilink，直接在左欄開啟對應筆記

三欄寬度自由調整： 左右欄邊緣可用滑鼠拖動調整寬度，設定自動存入 localStorage，下次開啟維持。雙擊邊緣重置為預設比例。

每條 AI 回應下方的 Action Bar：

按鈕	說明
📋 複製	將該則回應複製到剪貼簿
💾 存入 Vault	將該則回應存為 `Vault/Sediment/知識整合/research-{主題}-{時間}.md`
🛠 工具 ▾	下拉選單觸發研究報告、比較表、Anki、教學大綱（結果顯示於中欄對話區）

輸入框底部「💾 全部存入 Vault」可將整段對話（所有 AI 回應）合併成一份筆記。存入後以 toast 顯示檔名確認，已存入按鈕自動鎖定防重複。

存入的 Markdown 帶有 frontmatter：category: 知識整合、tool: {工具類型}、tags。

支援三語切換（繁中 / English / Tiếng Việt）。

簡報生成管線

Vault 筆記 → 內容壓縮 → 版面推斷 → PPTX 渲染

11 種版面自動推斷：標題頁、摘要、條列、對比（左右欄 + VS 標記）、表格、引言、指標卡片（2×2 KPI）、時間軸、來源引用、架構分層圖、圖片集

3 種配色風格：Notion 暖色調、技術藍圖深色、企業淺色

版面根據內容關鍵字自動推斷（例如含「比較」→ 對比版面，含「架構」→ 分層圖），使用 pptxgenjs 渲染為標準 PPTX 檔案，支援微軟正黑體繁中排版。

知識工具

工具	說明
研究報告	結構化報告（摘要、背景、核心發現、分析洞察、結論建議），deep 模型生成
對比表格	自動比較 Vault 中的工具/方案/概念，Markdown 表格 + 分析總結
Anki 卡片	10 張理解導向的問答卡片，適合主動回憶練習
教學大綱	學習目標 + 5-8 章課程架構 + 延伸閱讀推薦

文本處理

研究工具內建智慧文本壓縮，自動清除圖片標記、廣告話術（30+ 模式）、重複段落（Jaccard 相似度 >0.75 自動去重），並根據主題相關性篩選內容。壓縮結果以 SHA256 雜湊快取，避免重複處理。

知識節點與觀察統計（opt-in）

功能	flag	說明
知識節點抽取	`knowledgeNodes`	入庫時抽 2-3 個帶類型節點（工具/技術、商業/現象、行為/洞察）存 `data/knowledge-nodes.jsonl`，供 /ideas、/connect 交叉組合；backfill 既有筆記：`npx tsx scripts/backfill-knowledge-nodes.mjs`（預設 dry-run 樣本）
原子主張統計	`claimStats`	reviewer 順手抽 ≤8 條原子主張，bigram Jaccard 算與既有主張重疊數，寫 `data/claim-stats.jsonl`（觀察用）
插圖視覺評審	`visionOracle`	SVG 經 qlmanage 渲染後給 Qwen2.5-VL 評佈局，< 6 分帶回饋重畫一次（單張 +~4.5s，macOS only）

以上預設 OFF，/config 即時切換。LLM 呼叫成本可在 /vault dashboard 的「LLM 成本」區段查看（per-task 呼叫數 / tier 分布 / 平均延遲）。

常見問題

Bot 沒有回應？ 在終端機按 Ctrl+C 停止，再執行 npm run dev 重新啟動。

顯示「409 Conflict」？ 上次 Bot 未正確關閉。程式內建 ProcessGuardian 三段式自癒會自動處理：指數退避重試 → 自動 logOut + 冷卻 → 退出提示。通常無需人工介入。

抓取超時或失敗？ 所有外部請求皆有超時保護（HTTP 30s / 影片 120s / 存檔 10s）。如果 DuckDuckGo 被限流，搜尋會自動降級到 Camoufox。

想修改設定？ 編輯 .env 檔案，或在 Telegram 使用 /config 即時切換功能開關。

跨裝置同步（選配）

Vault 預設不儲存影片（SAVE_VIDEOS=false），實際大小約數十 MB，非常適合雲端同步。

推薦方案：InfiniCLOUD（免費 20GB WebDAV）+ Remotely Save 外掛

註冊 InfiniCLOUD → My Page → 開啟 Apps Connection → 取得 WebDAV 位址與專用密碼
Obsidian 安裝 Remotely Save 外掛 → Remote Service 選 WebDAV → 填入位址、帳號、WebDAV 密碼
建議啟用 Password-Based Encryption（E2E 加密）
三台裝置（Windows / Mac / iPhone）使用相同設定，首次同步後即可自動排程

其他相容後端：OneDrive、Dropbox、S3、Synology NAS WebDAV。

開發資訊

開發指令

npm run dev          # 開發模式（tsx 即時執行）
npm run dev:loop     # 開發模式 + 自動重啟（搭配 /restart 指令）
npm run build        # 編譯 TypeScript
npm start            # 生產模式（需先 build）
npm run start:loop   # 生產模式 + 自動重啟
npx tsc --noEmit     # 型別檢查
npm test             # 執行測試（Vitest）
npm run lint         # Biome 檢查
npm run format       # Prettier 排版
npm run housekeep    # log 滾動 / cache TTL / observations 壓縮（一鍵維護）
npm run housekeep:dry # housekeep dry-run + verbose
npm run ccwf:export  # CLI 版本的 /ccwf：npm run ccwf:export -- <分類> [--limit=10]
npm run render:pptx  # 把 /digest 產出的 spec JSON 渲成 .pptx（需 python-pptx）

# Smoke test（真實 oMLX 端到端驗證，預計 ~45s）
npm run smoke:all              # 9 個 smoke 串跑
npm run smoke:illustration     # 單張 SVG 真實生成
npm run smoke:illustration:dry # 純 prompt 組裝
npm run smoke:vote             # vote → 偏好聚合
npm run smoke:health           # 健康監測 + 自動關閉 + 防抖
npm run smoke:list-cleanup     # list / cleanup-orphans（無 LLM）
npm run smoke:auto             # runAutoIllustration 端到端
npm run smoke:redo             # /illustrate redo 完整鏈路
npm run smoke:reviewer         # panel A/B 純函式（無 LLM）
npm run smoke:reviewer-panel   # panel 3 persona × 真實 oMLX 評分
npm run smoke:no-llm           # 6 個 no-LLM smoke 平行（~1.5s）
npm run smoke:ci               # CI 專用（同 smoke:no-llm）
npm run bench:omlx             # 量測 oMLX 並發 speedup（~10s，3× standard tier）

知識流水線實作

攝取                 編譯                    查詢               輸出
Ingest               Compile                 Query              Output
─────────────        ──────────────          ─────────────      ──────────────
14 平台 Extractor    108 規則分類器          /ask 知識問答      /digest 週報
+ PDF / 通用網頁     + AI 摘要 + 翻譯       /explore 探索      /slides 簡報
+ /radar 雷達        + 實體萃取              /research 研究     /anki 記憶卡
+ /track 巡邏        + 知識圖譜建構          /vsearch 語意搜    PNG 資訊卡
+ 連結深度抓取       + 動態學習              /search 統一搜     主動推理推送
+ RSSHub 5000+ 路由  + 記憶整合                                 wikilink 推薦
                     + 主題編譯（Karpathy）
                                        自癒 Lint
                                        ──────────────
                                        Harness 品質閘門
                                        （Evaluator→Generator）
                                        Reviewer Panel（多 persona 合議，opt-in）
                                        noveltyScore（Jaccard vs Vault 同類）
                                        HTML 自動修復
                                        Extractor 健康探測
                                        失敗反思 + 重試

技術架構

TypeScript + ESM（tsx 執行），470 個檔案，1212 個自動化測試 + 9 個 smoke script + 1 個 bench（npm run smoke:all / bench:omlx）
Telegraf — Telegram Bot API（10 指令 hub 架構 + InlineKeyboard + ForceReply）
Camoufox — 反偵測瀏覽器（Firefox 基底），瀏覽器池最多 4 實例，閒置立即釋放
Jina Reader — 通用網頁 Markdown 轉換（r.jina.ai），Readability 失敗時自動觸發，零配置
RSSHub — 自架 Docker 服務（port 1200），5000+ 路由覆蓋中文內容平台，整合進 Patrol 巡邏來源
MediaCrawler — Python FastAPI 服務（port 8765），小紅書 / 抖音帶 Cookie 抓取，Camoufox 失敗時自動降級
ProcessGuardian — 三段式 409 自癒（指數退避 → 自動 logOut + 冷卻 → 退出）+ 殭屍進程自動清理
OpenCode CLI + 多模型路由 — 依複雜度自動選 flash / standard / deep 免費模型；可選 oMLX 本地推理優先
知識系統 — 實體萃取、知識圖譜、缺口分析、Skill 自動生成、用戶偏好萃取、知識蒸餾（含視覺化提示詞）、記憶整合、MOC 生成、Karpathy 主題編譯
視覺卡片系統 — visual-cards-builder 自動依分類選 style（notion/minimal/bold/fresh），依摘要長度選 layout（dense/balanced/list），輸出 baoyu-xhs-images 格式指令
YouTube InnerTube fallback — yt-dlp 未安裝時自動降級到 HTML 頁面提取 metadata；說話人識別（feature flag，flash tier LLM）
研究助理 — 互動式研究對話、PPTX 簡報生成、Anki 記憶卡、壓縮快取、資源管理
資訊卡片 — 每則筆記自動生成 PNG 視覺摘要卡（標題 / 分類 / 關鍵字 / 分類色系）
分類系統 — 24 個分類模組、108 條規則（含 13 個 AI 子領域）+ 動態學習
所有長任務採 fire-and-forget：先回覆「處理中」→ 背景執行 → 完成通知
評論品質篩選：去除讚美/感謝語後不足 10 字的評論自動濾除
URL 去重快取：避免重複儲存相同內容
批次翻譯：opencc-js（簡轉繁，採 twp 變體繁化台灣 IT 詞彙：軟體 / 網路 / 記憶體）+ Google Translate（英翻中），無需 API key

Claude Code Skills（開發輔助）

20 個自訂技能，涵蓋開發全流程：

類別	技能	用途
開發流程	`/design` `/dev` `/ship` `/improve`	架構確認 → 開發 → 驗證提交推送 → 審計改善
驗證	`/verify`	完成前 4 步驟閘門：tsc → 單元測試 → smoke check → git status
Session	`/resume` `/handoff`	自動啟動 / 交接記錄
測試	`/test`	classify / extractor / smoke / status
重構	`/refactor`	影響分析 → 遷移 → 模組化拆分
Vault	`/vault` `/vault-audit` `/vault-guardian`	維護修復 / Vault 全量品質稽核 / 品質守護排程
Vault 蜂群	`/vault-swarm`	平行 Task agents 按分類稽核 Vault 品質，合併為單一 PR
Spec 驅動	`/spec`	從 `specs/<name>.md` 生成失敗測試 → TDD 迴圈直到通過 → 開 PR
Bot 管理	`/launch`	啟動 / 停止 / 診斷 409
維護	`/health` `/weekly`	即時快照 / 週維護（含依賴檢查）
新平台	`/new-platform`	腳手架 → 實作 → 測試 → 提交
除錯	`/bug-swarm`	3 worktree 平行 TDD 修復，reviewer 選最優解

設計原則

所有 TypeScript 檔案 ≤ 300 行（PostToolUse hook 自動偵測；違規即時提示拆分）
不使用任何 API SDK（無 Anthropic SDK、無 OpenAI SDK）
LLM enrichment 來源：oMLX 本地推理（選配）→ OpenCode CLI 多模型路由（flash / standard / deep，全免費）→ DDG AI Chat（免費備援）
LLM 連線設定優先順序：環境變數 → user-config.json（admin UI 儲存值），避免設定漏讀
Enrichment 輸出過濾廢話與廣告語，保持中性專業語氣；GitHub badge/shield 圖片自動清除
Frontmatter 防護：--- 關閉標記確保獨立成行，防止與後續內容黏合
外部呼叫必須有 timeout（HTTP 30s / yt-dlp 120s / Obsidian 10s）
輕量 Vault — 影片預設不存入 Vault（SAVE_VIDEOS=false），僅保留原始 URL 連結
調查工作流標準化：debug pipeline 先驗服務狀態（oMLX / Sediment / log），再列假說、再讀 code，避免空 grep 燒 context；假說 ≥ 3 個時用 /investigate-parallel 分派子 agent 並行驗證
型別安全：biome 0 warnings，noExplicitAny 0，slide-types.ts 集中定義投影片共用型別
設定參考：詳見 docs/configuration.md（11 個環境變數完整說明）

專案結構

src/
├── index.ts                    # 入口（ProcessGuardian 自動重試）
├── bot.ts                      # Telegram Bot（ForceReply 攔截 + URL 處理）
├── classifier.ts               # 內容智慧分類（108 規則 × 24 大類）
├── classifier-categories.ts    # 分類規則資料（108 規則 × 24 大類）
├── saver.ts                    # Obsidian 存檔協調（主流程）
├── saver/                      # 存檔子模組
│   ├── slug.ts                 # 檔名 slug 生成
│   ├── url-index.ts            # URL 去重索引（in-memory + 持久化）
│   └── image-downloader.ts     # 圖片下載 + 同來源洪水警告
├── process-guardian.ts         # 三段式 409 自癒 + 殭屍清理 + PID lockfile
├── cards/                      # 資訊卡片
│   ├── card-renderer.ts        # PNG 卡片渲染引擎
│   └── card-templates.ts       # 卡片版型（標題/分類/關鍵字/色系）
├── commands/                   # 指令處理（32 指令 + InlineKeyboard）
│   ├── register-commands.ts    # 統一指令註冊 + callback 路由
│   ├── *-hub.ts                # 4 個統一入口（search/track/vault/admin）
│   └── *-command.ts            # 各功能 handler
├── extractors/                 # 各平台內容擷取器（14 平台）
│   ├── x-extractor.ts          # Twitter/X（fxTweet API）
│   ├── threads-extractor.ts    # Threads（Camoufox，topic tag 偵測）
│   ├── threads-extractor-helpers.ts # Threads helpers（text parsing / image / video）
│   ├── reddit-extractor.ts     # Reddit（公開 API）
│   ├── youtube-extractor.ts    # YouTube（yt-dlp + 播放清單）
│   ├── tiktok-extractor.ts     # TikTok（yt-dlp + whisper.cpp STT）
│   ├── github-extractor.ts     # GitHub（REST API）
│   ├── bilibili-extractor.ts   # B站（公開 API）
│   ├── weibo-extractor.ts      # 微博（API + Camoufox）
│   ├── xiaohongshu-extractor.ts # 小紅書（Camoufox）
│   ├── douyin-extractor.ts     # 抖音（Camoufox）
│   ├── zhihu-extractor.ts      # 知乎（Camoufox）
│   ├── ithome-extractor.ts     # iTHome（台灣科技新聞）
│   ├── direct-video-extractor.ts # 直連影片（MP4/WebM/MKV）
│   └── web-extractor.ts        # 通用網頁（5 層降級：Readability→Jina→Camoufox→BrowserUse→Regex）
├── formatters/                 # 按平台分離的 Markdown 格式化
│   ├── base.ts                 # 組裝器（frontmatter + body + stats）
│   ├── shared.ts               # 共用工具（評論品質篩選, badge 過濾）
│   └── *.ts                    # 各平台 formatter
├── knowledge/                  # 知識系統
│   ├── knowledge-store.ts      # 知識庫讀寫
│   ├── knowledge-graph.ts      # 知識圖譜（缺口分析、實體關聯）
│   ├── skill-generator.ts      # 高密度主題 → Skill 自動生成
│   ├── distiller.ts            # 知識蒸餾
│   ├── topic-compiler.ts       # 主題知識編譯（Karpathy raw→compiled 架構）
│   ├── consolidator.ts         # 記憶整合（跨筆記叢集 + LLM 洞察）
│   ├── consolidator-clusters.ts # 叢集建構（Union-Find + 實體計數）
│   ├── moc-generator.ts        # Maps of Content 自動生成
│   ├── vault-analyzer.ts       # 增量 Vault 分析（實體萃取 + 關係抽取）
│   ├── health-report.ts        # 知識健康報告
│   ├── health-report-formatter.ts # 健康報告 Telegram formatter + Vault saver
│   └── knowledge-dna.ts        # 知識 DNA（keyword 指紋 + 分類分佈 + 學習重心轉移）
├── research/                   # 研究助理 + Vault 筆記管理
│   ├── research-commands.ts    # /research /slides /anki 指令
│   ├── chat-service.ts         # 互動式研究對話引擎
│   ├── slide-pptx.ts           # PPTX 簡報生成
│   ├── vault-manage-routes.ts  # /api/vault/* 路由（資料夾管理 + 筆記 CRUD 分派）
│   ├── vault-note-handlers.ts  # 筆記 CRUD handlers（GET/HTML/rename/delete/move）
│   ├── vault-manage-sync.ts    # 同步 frontmatter / 三層索引 / wikilinks
│   └── research-ui.html        # 研究介面 Web UI（含拖放、shift-click、復原、右鍵選單）
├── enrichment/                 # 內容後處理（連結展開、翻譯）
├── learning/                   # 分類學習與 AI 增強（含 classifier-evolver.ts AlphaEvolve 進化循環）
├── radar/                      # 內容雷達（多來源自動搜尋 → Vault）
├── patrol/                     # 多平臺巡邏（HN / Dev.to / GitHub Trending / RSSHub）
├── admin/                      # Admin Web UI（port 3001）
├── memory/                     # 使用者偏好記憶
├── video/                      # 影片語意搜尋（FTS5）
├── plugins/                    # 插件系統（動態載入）
├── proactive/                  # 主動推理（排程摘要 + 趨勢警報）
├── monitoring/                 # 自我修復 + 品質基準
├── vault/                      # Vault 維護工具
└── utils/                      # 共用工具（LLM 路由 / 搜尋 / 快取 / 瀏覽器池 / Jina / RSSHub / MediaCrawler）
    ├── markdown-normalizer/    # Markdown 正規化模組（LLM 髒輸出清理）
    │   ├── rules.ts            # 11 條 regex 純函數規則
    │   ├── validator.ts        # remark AST round-trip 驗證 + 警訊偵測
    │   ├── llm-restructure.ts  # oMLX LLM 語意重排（含連結完整性守衛）
    │   └── index.ts            # 公開 API（normalizeLLMMarkdown / normalizeFullNote / normalizeWithLlmRestructure）
    ├── note-html-renderer.ts   # HTML 渲染器（Bot + Research UI 共用，支援 [[wikilink]] postMessage）
    ├── note-html-markdown.ts   # Markdown → HTML 轉換（含 preprocessLLMMarkdown 前處理）
    ├── note-html-styles.ts     # 筆記 HTML CSS（深色/淺色主題，h3/h4 層級樣式）
    ├── usage-tracker.ts        # LLM 呼叫 usage 追蹤（tier/task/耗時，寫入 data/usage-stats.jsonl）
    ├── innertube-service.ts    # YouTube HTML metadata 提取（InnerTube API，yt-dlp fallback）
    ├── speaker-identifier.ts   # YouTube 字幕說話人識別（flash tier）
    └── visual-cards-builder.ts # baoyu-xhs-images 知識卡片 + 時間軸視覺提示詞生成

貢獻指南

詳見 CONTRIBUTING.md。歡迎使用 Claude Code / Codex 等 AI 輔助工具。

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 848 Commits
${{ data.output }}/___ data_title __		${{ data.output }}/___ data_title __
.agent		.agent
.agents/skills		.agents/skills
.claude		.claude
.github/workflows		.github/workflows
docs		docs
electron		electron
fixtures/extractors		fixtures/extractors
plugins/example		plugins/example
scripts		scripts
skillbase-packages		skillbase-packages
specs		specs
src		src
.env.example		.env.example
.gitattributes		.gitattributes
.gitignore		.gitignore
.prettierrc.json		.prettierrc.json
AGENTS.md		AGENTS.md
CHANGELOG.md		CHANGELOG.md
CLAUDE.md		CLAUDE.md
CONTRIBUTING.md		CONTRIBUTING.md
Hermes-Agent-企業應用指南.pptx		Hermes-Agent-企業應用指南.pptx
MANIFEST.md		MANIFEST.md
PROGRESS.md		PROGRESS.md
README.md		README.md
SOUL.md		SOUL.md
VERSION		VERSION
agent_reach_analysis.json		agent_reach_analysis.json
biome.json		biome.json
dev.sh		dev.sh
enrich-output.json		enrich-output.json
eslint.config.mjs		eslint.config.mjs
humanizer-output.json		humanizer-output.json
journey-into-ObsBot.md		journey-into-ObsBot.md
knip.json		knip.json
lightrag_analysis.json		lightrag_analysis.json
openclaw_summary.json		openclaw_summary.json
package-lock.json		package-lock.json
package.json		package.json
response.json		response.json
start.sh		start.sh
temp_output.json		temp_output.json
test_translation.json		test_translation.json
translated.json		translated.json
tsconfig.json		tsconfig.json
vitest.config.ts		vitest.config.ts
yt-dlp-err.txt		yt-dlp-err.txt
yt-dlp-out.txt		yt-dlp-out.txt

Tier	Model	3× 序列	3× 平行	Speedup
standard	Qwen3.5-9B	2165ms	1213ms	1.78×
deep	gemma-4-26b	9103ms	1567ms	5.81×

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Sediment

攝取（Ingest）

編譯（Compile）

查詢（Query）

輸出（Output）

自癒（Lint）

系統

穩定支援（無需登入）

需登入（穩定度視平台封鎖狀態而定）

1. 申請 Telegram Bot Token

2. 安裝

3. 啟動

核心指令（選單顯示）

所有指令一覽

子指令速查

Telegram 指令

Web 研究介面

簡報生成管線

知識工具

文本處理

知識節點與觀察統計（opt-in）

開發指令

知識流水線實作

技術架構

Claude Code Skills（開發輔助）

設計原則

專案結構

貢獻指南

授權

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