Obsidian-Ontology 同步

设计理念： Obsidian 是 PRIMARY（人类撰写自然笔记）→ Ontology 是 DERIVED（机器提取结构）→ 反馈闭环持续优化二者

核心概念

Obsidian 笔记（Markdown）
    ↓ 提取（每 3 小时一次）
Ontology 图谱（结构化数据）
    ↓ 查询与分析
洞察与建议
    ↓ 反馈
优化后的笔记模板

适用场景

提取内容说明

来自联系人笔记（references/contacts/*.md）

提取项：

• Person 实体（姓名、邮箱、电话）
• works_at → Organization
• met_at → Event
• assigned_to → Project（若正文中提及）
• status → （prospect、warm_lead、client 等）

示例：

# Alice Johnson

**Email:** alice@company.com
**Company:** Acme Corp
**Met At:** Tech Conference 2026
**Projects:** Project Alpha

## Notes
Great developer, responsive communication.

转换为：

{
  "entity": {
    "id": "person_alice_johnson",
    "type": "Person",
    "properties": {
      "name": "Alice Johnson",
      "email": "alice@company.com",
      "notes": "Great developer, responsive communication"
    }
  },
  "relations": [
    {"from": "person_alice_johnson", "rel": "works_at", "to": "org_acme"},
    {"from": "person_alice_johnson", "rel": "met_at", "to": "event_tech_conference_2026"},
    {"from": "person_alice_johnson", "rel": "assigned_to", "to": "project_alpha"}
  ]
}

来自客户笔记（references/clients/*.md）

提取项：

• Organization 实体
• has_contract_value → 数值型字段
• projects → Project 实体列表
• primary_contact → Person

来自团队笔记（references/team/*.md）

提取项：

• Person 实体
• works_for → Organization
• assigned_to → Project[]
• reports_to → Person
• response_pattern → （proactive、reactive、non-responsive）

来自每日状态笔记（daily-status/YYYY-MM-DD/*.md）

提取项：

• response_time 属性（附加至 Person 实体）
• status_update → Event
• blockers → Issue 实体
• behavioral_pattern 行为模式追踪

来自项目笔记（projects/*.md）

提取项：

• Project 实体
• for_client → Organization
• team → Person[]
• status、value、deadline

同步流程

1. 提取阶段（Markdown → Ontology）

# 执行提取
python3 skills/obsidian-ontology-sync/scripts/sync.py extract

# 执行内容：
# 1. 扫描已配置的 Obsidian 目录
# 2. 解析 Markdown frontmatter 及正文内容
# 3. 提取实体（Person、Project、Organization 等）
# 4. 提取关系（works_at、assigned_to 等）
# 5. 使用仅追加（append-only）方式写入 Ontology

识别规则：

# 联系人文件
if file.startswith("references/contacts/"):
    entity_type = "Person"
    extract_email_from_content()
    extract_company_from_property("Company:")
    extract_projects_from_links([[Project]])
    
# 客户文件
if file.startswith("references/clients/"):
    entity_type = "Organization"
    extract_contract_value()
    extract_projects()
    
# 团队文件
if file.startswith("references/team/"):
    entity_type = "Person"
    role = "team_member"
    extract_assignments()
    extract_response_patterns()

2. 分析阶段（Ontology → 洞察）

# 执行分析
python3 skills/obsidian-ontology-sync/scripts/sync.py analyze

# 生成如下洞察：
# - “3 名团队成员尚未分配任何项目”
# - “联系人 ‘John Doe’ 缺少邮箱地址”
# - “项目 ‘X’ 已有 5 名成员，但未关联客户”
# - “AI Summit 的 10 名联系人尚未关联后续跟进任务”

3. 反馈阶段（洞察 → 改进 PKM）

# 获取建议
python3 skills/obsidian-ontology-sync/scripts/sync.py feedback

# 生成内容包括：
# - 缺失属性建议
# - 断链报告
# - 关系补充建议
# - 模板改进建议

反馈示例：

# Sync Feedback - 2026-02-27

## 缺失信息（10 项）
- [ ] `Alice Johnson` 缺少电话号码
- [ ] `Bob` 在团队文件中缺少邮箱
- [ ] 项目 `Project Alpha` 缺少截止日期

## 建议建立链接（5 项）
- [ ] 将 `Jane Doe`（TechHub）与组织 `TechHub` 关联
- [ ] 将 `Eve` 与项目关联（在 daily-status 中发现，但 team 文件中未定义）

## 关系洞察
- `Project Alpha` 团队成员：Alice、Carol、David（从 daily-status 中提取）
- 建议在项目文件中更新团队分配

## 模板建议
- 在联系人模板中添加 `Projects: [[]]` 字段
- 在团队模板中添加 `Response Pattern:` 字段

配置说明

config.yaml

# /root/life/pkm/ontology-sync/config.yaml

obsidian:
  vault_path: /root/life/pkm
  
  # 同步内容配置
  sources:
    contacts:
      path: references/contacts
      entity_type: Person
      extract:
        - email_from_content
        - company_from_property
        - projects_from_links
    
    clients:
      path: references/clients
      entity_type: Organization
      extract:
        - contract_value
        - projects
        - contacts
    
    team:
      path: references/team
      entity_type: Person
      role: team_member
      extract:
        - assignments
        - response_patterns
        - reports_to
    
    daily_status:
      path: daily-status
      extract:
        - response_times
        - behavioral_patterns
        - blockers

ontology:
  storage_path: /root/life/pkm/memory/ontology
  format: jsonl  # 或 sqlite（用于大规模场景）
  
  # 需追踪的实体类型
  entities:
    - Person
    - Organization
    - Project
    - Event
    - Task
  
  # 需提取的关系类型
  relationships:
    - works_at
    - assigned_to
    - met_at
    - for_client
    - reports_to
    - has_task
    - blocks

feedback:
  output_path: /root/life/pkm/ontology-sync/feedback
  generate_reports: true
  suggest_templates: true
  highlight_missing: true

schedule:
  # 通过 cron 每 3 小时运行一次
  sync_interval: "0 */3 * * *"
  analyze_daily: "0 9 * * *"  # 每日 9 点
  feedback_weekly: "0 10 * * MON"  # 每周一 10 点

定时同步（Cron 集成）

启用自动同步

# 添加至 OpenClaw cron
python3 skills/obsidian-ontology-sync/scripts/setup-cron.py

# 或手动使用 cron 工具配置
cron add 
  --schedule "0 */3 * * *" 
  --task "python3 skills/obsidian-ontology-sync/scripts/sync.py extract" 
  --label "Obsidian → Ontology Sync"

创建的 Cron 任务：

1. 每 3 小时一次：从 Obsidian 提取实体 → 更新 Ontology
2. 每日 9 点：运行分析并生成洞察
3. 每周一 10 点：生成反馈报告 + 模板建议

基于 Ontology 的查询

完成同步后，可执行以下查询：

# 高价值项目上的所有团队成员
python3 skills/ontology/scripts/ontology.py query 
  --type Person 
  --where '{"role":"team_member"}' 
  --related assigned_to 
  --filter '{"type":"Project","value__gt":400000}'

# 特定活动中结识、但尚未跟进的联系人
python3 skills/ontology/scripts/ontology.py query 
  --type Person 
  --where '{"met_at":"event_tech_conference_2026"}' 
  --missing has_task

# 团队响应模式统计
python3 skills/ontology/scripts/ontology.py query 
  --type Person 
  --where '{"role":"team_member"}' 
  --aggregate response_pattern

# 按客户分组的项目
python3 skills/ontology/scripts/ontology.py query 
  --type Project 
  --group-by for_client 
  --count

反馈闭环示例

示例 1：缺失邮箱检测

Ontology 发现：某 Person 实体缺少 email 属性

生成反馈：

## 缺失联系人信息

以下团队成员缺少邮箱地址：

- [ ] Bob (`references/team/Bob.md`)
- [ ] Lucky (`references/team/Lucky.md`)

**建议：** 在团队成员模板中添加邮箱字段：
```markdown
**Email:** 
```

示例 2：项目链接断链

Ontology 发现：某 Person 的 assigned_to 指向一个不存在的 Project

生成反馈：

## 断裂的项目引用

发现指向不存在项目的引用：

- [ ] “Project Epsilon” 在团队文件中被提及，但无对应 `projects/Project Epsilon.md`
- [ ] “Project Delta Tata DT” 已分配但无项目文件

**建议：** 使用模板创建项目文件

示例 3：关系发现

Ontology 发现：多名人员就职于同一家公司

生成反馈：

## 建议的公司归组

发现 3 名联系人在 “TechHub”：
- Jane Doe
- [另 2 位来自 daily-status 的提及]

**建议：** 创建 `references/clients/TechHub.md` 并关联全部联系人

与日常工作的集成

晨间例行（9 点）

# Cron 自动运行分析
# 生成 daily-insights.md，包含：
- 昨日状态请求的响应率
- 需重点关注的项目（含已提及的阻塞项）
- 待跟进联系人（距会面已超 3 天且无任务）

周度回顾（周一 10 点）

# Cron 自动生成周度反馈
# 包含以下建议：
- 需补全的信息项
- 需修复的断链
- 应采用的新模板
- 关系洞察

按需查询

# 会议前
"显示我与客户 X 的所有互动记录"

# 资源规划
"哪些团队成员参与的项目少于 3 个？"

# 销售漏斗
"过去 30 天内在各类会议中结识、但尚未跟进的联系人"

优势

✅ 对您个人

1. 零额外工作：只需照常撰写 Obsidian 笔记
2. 自动结构化：Ontology 全自动提取
3. 强大查询能力：跨全部数据挖掘模式
4. 质量持续提升：反馈闭环主动识别缺失信息
5. 免重复录入：单一可信源（Obsidian）

✅ 对团队管理

• 追踪各成员所属项目（自动提取）
• 监控响应模式（源自 daily-status）
• 识别工作负载不均衡情况
• 定位跨项目的阻塞点

✅ 对销售/商务拓展

• 追踪人脉网络（与谁见面、在何地、何时）
• 跟进提醒（距上次联系已超 7 天）
• 关系图谱（谁认识谁）
• 销售漏斗洞察（prospects → warm → clients）

✅ 对财务

• 项目估值（从客户笔记中提取）
• 人力成本分摊（人员 → 项目 → 收入）
• 收入预测（活跃项目 × 估值）

同步后的文件结构

/root/life/pkm/
├── references/
│   ├── contacts/          # 源笔记（您编写）
│   ├── clients/           # 源笔记
│   └── team/              # 源笔记
├── daily-status/          # 源笔记
├── projects/              # 源笔记
│
├── memory/ontology/       # 生成的 Ontology
│   ├── graph.jsonl        # 实体/关系存储
│   └── schema.yaml        # 类型定义
│
└── ontology-sync/         # 同步输出目录
    ├── config.yaml        # 您的配置文件
    ├── feedback/
    │   ├── daily-insights.md
    │   ├── weekly-feedback.md
    │   └── suggestions.md
    └── logs/
        └── sync-YYYY-MM-DD.log

进阶功能：双向同步

未来能力：

根据 Ontology 洞察反向更新 Obsidian 笔记：

# 自动补全缺失字段
python3 skills/obsidian-ontology-sync/scripts/sync.py apply-feedback

# 执行内容：
# - 在联系人笔记中添加缺失的 email 字段
# - 创建建议的项目文件
# - 关联相关实体
# - 更新 frontmatter

安全性保障：修改文件前始终创建备份。

与其他方案对比

快速开始

1. 安装依赖

# 已安装 ontology 技能
clawhub install obsidian  # 若尚未安装

2. 创建配置

python3 skills/obsidian-ontology-sync/scripts/init.py

# 将创建：
# - 填充了 vault_path 的 config.yaml
# - Ontology 目录结构
# - Cron 任务

3. 首次同步

# 手动执行首次同步（测试用）
python3 skills/obsidian-ontology-sync/scripts/sync.py extract --dry-run

# 查看将被提取的内容
# 审阅后正式运行：
python3 skills/obsidian-ontology-sync/scripts/sync.py extract

4. 启用自动同步

python3 skills/obsidian-ontology-sync/scripts/setup-cron.py

# 确认 Cron 任务已就绪：
# ✓ 每 3 小时同步一次
# ✓ 每日 9 点执行分析
# ✓ 每周一 10 点生成反馈

5. 查询您的数据

# 尝试部分查询
python3 skills/obsidian-ontology-sync/scripts/query.py "team members on high value projects"

故障排查

提取异常

# 干运行查看提取内容
python3 skills/obsidian-ontology-sync/scripts/sync.py extract --dry-run --verbose

# 检查特定文件
python3 skills/obsidian-ontology-sync/scripts/debug.py 
  --file references/contacts/Alice.md

查询无结果

# 查看 Ontology 中实际内容
python3 skills/ontology/scripts/ontology.py query --type Person

# 确认同步是否成功执行
cat /root/life/pkm/ontology-sync/logs/sync-latest.log

未生成反馈

# 手动运行分析与反馈
python3 skills/obsidian-ontology-sync/scripts/sync.py analyze
python3 skills/obsidian-ontology-sync/scripts/sync.py feedback

版本历史

• 1.0.0（2026-02-27）— 初始版本，支持提取、分析与反馈闭环

作者：面向规模化团队管理、联系人追踪与商业智能构建 许可证：MIT 标签：obsidian、ontology、knowledge-graph、pkm、automation、sync