Backboard本地助手管理

技能简介

本技能通过连接本地Flask后端（端口5100），调用Backboard SDK实现AI助手、对话线程、持久化记忆及文档RAG功能的统一管理。

业务背景

本技能为前端开发团队提供一站式AI助手管理能力。无需切换多个工具，即可在本地环境完成助手创建、对话管理、记忆沉淀及文档知识库搭建，让AI能力快速嵌入业务系统，降低集成门槛，提升开发迭代效率。

落地案例：开发智能客服系统时，先调用创建助手接口配置专业话术；用户咨询过程中，自动存储客户偏好至持久化记忆；上传产品手册PDF构建RAG知识库，实现精准问答；全程通过统一接口监控文档处理状态，确保服务稳定可用。

能做什么

• 创建、查询、删除AI助手并配置系统提示词
• 管理对话线程，支持消息收发与历史查看
• 跨会话持久化存储、更新、检索助手记忆
• 上传PDF/DOCX/代码等文档构建RAG知识库
• 监控文档处理状态，清理不再需要的文件

使用说明

前置条件：需在本地启动Backboard后端服务，确保http://localhost:5100可访问。

安装指令：

# 克隆技能仓库
git clone https://github.com/openclaw/skills.git
# 进入技能目录
cd skills/chrisk60331/backboard
# 按README配置本地后端环境

典型调用示例：

1. 用户说”创建一个客服助手”→调用backboard_create_assistant传入名称和系统提示词
2. 用户说”记住我喜欢深色模式”→调用backboard_add_memory存储偏好
3. 用户上传产品手册→调用backboard_upload_document建立RAG索引
4. 用户询问”之前聊过什么”→调用backboard_get_thread拉取历史记录

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 依赖本地5100端口服务，服务未启动时所有调用失败
• 文档上传后需等待异步处理，立即查询可能返回未就绪状态
• 记忆内容默认持久化，敏感信息需谨慎存储
• 助手删除操作不可逆，关联线程与记忆将一并清理

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/chrisk60331/backboard/SKILL.md
来源类型：GitHub开源技能