Memora Knowledge Base
自托管AI个人知识库，支持知识图谱可视化
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Memora Knowledge Base。 它的用途是：自托管AI个人知识库，支持知识图谱可视化 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/memora-knowledge-base-x-2/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“请帮我导入我的Obsidian笔记文件夹，并自动构建知识图谱。” 它会先扫描文件夹内的Markdown文件，解析文档标题、链接和关键词，生成节点和关系，然后展示一个可交互的知识图谱，你可以点击任意节点查看原文并继续提问关联内容。
介绍
Memora 是一个面向个人的 AI 知识库系统，核心价值在于解决碎片化信息难以管理、检索低效的问题。它通过自托管方式运行，让你完全掌控自己的数据，同时利用 AI 自动提取实体、建立关联，生成交互式知识图谱，将零散的笔记、文档、网页等转化为可视化的知识网络。
使用方式非常直观：部署完成后，你可以通过 Web 界面或 API 导入文本、Markdown、PDF、网页等常见格式的内容。系统会自动解析文本，识别关键词、主题和关系，构建动态的知识图谱。你可以在图上游览节点、点击展开关联，也可以直接用自然语言提问，AI 会结合图谱和全文内容给出精准回答。
这款工具最适合学术研究者、高校学生和内容创作者。学术研究者可以用它管理文献笔记、梳理研究脉络；学生可以用它复习备考、生成知识卡片；内容创作者则能快速整理灵感素材、发现跨领域关联。对于注重数据隐私且希望拥有深度知识管理能力的个人用户来说，Memora 是一个理想选择。
建议初次使用时先导入少量文档熟悉图谱交互逻辑，再逐步扩展数据量。注意定期备份数据库文件，避免数据丢失。由于是自托管系统，你还可以根据需求对接本地或云端的大语言模型，进一步提升问答和推荐能力。
核心特点
与 Notion 等传统笔记工具不同，Memora 原生内置交互式知识图谱，且 AI 自动进行实体链接和关系抽取，支持自然语言查询，无需手动建立标签和链接。
注意事项
不适合需要多人实时协作的团队知识库场景，主要面向个人用户，且对大量文档的解析速度依赖本地硬件性能。
常见问题
Memora 支持导入哪些格式的文件？
支持 Markdown、PDF、HTML、纯文本等常见格式，也可以通过 API 或浏览器扩展从网页直接导入。
部署 Memora 需要什么硬件条件？
基础功能只需 1 核 CPU、2GB 内存，若使用本地 AI 模型建议至少 8GB 内存及 GPU。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/memora-knowledge-base-x-2/raw/index.md 读取 Memora Knowledge Base 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/memora-knowledge-base-x-2/raw/index.md（查看排版版本）