name: knowledge-extract description: 知識萃取。對使用者指定的知識源做增量萃取，產出精華、工作建議、Skill建議三類。首次使用引導使用者選資料來源和分類。觸發詞：知識萃取、萃取。

知識萃取

幹什麼

讀使用者指定的知識源（增量：自上次萃取點以來），產出三類：

1. 精華要點——按使用者選定分類，分目錄每主題一文件（形態按使用者偏好）
2. 工作建議——3-5 條，帶依據和時機（固定產出）
3. Skill 建議——可 AI 化的重複工作（固定產出）

通用性（Skill 裡只有流程）

• 資料來源、分類結構、輸出形態都是使用者的事，偏好存 ~/.workbuddy/MEMORY.md，使用者隨時可改
• 資料來源由大模型判斷讀哪些（有價值的讀，系統級噪音不讀）

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首次初始化

1. 讀資料來源（大模型判斷，讀最近有內容的部分）
2. 從內容提煉主題分類候選
3. 候選給使用者選/確認（使用者可改成自己的分類）
4. 偏好寫入 ~/.workbuddy/MEMORY.md（資料來源 + 分類 + 輸出形態 + 輸出目錄，預設 ~/.workbuddy/萃取/，使用者可改）
5. 全量萃取一次，按選定分類寫精華（完成標準：精華目錄下每主題一文件，與執行流程第 4 步同口徑）
6. 提示：以後可定時跑；想改偏好隨時說

執行流程（增量）

1. 讀偏好（完成標準：拿到資料來源/分類/輸出形態/輸出目錄；無則走首次初始化）
2. 讀增量標記（完成標準：拿到 <輸出目錄>/.last-run 的上次執行時刻；無則提示使用者"首次將全量"，確認後全量）
3. 找資料（完成標準：資料來源中修改時間晚於上次執行時刻的檔案；大模型判斷讀哪些）
4. 萃取精華（完成標準：按使用者分類，每主題一文件寫入精華目錄）
5. 工作建議（完成標準：3-5 條，每條含「建議｜依據｜時機」）
6. Skill 建議（完成標準：列出重複 ≥2 次、步驟固定、AI 能接管的活）
7. 落盤 + 摘要（完成標準：精華目錄 + 工作建議-<起>-<止>.md + Skill建議-<起>-<止>.md 寫入輸出目錄；更新 <輸出目錄>/.last-run 為本次執行時刻；對話給摘要）

輸出結構

<輸出目錄>/                       # 預設 ~/.workbuddy/萃取/
├── .last-run                      # 增量標記（隱藏檔案，記錄上次執行時刻）
├── 精華要點-<起始>-<結束>/        # 按使用者分類，分目錄每主題一文件
│   ├── <主題一>.md
│   └── ...
├── 工作建議-<起始>-<結束>.md
└── Skill建議-<起始>-<結束>.md

• 範圍 <起始>-<結束>：上次執行點到本次的日期段（如 20260801-20260813）

定時

WorkBuddy「自動化」新建一條，prompt 寫：執行知識萃取（增量）。頻率自己定（每天/每週/每月都行，增量模式不會重複）。

改偏好

使用者說「分類改成 XX」「精華改成單檔案」「資料來源加 XX」→ 更新 ~/.workbuddy/MEMORY.md 的「知識萃取偏好」節，下次生效。

這是一款設計思路清晰的知識萃取工具，能從你的資料中自動提煉精華、給出工作建議和可自動化的任務推薦。它會自動判斷增量內容，只處理新變化的部分，避免重複。首次使用會引導你設定偏好，之後可根據需要靈活調整。不過目前它更像一個流程設計文件，實際執行能力取決於後續擴充套件，建議關注是否有完整的資料來源支援。