knowledge-base-builder

When to use

使用者要求對某一主題的知識進行分類整理、打標入庫時觸發。典型場景：

• "幫我把這篇文章拆成知識卡片"
• "我想建一個關於 XX 的知識庫"
• "對這些內容進行分類和打標"
• "整理 XX 領域的知識體系"
• 使用者提供了文件/文章/筆記，要求系統化整理

Steps

來源於7w4.net。

Step 1: 確認知識庫主題與載體

1. 詢問使用者知識庫的主題（如"潛規則"、"博弈論"、"投資策略"）
2. 確認載體（預設本地 Markdown，可選飛書多維表格/騰訊文件/Notion）
3. 確定知識庫根目錄路徑（預設: {workspace}/{主題}知識庫/）

如果使用者已明確主題和載體，跳過此步。

Step 2: 讀取原始素材

• 使用者提供本地檔案路徑 → 用 Read 工具讀取
• 使用者貼上內容 → 直接使用
• 使用者指定線上來源 → 用 WebFetch 抓取
• 使用者指定 IMA 筆記 → 用 ima-note 或 ima-skills skill 獲取

Step 3: 拆解為知識卡片

對原文進行語義拆解，遵循一條規則 = 一個機制 + 至少一個案例 + 適用邊界的顆粒度原則：

1. 通讀全文，識別獨立的知識命題（不是段落，而是可獨立成立的觀點/規律/方法）
2. 每個命題生成一張知識卡片，包含：
   • 名稱：一句話概括（動詞+名詞結構，如"規則受益者定律"）
   • 一句話命題：用 > 引用格式寫在標題下方
   • 機制：底層驅動力解釋（為什麼存在）
   • 案例：人物/場景 + 情境 + 結果，用表格呈現
   • 邊界：什麼條件下失效或反轉（必須寫，不能省略）
   • 原文摘錄：從原文中提取對應段落，保留原汁原味
3. 如果原文只有結論沒有案例，在邊界中註明"原文無實證案例"，但不編造案例

Step 4: 五維打標

為每張卡片標註五個維度：

打標原則：

• 機制標籤需根據主題定製，上面的取值是"潛規則"主題的示例，其他主題需重新定義
• 可信度判斷：原文有具體人名/時間/地點 → B；作者親歷 → A；轉述傳聞 → C；純邏輯推演 → D
• 強度判斷：看"違反後最嚴重的後果"而非"平均後果"

Step 5: 建立知識庫目錄結構

{主題}知識庫/
├── 目錄.md               # 總目錄（含來源登記、卡片總覽、多維篩選、關聯圖譜）
├── source-{檔名}.md    # 原文存檔（保留原始內容，不修改）
└── cards/
    ├── 001-{卡片名}.md
    ├── 002-{卡片名}.md
    └── ...

Step 6: 寫入知識卡片

按 @templates/card-template.md 模板逐張寫入卡片檔案。

卡片命名規則：{序號}-{簡稱}.md，序號三位起，簡稱取4-6個字。

Step 7: 生成目錄

按 @templates/目錄-template.md 模板生成目錄檔案 目錄.md，包含：

1. 來源登記表
2. 卡片總覽表（編號/名稱/領域/機制/強度/場景/可信度）
3. 按領域篩選
4. 按機制篩選
5. 按強度篩選
6. 關聯圖譜（文字版，展示卡片之間的邏輯依賴）
7. 打標體系說明

Step 8: 存檔原文

將原始素材完整複製為 source-{原始檔名}.md，不做任何修改。

Step 9: 後續入庫

使用者後續提供新素材時：

1. 同樣執行 Step 2-6 生成新卡片
2. 卡片序號接著已有最大序號遞增
3. 更新 目錄.md 的總覽表和篩選檢視
4. 在來源登記表中追加新來源
5. 在關聯圖譜中補充新卡片與已有卡片的邏輯關係

Pitfalls

• 不要編造案例：原文沒有案例就是沒有，在邊界裡註明即可。知識庫的可信度建立在"有據可查"上。
• 不要合併不同層級的命題：一條卡片只承載一個核心命題。如果原文一段話裡包含兩個獨立觀點，拆成兩張卡片，用關聯關係串聯。
• 邊界不能省略：每條知識都有適用範圍，沒有邊界的知識是教條。如果原文沒說，主動推演邊界條件並在邊界中標註"推演"。
• 打標要寧寬勿窄：領域和機制標籤寧可多標一個相關維度，也不要漏標。後續篩選時多標不會丟，漏標會找不到。
• 關聯圖譜要體現層次：不是所有卡片都是平行的，區分元認知層/機制層/應對層/案例層，用縮排表示依賴。
• 原文摘錄要忠於原文：不改寫、不概括、不潤色，直接複製原文對應段落。這是知識庫的可溯源根基。

Verification

完成入庫後，檢查以下各項：

1. 每張卡片都包含：名稱、一句話命題、機制、案例、邊界、原文摘錄、五維標籤、來源、關聯卡片
2. 目錄.md 總覽表的行數 = cards/ 目錄下的檔案數
3. 每張卡片在 目錄.md 的至少一個篩選檢視中出現
4. 原文存檔檔案內容與使用者提供的原始內容一致
5. 關聯圖譜中每張卡片至少有一條關聯線（孤立卡片需在圖譜中註明"暫無關聯，待補充"）
6. 所有卡片的序號連續無跳躍

這是一個設計思路清晰的知識庫構建工具，能將零散文章拆成結構化卡片並打標籤。文件詳細、配套工具齊全，使用起來比較順手。主要問題是部分說明和模板不匹配，以及自動處理能力還有限，需要人工介入才能達到理想效果。整體質量中上，但還有完善空間。