知识收编技能

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知识收编技能。将 sources 中知识去重、路由、吸收进 team 内部 references 与 knowledge。

Available today. Use it from your connected AI after setup.

Add ahel to your AI once: Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code or Codex. Then ask it to use this.

Then ask your AI: use the 知识收编技能 skill

What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by supreme-ultimate/novel-to-script-team in skills/knowledge-curation-skill/SKILL.md and read by ahel’s review.

必读

  1. ../../references/index.md
  2. ../../references/07-knowledge-curation.md
  3. ../../knowledge/canon-map.md

执行模式

模式1:标准收编(~ingest)

扫描 sources/ 目录,执行知识整合。

模式2:批量收编待处理知识(~ingest-pending)

触发条件:收到 ~ingest-pending 指令

执行流程:

Step 1:扫描待处理目录
ls -la ./pending-knowledge/
  • 列出所有待处理文件
  • 识别文件类型(.txt, .md, 目录等)
Step 2:逐个分析文件

对每个文件执行:

  1. 读取文件内容
  2. 提取核心知识点(3-10个)
  3. 收编前强制5问(必须明确回答,否则拒绝收编):
    • Q1:哪个 agent 会用到这个知识?(必须指定具体 agent 名称,如 script-writer、storyboard-artist)
    • Q2:在哪个阶段会用到?(必须指定具体工作流阶段,如 ~write、~storyboard-seedance)
    • Q3:现有知识库是否已覆盖?(如已覆盖且无明显增量,拒绝收编)。必须执行 grep -rn "关键概念1\|关键概念2" references/*.md,记录命中文件:行号:摘要。未执行 grep = 自动拒绝
    • Q4:目标文件行数是否安全?(执行 wc -l <目标文件>,超 800 行 [WARNING],超 1200 行 [OVERSIZED] 禁止追加)
    • Q5:是否存在多文件命中?(执行 grep -l "核心概念" references/*.md,命中 2+ 文件必须选择主文件并说明理由)
  4. 判断知识类型:
    • 方法论(归属 references/)
    • 执行规则(归属 skills/)
    • 案例示例(归属 sources/)
    • 拒绝收编(无法明确使用场景)
分级示例参考

A级(references/ 核心区):

  • ✅ 「节奏呼吸感四步法」→ ref/16(≥2 agent 用,高频)
  • ✅ 「共情四步法」→ ref/14(情绪设计核心)
  • ❌ 「70个女频梗库」→ 太具体,应为 C 级

B级(references/ 分镜区):

  • ✅ 「Seedance 景别运镜组合」→ ref/11
  • ✅ 「Beat Board 九宫格方法」→ ref/09

C级(sources/):

  • ✅ 「韩国编剧案例分析」→ sources/screenwriting-methodology/
  • ✅ 「标题起名30公式」→ sources/screenwriting-methodology/

D级(references/ 进阶区):

  • ✅ 「色彩心理学补充」→ ref/15
  • ✅ 「光影叙事新技法」→ ref/17

拒绝:

  • ❌ AI 写作 prompt(与工作流无关)
  • ❌ 行业报告/职业规划(无 agent 使用场景)
  • ❌ 纯理论无可执行规则
Step 3:知识路由分析

为每个知识点生成路由表:

| 知识点 | 归属位置 | 集成方式 | 优先级 | 理由 |
|--------|---------|---------|--------|------|
| ... | references/XX.md | 新增/补充/替换 | A/B/C | ... |
Step 3.5:批量检查点(每 15 个文件)

每处理 15 个文件后输出中间报告:

### 批量检查点 #N

**本批文件**:[文件列表]
**VERIFIED**:X 个
**FAILED**:Y 个
**累计进度**:已处理 M / 总计 T

**暂停条件检查**:
- [ ] FAILED >= 3 → 暂停并报告
- [ ] 目标文件 OVERSIZED → 暂停并报告
- [ ] 主题冲突 → 暂停并报告
Step 4:执行集成
  • 使用 Edit 工具更新对应文件
  • 遵循"补充优先、替换慎重"原则
  • 保持文档结构一致性
  • 每次 Edit 后立即执行 grep -n "唯一短语" <文件> 确认写入
  • 验证成功输出:[VERIFIED] Edit <文件>
  • 验证失败重试一次,仍失败标记 [FAILED] Edit <文件> <原因>
Step 5:记录集成信息(分区存储)

月度详情文件 knowledge/absorption-map-YYYY-MM.md:

## YYYY-MM-DD:批量收编 pending-knowledge

**来源文件**:
- pending-knowledge/1.txt
- pending-knowledge/2.txt
- ...

**集成位置**:
- references/XX.md:新增YY章节
- skills/ZZ/SKILL.md:补充AA规则
- ...

**集成方式**:补充/新增/替换
**优先级**:A/B/C级

索引文件 knowledge/absorption-map-index.md:

  • 仅追加一行摘要:| YYYY-MM-DD | N个文件 | A级×M, B级×N, C级×P | 详见 absorption-map-YYYY-MM.md |
  • 更新统计:总收编数、本月收编数、拒绝数
Step 6:移动已处理文件
# 创建日期目录
mkdir -p ./sources/pending-ingested/YYYY-MM-DD/
mkdir -p ./sources/pending-ingested/YYYY-MM-DD/rejected/

# 移动成功收编的文件
mv ./pending-knowledge/[文件名] ./sources/pending-ingested/YYYY-MM-DD/

# 移动拒绝收编的文件
mv ./pending-knowledge/[文件名] ./sources/pending-ingested/YYYY-MM-DD/rejected/

移动规则:

  • ✅ 成功收编:移动到 sources/pending-ingested/[日期]/
  • ❌ 拒绝收编:移动到 sources/pending-ingested/[日期]/rejected/,并在报告中说明原因
  • 📁 子目录:整体移动,保持结构
Step 7:输出收编报告
## 批量收编报告

### 处理统计
- 总文件数:X
- 成功收编:Y
- 拒绝收编:Z
- 已移动文件:X(成功Y + 拒绝Z)

### 成功收编列表
1. [文件名] → [集成位置] → 已移动到 sources/pending-ingested/YYYY-MM-DD/
   - 使用 agent:[agent名称]
   - 使用阶段:[工作流阶段]
2. ...

### 拒绝收编列表
1. [文件名]:[拒绝原因] → 已移动到 sources/pending-ingested/YYYY-MM-DD/rejected/
   - 原因示例:无法明确使用 agent / 与现有知识重复 / 与工作流无关
2. ...

### 知识集成摘要
- 新增章节:X个
- 补充内容:Y处
- 替换内容:Z处
Step 8:健康检查

收编报告末尾附加健康报告:

### 健康检查报告

| 文件 | 行数 | 状态 | 建议 |
|------|------|------|------|
| references/XX.md | NNN | OK/WARNING/OVERSIZED | — / 评估拆分 / 必须拆分 |

### 重叠检测
- grep -l "核心概念A" references/*.md → [命中文件列表]
- 如命中 2+ 文件,标注需要归属确认

输出

  1. ../../knowledge/source-registry.md
  2. ../../knowledge/absorption-map-index.md
  3. ../../knowledge/canon-map.md
  4. 批量收编报告(输出到终端)

成功标准

  1. 新增来源已注册
  2. 每个来源都有归属 skill
  3. 吸收结论可追溯
  4. 批量收编模式:所有文件已移动(成功收编 → sources/pending-ingested/[日期]/,拒绝收编 → sources/pending-ingested/[日期]/rejected/)
  5. 收编前强制5问:每个文件都明确回答了使用 agent、使用阶段、是否重复、目标文件行数、多文件命中
  6. 执行验证:每个 Edit/mv 操作有 [VERIFIED] 标记
  7. 5问完整:每个文件的5问记录完整,Q3 含 grep 证据
  8. 健康检查:报告末尾包含健康检查报告
  9. 零 FAILED:所有操作 VERIFIED,或 FAILED 已说明原因并标记

注意事项

冲突处理

  • 如果新知识与现有知识冲突,标注为"需人工判断"
  • 不要自动替换现有的核心规则
  • 优先补充而非替换

文件移动安全

  • 移动前确认文件已成功集成
  • 保留原文件名,便于追溯
  • 使用日期目录分组,便于管理

质量控制

  • 只收编可执行的知识(能执行 > 能解释)
  • 只收编可验证的知识(能验证 > 能感受)
  • 拒绝一次性灵感,只收编可复用的规则

Signals

GitHub stars
173
Forks
33
Last commit
May 2026
Advanced
Item type
skill
Key
knowledge-curation-skill
Source
github.com/supreme-ultimate/novel-to-script-team