knowledge-graph
知识文档整理
将研究、讨论、探究的内容整理成系统性、可长期维护的知识文档。
第一步:判断文档类型
根据用户的需求,选择合适的文档模式:
| 模式 | 适用场景 | 参考文件 |
|---|---|---|
| 概述类 | 领域认知、概念梳理、架构性知识;让读者建立结构化认知 | references/overview.md |
| 技术类 | 技术实现、工程细节、代码设计、算法机制;让读者理解"怎么做" | references/technical.md |
| 调研类 | 公司/产品/人物研究报告;收集整理外部信息 | references/research.md |
| 论文类 | 学术论文阅读笔记;提炼核心论点、论证过程、研究贡献与局限 | references/paper.md |
如果不确定,优先判断用户的目标是建立认知(概述类)还是理解实现(技术类)还是收集外部信息(调研类)还是理解一篇论文(论文类)。
读取对应的参考文件,然后按照其中的指引完成文档。
第二步:补充知识时先定位
无论哪种模式,在向现有知识库中添加内容之前,先执行定位步骤:
- 扫描现有目录结构:列出知识库中已有的文件和目录
- 找最相关路径:根据主题相似度,找到最合适的位置
- 如果有高度相关的已有文档 → 补充到该文档的对应章节
- 如果有相关目录但无对应文档 → 在该目录下新建文档
- 如果完全是新领域 → 新建目录和文档
- 确认后再写:如有必要,告知用户你的判断,再开始写作
这个定位步骤能避免重复建档、保持知识库的聚合性,让知识随时间积累而不是碎片化。
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Analyze community opinions from forums and comment sections. Scrapes comments from Bilibili, Reddit, or GitHub Issues, clusters them by semantic similarity, and extracts the core arguments, debates, and viewpoints. Produces a structured report showing what the community actually thinks — not just a summary of comments, but the underlying positions people hold and where the real disagreements are. Use this skill when the user wants to understand public opinion on a topic, find the main points of contention in a discussion, or do competitive/event research from community sources. Triggers include requests to "analyze comments", "what are people saying about X", "summarize the debate", "find the key arguments", "what's the community consensus", or any task involving opinion extraction from forum or comment data.
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