serendipity

name	serendipity
description	从 Wiki 随机抽取 1-3 个页面作为灵感种子，到网上搜索相关分析文章，发现 Wiki 真正的缺口并补齐。可接受参数指定灵感方向。项目路径见 local/config/serendipity.config.md。

/serendipity — 随缘探索 Skill

核心理念

从 Wiki 自身出发，借外部视角照亮盲区。

从现有 Wiki 随机抽取种子页面，以它们为起点搜索相关分析文章，再反过来发现 Wiki 的缺口。外部资料只提供选题灵感，词条正文须基于书中内容（corpus 路径见 local/config/serendipity.config.md）。

参数

调用方式	说明
/serendipity	随机从 Wiki 抽取 1–3 个种子页面
/serendipity 图灵	以"图灵"为方向，定向探索
/serendipity 神经网络 深度学习	以多个关键词为方向

工作流程

步骤 1 · 抽取灵感种子

python3 -c "
import json, random
pages = json.load(open('docs/wiki/pages.json'))['pages']
candidates = [p for p,v in pages.items() if not p.startswith('第') or not p.endswith('章')]
seeds = random.sample(list(candidates), min(3, len(candidates)))
for s in seeds:
    v = pages[s]
    print(s, '|', v.get('type','?'), '|', v.get('description','')[:40])
"

读取种子页面正文，提取 2–3 个尚未充分展开的关联概念。

步骤 2 · 构造搜索查询

角度	构造方式
历史深挖	人工智能历史 [种子词] 深度解读
学术角度	[种子词] AI history review
冷门细节	[种子词] 人工智能 早期 细节
当代评价	[种子词] 影响 现代AI

步骤 3 · 并发搜索 + 精读

同时发出 2–3 个 WebSearch 查询（并行）。从结果中挑 1–2 篇最有趣的文章，WebFetch 精读。

精读提取要点：