بنقرة واحدة
wiki-ask
Wiki 增强问答 — 基于 wiki 知识库的学术问题回答。使用 BM25 + embedding 混合检索,综合多个 wiki 页面回答,带来源引用。支持 Crystallize 沉淀。
التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
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Wiki 增强问答 — 基于 wiki 知识库的学术问题回答。使用 BM25 + embedding 混合检索,综合多个 wiki 页面回答,带来源引用。支持 Crystallize 沉淀。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
Entry point for new users — guides through initialization, architecture review, and cleanup. Use when the user first opens this project or says "开始" / "初始化" / "怎么用".
Wiki 增强研究构思 — 基于 wiki 知识库的研究想法生成。扫描论文局限性和开放问题,通过结构化路径生成研究想法,过滤后保存为 wiki idea 页面。支持反重复机制(banlist)。
论文导入 — 将学术论文导入 Wiki 知识库,自动创建论文页、概念页、方法页、数据集页、作者页,条件触发 Survey 和 Comparison 页面。
论文增量更新 — 更新已导入的论文版本,同步更新关联的概念页、方法页和作者页。
学术论文 Wiki 知识库 — 架构概览、页面类型、引用规范、故障排查。具体流程见 paper-ingest、paper-update、wiki-lint、wiki-ask 四个子 Skill。
快速联网查询工具,基于 Tavily Search API。支持天气查询、事实检索、新闻动态、官方文档查找、实时行情等场景。用户要求搜索、联网、查官网、核实事实、获取最新信息时使用。
| name | wiki-ask |
| description | Wiki 增强问答 — 基于 wiki 知识库的学术问题回答。使用 BM25 + embedding 混合检索,综合多个 wiki 页面回答,带来源引用。支持 Crystallize 沉淀。 |
基于 wiki 知识库回答学术问题。先检索 wiki,再综合回答,最后可选沉淀。
当用户提出以下类型问题时使用本 Skill:
不适用场景:
| 工具 | 用途 |
|---|---|
query_wiki | 混合检索 wiki(BM25 + embedding + RRF) |
read_wiki_page | 读取 wiki 页面完整内容 |
list_wiki_pages | 列出 wiki 页面 |
save_wiki_page | 保存新页面(Crystallize 时使用) |
append_log | 记录操作日志 |
query_wiki(query="<用户问题>", mode="hybrid", max_pages=10)
模式选择:
mode="hybrid"(默认):BM25 关键词 + embedding 语义,RRF 融合排序。适合大多数问题。mode="bm25":仅关键词匹配。适合精确术语查询(如 "ElasticMem")。mode="semantic":仅语义检索。适合概念性问题(如 "agent 如何记住用户偏好")。读取检索结果中最相关的 3-5 个页面的完整内容:
read_wiki_page(slug="<slug1>")
read_wiki_page(slug="<slug2>")
read_wiki_page(slug="<slug3>")
选择标准:
基于阅读的 wiki 内容综合回答,遵循以下规范:
引用格式:
> Source: [Title](papers/slug.md), Section X> Agent judgment (confidence: high/medium/low)> Definition: [Concept](concepts/slug.md)回答结构:
[[slug]] 交叉引用示例回答:
Agent 的长期记忆主要有三种方案:参数化记忆、检索增强记忆、和混合记忆。
1. **参数化记忆**:将知识编码到模型参数中,如通过 fine-tuning 更新。优点是推理快,缺点是更新成本高。
> Source: [MemoryBank](papers/memorybank.md), Section 2
2. **检索增强记忆(RAG)**:外部存储 + 检索注入,如 ElasticMem 的弹性分层架构。
> Source: [ElasticMem](papers/elasticmem.md), Section 3
3. **混合方案**:结合参数化和检索,如 MemoryBank 的遗忘曲线 + RAG 混合。
> Agent judgment (confidence: medium) — based on papers/memorybank, papers/elasticmem
> Agent judgment (confidence: high) — based on wiki 中已收录的 5 篇 memory 相关论文
如果回答产生了新的分析价值,建议沉淀为 wiki 页面:
触发条件:
操作:
save_wiki_page(
slug="<concept-or-survey-slug>",
title="<标题>",
entity_type="concept" | "survey",
content="<整理后的 Markdown>",
tags="<相关标签>",
related_pages="<引用的页面 slug>",
status="complete",
confidence="medium"
)
append_log(operation="crystallize", details="Q&A crystallized: <title>", pages_affected="concepts/<slug>")
页面类型选择:
conceptsurveycomparison检索前可先查看 wiki/graph/context_brief.md 了解知识库整体情况:
这有助于判断:
如果 query_wiki 返回 0 结果或 score 都很低:
如果结果只有部分相关:
如果不同 wiki 页面有矛盾信息: