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北原さん式ナレッジソースの差分を検知したいとき、6カテゴリへ分類・格納してナレッジを同期したいときに使う。
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Based on SOC occupation classification
| name | run-ubm-knowledge-sync |
| description | 北原さん式ナレッジソースの差分を検知したいとき、6カテゴリへ分類・格納してナレッジを同期したいときに使う。 |
| disable-model-invocation | true |
| user-invocable | true |
| argument-hint | [--all] [--since YYYY-MM-DD] [--dry-run] |
| arguments | ["all","since","dry-run"] |
| allowed-tools | ["Read","Write","Edit","Bash","Glob","Grep","Task"] |
| kind | run |
| prefix | run |
| effect | external-mutation |
| owner | harness-maintainers |
| since | "2026-07-04T00:00:00.000Z" |
| version | 0.1.0 |
| manifest | workflow-manifest.json |
| goal_seek | {"engine":"inline","fork":"subagent","progress":"eval-log/ubm-goal-setting/run-ubm-knowledge-sync/goal-seek-progress.json","intermediate":"eval-log/ubm-goal-setting/run-ubm-knowledge-sync/run-ubm-knowledge-sync-intermediate.jsonl","handoff":"eval-log/ubm-goal-setting/run-ubm-knowledge-sync/handoff-run-ubm-knowledge-sync.json","max_loops":5} |
| responsibility_refs | ["scripts/detect-knowledge-updates.py","../../agents/knowledge-extractor.md","scripts/check-knowledge-split.py"] |
| subagent_refs | ["knowledge-extractor","knowledge-relation-extractor"] |
| schema_refs | ["../../knowledge/schema.json"] |
| knowledge_loop | {"pattern":"router-registry","index":"../../knowledge/router.json","consult_at":["runtime"]} |
| script_refs | ["scripts/detect-knowledge-updates.py","scripts/check-knowledge-split.py","../../scripts/validate-knowledge-graph.py"] |
| reference_refs | ["references/knowledge-sources.md","references/knowledge-design-principles.md"] |
| source | ObsidianMemo vault (.claude/commands/ai/ubm-knowledge-sync) の移植 |
| source-tier | internal |
| last-audited | "2026-07-04T00:00:00.000Z" |
| audit-trigger | quarterly |
| completeness_exempt | ["prompts: 抽出・6カテゴリ分類という唯一の LLM 責務は plugin 直下 SubAgent knowledge-extractor.md (7層プロンプトを本文に内包・43KB) が単独所有し、他 Phase は決定論スクリプト (detect-knowledge-updates.py / check-knowledge-split.py) が担う。skill ローカルの R-id 単位 prompts は SubAgent 本文との二重定義になるため置かない (二重定義禁止 [[project_ssot_dedup_mechanism]])。責務→実行体の対応は本文 End-to-End Flow 表が正本。(prompts/ ディレクトリは配置しない=本 exempt の宣言と実体が一致)"] |
| feedback_contract | {"max_iterations":5,"criteria":[{"id":"IN1","loop_scope":"inner","text":"detect-knowledge-updates.py が registry.json との MD5 照合で NEW/MODIFIED ソースを漏れなく検知することをスクリプトで確認する。","verify_by":"script"},{"id":"OUT1","loop_scope":"outer","text":"既知の更新済みソースを投入し knowledge-extractor が6カテゴリへ正しく分類し router.json/registry.json が同期完了することを受入テストが確認する。","verify_by":"test"}]} |
UBM ナレッジソース（YouTube 議事録・合宿記録・月報 FB・セミナー等）の新規追加・更新差分を検知し、内容別 JSON ファイル（6カテゴリ）へ反映する。北原さんの最新の教えを継続的に取り込み、run-ubm-goal-setting の品質を底上げする。
knowledge/*.json 更新 + router.json/registry.json/sync-log.jsonl 追記。knowledge/registry.json。目標設定対話そのものは run-ubm-goal-setting へ委譲する。| Phase | 責務 | 実行体 |
|---|---|---|
| Phase1-detect | detect-knowledge-updates.py が registry.json との MD5 照合で NEW/MODIFIED ソースを漏れなく検知。出力から 05_Project/UBM/目標設定/ を含む行を除外したものが Phase2 入力 | script |
| Phase2-extract | 本 skill が NEW/MODIFIED を最大20ファイルずつのバッチへ分割し、各バッチで knowledge-extractor が6カテゴリへ分類して Rule A-F に従い knowledge/*.json + router.json/registry.json を更新 | 本 skill（batch制御）+ knowledge-extractor（Task） |
| Phase3-split-check | check-knowledge-split.py がナレッジ JSON の500行閾値超過を機械検査し、knowledge-extractor が25エントリ超過時の意味単位分割を検討する | script / knowledge-extractor |
| Phase4-report | 検知/抽出/分割チェックの結果（NEW/MODIFIED 件数・格納先・分割要否）をレポート | 本 skill |
| Phase5-graph-sync（Phase2 後に分岐・split-check/report と並行） | knowledge-relation-extractor が全 knowledge entry から根拠付き有方向辺の候補 JSON を read-only で返し（knowledge へ書込しない=幻覚防止）、呼び出し側が候補を eval-log へ materialize、validate-knowledge-graph.py --merge-relations が canonical key (source_id,target_id,relation_type) で knowledge/knowledge-relations.json へ冪等 merge（既存辺は保持=first-write-wins）し、検証 PASS 時のみ relations と knowledge-graph.json を atomic 再生成。dry-run 時は write 禁止 | knowledge-relation-extractor（Task）/ validate-knowledge-graph.py --merge-relations（script） |
Phase5 は差分 entry 起点で発火するため、差分ゼロの周回では不発になる。既存 corpus へ辺が一度も付いていない（knowledge-relations.json 不在＝edges=0 の退化グラフ）場合の初回適用は、RUNBOOK（plugin 直下 RUNBOOK.md）の「初回 edge backfill」手順を使う。
固定手順でなく、上記ゴールと feedback_contract を満たすまで反復する（engine=inline / fork=subagent / max_loops=5）。
goal_seek.progress: eval-log/ubm-goal-setting/run-ubm-knowledge-sync/goal-seek-progress.json に checklist 状態、iteration、open_issues、status を記録する。 goal_seek.intermediate: 各周回末の Anchor Step で run-ubm-knowledge-sync-intermediate.jsonl に original_goal / current_goal_snapshot / delta_from_original / merged_directive_for_next / drift_signal を append-only で残す。 goal_seek.handoff: 完了時に検知件数、更新先、split-check 結果、dry-run 有無、未解決課題を handoff-run-ubm-knowledge-sync.json へ書く。open_issues のみにする。--dry-run 指定時は Phase1 の検知と Phase4 のレポートだけを実行し、Phase2 extraction と Phase3 split repair の write を禁止する。max_loops 到達時は PASS 扱いせず、残チェック項目を open_issues に残して human review へ差し戻す。Anchor Step の検証は required_keys = {"iteration","original_goal","current_goal_snapshot","delta_from_original","merged_directive_for_next","drift_signal"} を満たす全 JSONL 行を対象にする。初回に hashlib.sha256(original_goal) を original_goal_hash として progress へ固定し、以後の周回で original_goal が変化していないことを照合する。
detect-knowledge-updates.py --registry knowledge/registry.json --sources $UBM_VAULT_ROOT/05_Project/UBM [--all|--since] を実行し、NEW/MODIFIED を registry との MD5 照合で漏れなく検知する。$UBM_VAULT_ROOT/05_Project/UBM/ 配下の全 .md（YouTube/合宿/月報フィードバック/動画教材/ルート直下）。05_Project/UBM/目標設定/（ユーザー自身の目標記録＝北原ナレッジ非該当）は consumer 側で除外する。--all=全件強制 NEW（mode:full 全再構築・knowledge-extractor Rule F）/ --since YYYY-MM-DD=指定日以降 / --dry-run=検知のみで書込なし。content/background/intent/root_cause/expected_outcome 等（schema.json 準拠）。引用は北原さんの原文を正確に抜き出す（要約でなく引用）。分類はソース種別でなく内容の種類で行う。{category}-{subtopic}.json。subtopic は内容を英語で表現（relationship/organization/0to1 等）。連番 -1/-2/-a/-b は絶対禁止（ファイル名だけで対象読者が分かること）。check-knowledge-split.py の機械的な肥大ガード。両者が衝突する場合は 25エントリ基準でサブテーマを設計し、500行ガードを必ず解消する。extracted_entry_ids は null 禁止（次回 MODIFIED 検知時の削除に使用）。extracted_entry_ids を辿って既存エントリを削除 → 全件再抽出 → registry を上書き（Case A/B は knowledge-extractor の Step U-1〜U-4 を正本とする）。extracted_entry_ids: null 7件（_note: legacy）は、初回 MODIFIED 検知時に該当ソース由来のエントリを全削除 → 再抽出で extracted_entry_ids を backfill し、以後は null 禁止を適用する。sync-log.jsonl の最後のエントリを完了点とみなし、そこから resume する（部分更新のまま次バッチへ進まない）。knowledge/schema.json 準拠でエントリを書き、run-ubm-goal-setting の info-collector は router.json 経由でその knowledge/*.json を読む。consumer が schema ファイル自体を直接読む契約ではなく、共有データを schema 準拠に保つことで skill 間を整合させる。registry.json は実台帳（処理済み67ファイル・移植元の dead path 6件は build 時に除去）を初期値として vendor 済み（初回 sync 全件 NEW 誤検知を回避）。sync-log.jsonl は空（0エントリ）で開始し append-only で追記する。knowledge/*.json への knowledge-extractor 書込は vault 外ゆえ ubm-write-path-guard 対象外。vault 側 asset 書込のみ guard が検査する。knowledge-extractor（plugin 直下 agents/。6カテゴリ分類・Rule A-F・router/registry 更新）。scripts/detect-knowledge-updates.py（差分検知・決定論ゲート）/ scripts/check-knowledge-split.py（500行閾値検査）。references/knowledge-sources.md（取得方法・優先順位）/ references/knowledge-design-principles.md（記録対象・必須フィールド・命名規則）。assets/kitahara-principles-db.md（北原さん原則 DB・新原則発見時に追記する L3 mutable asset）。knowledge/（schema.json/router.json/registry.json/sync-log.jsonl + 6カテゴリ *.json）。YAML仕様が変わったか確認するとき、公式仕様との差分を確認するときに使う。
Capability 7 kind を新規作成・更新するとき、CapabilityManifest と plugin-composition.yaml を整備するときに使う。
rubric変更を提案するとき、rubric改正を施行するときに使う。
トリアージで影響ありと判定された spec-drift issue の rubric/schema/template を同期したいとき、propose(read-only)で最小 Edit 差分と pre-image hash を提案し apply で監査 PASS と明示承認後に allowlist 対象だけを適用したいときに使う。
spec-drift issue が起票され diff トリアージが必要なとき、C11 が再構成した issue 単位の完全 diff を hunk 化し name/type/required/enum/semantics 各軸の影響を before/after/evidence 付きで判定して triage-report を出したいときに使う。
週報・月報・期報の目標設定をしたいとき、振り返り対話を北原さん式の統一ハイブリッド構造で作成したいときに使う。