| name | tc-knowledge |
| description | TC 天策知识库入口。用户输入“/tc-knowledge”，或要求搜索 TC 通用方法、明确查询天策历史公开表达、检索或加工 dontbesilent/DBS 开源推文集、解释方法来源、接入飞书/Notion/本地文件夹、登记来源、提炼知识原子、导入用户主动授权的脱敏实验反馈、检查知识版本与冲突时使用。默认只返回核心参考源、知识包和知识原子；历史原推必须由用户明确要求并单独检索，不能参与创业项目推荐、用户能力判断或当前市场判断。普通创业解题仍优先使用 /tc。 |
TC Knowledge｜天策知识库
一句话说明
知识库像一个有管理员的图书馆：核心参考源是看问题的眼镜，原推是原书，知识原子是带出处的小卡片，知识包是按问题装好的教材。不能把书架上所有句子都当成正确答案。
六种模式
1. 查 TC 知识
用户问天策过去说过什么、某个方法来自哪里，或要求结合 TC 知识时，使用本 Skill 目录内的脚本：
python3 scripts/tc_knowledge.py search --query "目标用户 产品化" --scope guidance --limit 5
实际运行时从本 SKILL.md 所在目录解析脚本绝对路径，不假设当前工作目录。搜索范围：
guidance：默认范围，只查核心参考源、知识包和知识原子；atoms：经过筛选、带边界的知识原子；posts：仅用于用户明确要求的历史查询，只证明作者当时公开说过；packs：可以直接用于判断和行动的专项知识包；sources：技术合伙人与天策的两份核心参考框架；all：兼容旧调用，与 guidance 相同，不包含历史原推。
回答创业方法时先选相关核心参考源，再用知识包和原子落地。不得为了补故事、证明方向或模仿作者而检索原推。
只有用户明确问“天策过去说过什么、某条原推是什么、历史上怎样表达”时，才使用 --scope posts。返回后停留在历史查询，不把作者的职业、项目、收入、失败、违规经历或其他个人经历带回 /tc 生成项目、推荐方向或推断用户能力。
2. 接用户自己的知识库
用户提供飞书、Notion、网盘、代码仓库或本地目录时：
- 先找项目级
AGENTS.md、knowledge/SOURCE_OF_TRUTH.md 或 SOURCE_OF_TRUTH.md；
- 没有导航时，只扫描用户指定范围，先列资料地图；
- 建立一份短导航，说明不同问题去哪里找、更新时间、是否允许公开；
- 具体回答继续读取导航指向的原始文件，不只根据摘要作答；
- 用户没有要求修改时，只读，不自动整理或上传资料。
对用户统一叫“知识库”和“知识库导航”，不要求他理解 RAG、向量库或真源等术语。
3. 把新资料放进 TC
先登记来源，再按五层处理：
L0 原始资料：保存出处和权限，不代表认可
L1 候选原子：有场景、动作、边界和可证伪条件
L2 已验证模式：拿到真实动作与结果，或多次出现
L3 稳定方法：脱敏、通用、合规、跨案例稳定
核心参考源：多条方法背后相对稳定的世界观，只用于形成问题和判断视角
知识对象使用 QST / CON / OPI / CAS / SOL。一次先提炼 5 至 10 条高价值样本；结构和去重规则稳定后才扩大，不用“全量导入”冒充知识工程。
第三方资料没有公开授权时，原文、私有链接、人物、客户、收入和经营细节只留内部；公开版只保留脱敏后的通用方法。被列为“核心参考源”不等于作者每句话都正确，也不提高其中事实的证据等级。
4. 检查知识库
在官方 TC 安装包中运行：
python3 scripts/tc_knowledge.py stats
python3 scripts/tc_knowledge.py validate
在用户知识库中检查：导航路径是否存在、多个版本是否冲突、动态事实是否过期、私密资料是否被错误标成可公开、答案是否能回到原文件。
5. 查或加工 DBS 外部理论库
用户明确要求使用 dontbesilent 的开源推文集、DBS books 或“那 1,544 条精选推文”时，必须先完整读取 dbs-books.md。AI 只用 Markdown，不读 PDF。
第一次使用时，说明上游是 CC BY-NC 4.0；用户确认仅作署名的非商业研究后运行：
python3 scripts/tc_knowledge.py external-sync \
--source dbs-books --accept-license
然后按当前真问题搜索，不要顺序阅读 1,544 条：
python3 scripts/tc_knowledge.py search \
--scope dbs-books --query "流量 变现 产品" --limit 5
已经下载原文件时，用 --source-path 指向 Markdown 文件或其目录。返回结果必须保留日期、原帖链接、主题、标签、第三方观点和许可证边界。
DBS 结果只负责提供外部视角。先用用户当前事实与 TC 方法定义问题，再选 3 至 5 条相关内容判断是否真的改变方案。商业文案、付费交付、课程和产品不得复制、洗稿或改写上游原文，除非用户已另行取得作者许可。
维护者希望让 DBS 参与 TC 迭代时，不把搜索结果直接写进 Skill。先写一份不含原文的候选 payload，再运行：
python3 scripts/tc_knowledge.py dbs-candidate \
--query "用户需求 产品验证" \
--payload /tmp/tc-dbs-candidate.json \
--limit 3
脚本只保存 3 至 5 条来源的 ID、日期、链接、主题、标签和许可证，不保存正文；默认写入本机 ~/.tc/knowledge-candidates/。候选固定为私有 L1、不可商用、不可自动升级。取得独立市场证据，例如真实用户原话、付款或交付后，仍要人工检查反例、许可和是否存在对 DBS 独特表达或结构的复制。
6. 接收用户主动授权的市场证据
tc-state 可以在用户明确同意后导出一份已脱敏、仍需人工复核的本机证据候选。把导出文件交给：
python3 scripts/tc_knowledge.py candidate-add \
--payload /path/to/tc-evidence-candidate.json
这一步只进入本机候选区，不上传、不进入公开仓库，也不自动升级知识等级。使用：
python3 scripts/tc_knowledge.py candidate-list
查看候选。只有多个独立案例出现相同场景、动作和结果，且许可与隐私审查通过后，维护者才可以人工提炼 L2/L3 方法。
回答格式
查询完成后保持简短：
结论：
【直接回答】
依据：
- 【来源与日期】
边界：
【历史 / 当前 / 待验证 / 缺失信息】
用户要求建库、更新或收录时，再补“改了什么、放在哪里、下一次怎么调用”。
安全边界
- 不得拿 TC 作者、知识库作者或历史案例人物的个人经历替当前用户进行判断。
- 不让历史原推参与创业项目生成、方向推荐、用户能力判断或当前市场判断。
- 不读取或公开私信、联系人、手机号、邮箱、IP、登录设备、令牌和广告画像。
- 不把飞书私有页、客户、供应商、分成和未经授权的合伙人原文提交到公开仓库。
- 不把历史收入、粉丝、价格、城市、合作和业务状态当作今天事实。
- 不因作者成功、内容高赞或表达有力量，就跳过证据与边界。
- 不把 CC BY-NC 4.0 的 DBS 全文打进 TC 安装包，也不把非商业内容用于商业输出。
- 不因为 DBS 候选已经被市场验证，就自动把它标成可商用；证据与许可是两道独立关口。
- 不把
tc-state 导出的本机证据候选自动上传、公开或用于训练；必须由用户逐次授权并人工复核。
- 不自动发送资料、反馈或邮件；涉及外部写入时按用户授权执行。
返回主入口
知识查询或维护完成后，如果用户接下来要解决创业、内容、合作或行动问题，把结果交回 /tc 继续，不在本入口重复做整套创业诊断。
