kb-query

name	kb-query
description	对知识库提问，生成结构化报告。当用户说"查知识库"、"问知识库"、"kb query"， 或在知识库目录下提出研究性问题（如"对比 A 和 B"、"总结 XX 的要点"）时触发。
user-invocable	true
argument-hint	你的问题

查询知识库

对知识库提问，LLM 研究 wiki 内容并生成结构化报告。

执行步骤

Step 1: 定位知识库

• 从当前目录查找 index/MASTER-INDEX.md，确定知识库根目录
• 如果找不到，提示用户先运行 /kb-init

Step 2: 理解问题

• 从 $ARGUMENTS 获取用户问题
• 如果没有提供问题，询问用户想查什么

Step 3: 检索相关文章

• 读 index/MASTER-INDEX.md 全局索引，根据问题定位相关文章
• 如果需要更精确定位，读 index/TOPIC-MAP.md 按主题查找
• 读取所有相关的 wiki 文章内容

Step 4: 研究与分析

• 基于 wiki 文章内容，深入分析用户的问题
• 交叉对比多篇文章中的信息
• 所有结论必须基于 wiki 中的实际内容，标注来源文章

Step 5: 生成报告

• 创建结构化 Markdown 报告，保存到 output/analysis/YYYY-MM-DD-{topic-slug}.md
• 报告格式：

  # {报告标题}
  
  - **Date**: YYYY-MM-DD
  - **Query**: {用户的问题}
  - **Sources**: {引用的 wiki 文章列表}
  
  ---
  
  ## 分析
  
  {详细分析内容，引用具体文章用 [[双链]]}
  
  ## 结论
  
  {核心发现}
  
  ## 回填建议
  
  以下内容建议回填到 wiki：
  - [ ] {具体建议，如"将 XX 发现并入 wiki/concepts/xxx.md"}
  - [ ] {如"新建文章 wiki/comparisons/a-vs-b.md"}
  

Step 6: 输出结果

• 告知用户报告保存路径
• 展示报告摘要
• 提示：如果回填建议有价值，可运行 /kb-file 将结果并入 wiki