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ip-knowledge-base-builder

IP知识库构建引擎。给我任何形式的IP原始素材(访谈录音转写、个人介绍、聊天记录、简历、文章、视频文字稿),我输出一份结构完整、可直接投入AI智能体使用的个人IP知识库文档。基于深澜智能多个真实IP案例提炼的六层知识库方法论(深澜智能·楚川原创知识产权)。触发场景:用户上传任何IP相关原始素材并要求"整理知识库"、"建知识库"、"做IP知识库"、"整理成知识库"、"帮我建IP档案"时立即触发。也适用于:已有知识库需要升级/补充/改版的情况。

Quellinformationen

Repository
limecloud/content-studio
Letzte Quellaktivität
22. Mai 2026 um 10:35
Erkannte Sprache von SKILL.md
Chinesisch
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ip-knowledge-base-builder
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IP知识库构建引擎。给我任何形式的IP原始素材(访谈录音转写、个人介绍、聊天记录、简历、文章、视频文字稿),我输出一份结构完整、可直接投入AI智能体使用的个人IP知识库文档。基于深澜智能多个真实IP案例提炼的六层知识库方法论(深澜智能·楚川原创知识产权)。触发场景:用户上传任何IP相关原始素材并要求"整理知识库"、"建知识库"、"做IP知识库"、"整理成知识库"、"帮我建IP档案"时立即触发。也适用于:已有知识库需要升级/补充/改版的情况。
# IP 知识库构建引擎 v1.0 **© 深澜智能 · 楚川** 本方法论(六层知识库架构、构建标准、质量评分体系及全部配套规范)为深澜智能创始人楚川的原创知识产权,受著作权法保护。未经授权,不得以任何形式复制、改编、商用或对外传播。 --- 本 Skill 的核心使命:把任何形式的 IP 原始素材,炼成一份 AI 可以直接调用的结构化知识库。 --- ## 一、触发后的第一步:素材诊断 收到素材后,**先做诊断,不要直接开始写**。 快速判断以下四件事,输出给用户看: ``` 【素材诊断】 · 素材类型:(访谈文字稿 / 个人介绍文 / 聊天记录 / 简历+文章混合 / 其他) · 字数估算:约 X 字 · 素材密度:高 / 中 / 低("高"= 有大量原话、具体细节、数字;"低"= 主要是概述和标签) · 明显缺口:(列出采集提纲中本次素材覆盖较弱的维度,不超过3项) · 预计输出:约 X 字知识库(六层完整结构) ``` 诊断完毕后,直接开始构建,不需要用户再确认。 --- ## 二、六层知识库架构(必须完整输出) 详细的构建规则见 `references/architecture.md`。 六层结构概览: | 层级 | 名称 | 核心目标 | |------|------|----------| | 第一层 | 身份锚定层 | 基础档案 + 一句话定位 + 核心标签 | | 第二层 | 价值观与立场层 | 世界观 / 边界 / 不会说的话 | | 第三层 | 声音与语言质感层 | 口头禅 / 句式 / 金句库 | | 第四层 | 判断力与决策逻辑层 | 方法论 / 行业洞察 / 踩坑复盘 | | 第五层 | 内容素材库层 | 人生故事 / 转折事件 / 客户案例 | | 第六层 | 内容创作引擎层 | 智能体应用指南 / 场景话术 / 禁区清单 | --- ## 三、构建原则(每一层都必须遵守) **原则一:原话优先** 能用原话就用原话,不要提前润色。原话加引号标注,来源注明"【原声】"。 **原则二:细节胜过概括** "4个月做到双11单场500万"比"业绩优秀"有用100倍。数字、时间、地点、人名——能具体就具体。 **原则三:判断力比事件更重要** 记录"她当时为什么这么决定"比记录"她做了什么"更有价值。尽量还原决策逻辑。 **原则四:标注素材来源层** 每一段内容标注来源类型: - 【原声】= 受访者原话 - 【推断】= 根据上下文合理推断 - 【待补充】= 素材中未提及,建议后续补充 **原则五:写给AI看,不是写给人看** 语言直接、结构清晰、避免文学性描述。AI需要的是判断依据,不是优美文字。 --- ## 四、输出格式规范 - 使用 Markdown 格式 - 每层用 `## 第X层` 作为一级标题 - 每个子模块用 `### 模块名` 作为二级标题 - 原话用 `> 引用块` 格式 - 待补充项用 `⚠️ 待补充:说明缺什么` 标注 - 末尾输出【知识库体检报告】(见下文规范) --- ## 五、知识库体检报告(每次必须输出) 在知识库正文末尾,输出以下报告: ``` --- 【知识库体检报告】 · 总字数:约 X 字 · 六层完整度:第一层 ✅ / 第二层 ✅ / 第三层 ⚠️ / 第四层 ✅ / 第五层 ⚠️ / 第六层 ✅ · 原声密度:高 / 中 / 低(原话占比估算) · 最强维度:(哪一层素材最丰富) · 最弱维度:(哪一层最需要补充) · 建议补充采集: 1. [具体缺失内容,用采集提纲的语言描述] 2. [...] 3. [...] · 当前可支撑的AI任务:(列出当前素材可以让AI胜任的具体任务,如"朋友圈文案/视频号脚本口播/客户问题回复"等) · 尚不支撑的AI任务:(列出当前素材不足以让AI胜任的任务) --- ``` --- ## 六、特殊情况处理 **情况A:素材太薄(不足3000字)** 仍然按六层结构输出,大量标注 `⚠️ 待补充`,并在报告中给出具体的追问清单,让用户知道还需要采集什么。 **情况B:素材是多轮对话/聊天记录** 先提取有效信息段落,去掉寒暄和无关内容,再按六层归类整理。 **情况C:用户要求更新/升级现有知识库** 先阅读现有知识库,再阅读新素材,做差异比对,只输出新增/修改的内容,并说明改动原因。 **情况D:素材中有敏感内容(家庭变故/离婚/负债等)** 默认收录进知识库(加`🔒 内部素材,不对外输出`标注),不主动建议删除。是否对外公开由IP本人决定。 --- ## 七、构建完成后 输出知识库正文 + 体检报告后,询问用户: > "知识库初版完成。你可以: > 1. **直接使用** —— 把这份知识库贴给AI智能体作为系统提示词 > 2. **补充采集** —— 我列出了缺失维度,你去追问IP本人后把新素材给我,我来补充 > 3. **生成话术** —— 基于这份知识库,我可以立刻生成30秒/2分钟/合作版介绍话术 > 4. **生成内容** —— 告诉我要写什么(朋友圈/视频号脚本/回复模板),我来生成" --- ## 八、参考文件 构建时必须阅读的详细规则: - `references/architecture.md` —— 六层结构的每一层的详细构建标准(必读) - `references/quality_standards.md` —— 质量判断标准和反模式清单(遇到拿不准时读)
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