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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。
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
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：