| name | knowledge-ops |
| description | 知识库管理、摄取、同步和检索——跨多个存储层（本地文件、MCP 记忆、向量存储、Git 仓库）。当用户想要保存、组织、同步、去重或搜索其知识系统时使用。 |
| origin | ECC |
知识运营
管理多层知识系统，用于跨多个存储进行知识的摄取、组织、同步和检索。
优先使用活跃工作区模型：
- 代码工作位于真实的克隆仓库中
- 活跃执行上下文位于 GitHub、Linear 和仓库本地的工作上下文文件中
- 更广泛面向人类的笔记可以存放在非仓库上下文/归档文件夹中
- 跨机器的持久记忆属于知识库，而非影子仓库工作区
何时激活
- 用户想要将信息保存到知识库
- 将文档、对话或数据摄取到结构化存储中
- 跨系统同步知识（本地文件、MCP 记忆、Supabase、Git 仓库）
- 去重或组织现有知识
- 用户说"保存到知识库"、"同步知识"、"我了解什么关于 X"、"摄取这个"、"更新知识库"
- 任何超出简单记忆召回的知识管理任务
知识架构
第 1 层：活跃执行事实
- 来源： GitHub 问题、PR、讨论、发布说明、Linear 问题/项目/文档
- 用途： 工作的当前运营状态
- 规则： 如果某事影响活跃的工程计划、路线图、发布或版本，优先放在这里
第 2 层：Claude Code 记忆（快速访问）
- 路径：
~/.claude/projects/*/memory/
- 格式： 带有 frontmatter 的 Markdown 文件
- 类型： 用户偏好、反馈、项目上下文、参考资料
- 用途： 跨对话持久化的快速访问上下文
- 会话开始时自动加载
第 3 层：MCP 记忆服务器（结构化知识图谱）
- 访问： MCP 记忆工具（create_entities、create_relations、add_observations、search_nodes）
- 用途： 跨所有存储记忆的语义搜索、关系映射
- 跨会话持久化，支持可查询的图结构
第 4 层：知识库仓库 / 持久文档存储
- 用途： 策划的持久笔记、会话导出、综合研究、操作员记忆、长篇文档
- 规则： 当内容不是仓库拥有的代码时，这是跨机器上下文的首选持久存储
第 5 层：外部数据存储（Supabase、PostgreSQL 等）
- 用途： 结构化数据、大文档存储、全文搜索
- 适用于： 对记忆文件来说太大的文档、需要 SQL 查询的数据
第 6 层：本地上下文/归档文件夹
- 用途： 面向人类的笔记、归档的策略计划、本地媒体组织、临时代码外文档
- 规则： 可用于信息存储，但不是影子代码工作区
- 不用于： 活跃代码更改或应该在上游的仓库事实
摄取工作流
当需要捕获新知识时：
1. 分类
这是什么类型的知识？
- 业务决策 -> 记忆文件（项目类型）+ MCP 记忆
- 活跃路线图 / 发布 / 实现状态 -> 先放 GitHub + Linear
- 个人偏好 -> 记忆文件（用户/反馈类型）
- 参考信息 -> 记忆文件（参考类型）+ MCP 记忆
- 大型文档 -> 外部数据存储 + 记忆中的摘要
- 对话/会话 -> 知识库仓库 + 记忆中的简短摘要
2. 去重
检查此知识是否已存在：
- 搜索记忆文件中的现有条目
- 使用相关术语查询 MCP 记忆
- 在创建另一个本地笔记之前，检查信息是否已存在于 GitHub 或 Linear 中
- 不要创建重复项。更新现有条目。
3. 存储
写入适当的层：
- 始终更新 Claude Code 记忆以便快速访问
- 使用 MCP 记忆进行语义可搜索性和关系映射
- 当信息更改活跃项目事实时，先更新 GitHub / Linear
- 提交到知识库仓库以进行持久长篇添加
4. 索引
更新任何相关索引或摘要文件。
同步操作
对话同步
定期将对话历史同步到知识库：
- 来源：Claude 会话文件、Codex 会话、其他智能体会话
- 目标：知识库仓库
- 生成会话索引以便快速浏览
- 提交并推送
工作区状态同步
将重要的工作区配置和脚本镜像到知识库：
- 生成目录映射
- 提交前清理敏感配置
- 随时间跟踪变更
- 不要将知识库或归档文件夹视为活跃代码工作区
GitHub / Linear 同步
当信息影响活跃执行时：
- 更新相关的 GitHub 问题、PR、讨论、发布说明或路线图线程
- 当工作需要持久计划上下文时，将支持文档附加到 Linear
- 仅当本地笔记仍有附加价值时才事后镜像
跨来源知识同步
从多个来源拉取知识到一个地方：
- Claude/ChatGPT/Grok 对话导出
- 浏览器书签
- GitHub 活动事件
- 编写状态摘要，提交并推送
记忆模式
# 短期：当前会话上下文
使用 TodoWrite 进行会话内任务跟踪
# 中期：项目记忆文件
写入 ~/.claude/projects/*/memory/ 进行跨会话回忆
# 长期：GitHub / Linear / 知识库
将活跃执行事实放在 GitHub + Linear
将持久综合上下文放在知识库仓库
# 语义层：MCP 知识图谱
使用 mcp__memory__create_entities 存储持久结构化数据
使用 mcp__memory__create_relations 进行关系映射
使用 mcp__memory__add_observations 添加已知实体的新事实
使用 mcp__memory__search_nodes 查找现有知识
最佳实践
- 保持记忆文件简洁。归档旧数据而非让文件无限增长。
- 所有知识文件使用 frontmatter（YAML）存储元数据。
- 存储前去重。先搜索，然后创建或更新。
- 每组事实优先一个规范存储位置。避免在本地笔记、仓库文件和跟踪文档中创建同一计划的平行副本。
- 提交到 Git 前清理敏感信息（API 密钥、密码）。
- 知识文件使用一致的命名约定（小写-短横线分隔）。
- 用主题/类别标记条目以便检索。
质量门控
在完成任何知识操作之前：
- 未创建重复条目
- 敏感数据已从任何 Git 跟踪文件中清理
- 索引和摘要已更新
- 为数据类型选择了适当的存储层
- 在相关处添加了交叉引用
