wiki

Étoiles13

Forks2

Mis à jour13 avril 2026 à 14:14

个人知识库管理工具。支持三个命令：/wiki compile（将 raw/ 素材增量编译为结构化 wiki）、/wiki check（知识审计：有问题列表时做完整审计，无问题列表时做纯结构审计）、/wiki check <questions_file>（基于 wiki 回答问题并做结构审计，合并输出为单份 check 报告）。

Installation

Installer avec Codex ou Claude Copiez ce prompt, collez-le dans Codex, Claude ou un autre assistant, puis laissez-le vérifier la page du skill et l'installer pour vous.

Source

DamonChen-anan

DamonChen-anan/autodidact-skill

Ouvrir le dépôt GitHub Voir les dépôts du créateur

Téléchargement

Métiers associésSOC

Basé sur la classification professionnelle SOC

Préposés aux dossiersBureau et soutien administratif·SOC 43-4071

SKILL.md

readonly

name	wiki
description	个人知识库管理工具。支持三个命令：/wiki compile（将 raw/ 素材增量编译为结构化 wiki）、/wiki check（知识审计：有问题列表时做完整审计，无问题列表时做纯结构审计）、/wiki check <questions_file>（基于 wiki 回答问题并做结构审计，合并输出为单份 check 报告）。
user-invocable	true
args	<compile\|check> [questions_file] [--files file1,file2,...] [--round N]

Wiki 管理 Skill

根据用户传入的命令参数执行对应的知识库管理动作。

命令路由

根据调用上下文中的指令判断要执行哪个命令（不依赖特定参数格式，理解意图即可）：

意图是编译/整理知识库，或传入了 --files 参数 → 执行【Wiki 编译】
意图是审计/检查知识库，或传入了 check 关键字 → 执行【知识审计】
- 若同时传入了问题列表文件路径 → 完整审计（问题覆盖 + 结构审计）
- 若未传入问题列表 → 纯结构审计

意图不明确 → 输出用法提示：

用法：
  /wiki compile [--files f1.md,f2.md]        —— 将 raw/ 素材编译为 wiki/
  /wiki check [questions_file] [--round N]   —— 知识审计（有问题列表时做完整审计，否则只做结构审计）

【Wiki 编译】

目标：读取 raw/ 下的素材，按知识库规则，在 wiki/ 下生成或更新结构化文章。

增量模式：如果 --files 参数指定了文件列表，只处理这些文件；否则处理 raw/ 下全部文件。

执行步骤：

读取 outputs/research_state.json 中的 topic 字段，了解知识库的主题和研究目标（用于判断哪些内容值得提炼、哪些偏题）。
确定待处理文件：
- 有 --files f1.md,f2.md,... → 只读取这些文件
- 无 --files → 列出 raw/ 下所有文件
逐一读取待处理文件，提取文件头部元数据：
- 质量评分：高/中/低
  - 若值为"待评估"（用户手动放入的文件），按"中"处理，在编译摘要中标注"⚠️ 待评估文件按中质量处理：<文件名>"
- 关联问题：触发这次检索的问题（若为"手动抓取"则无关联问题约束）
识别所有主题，规划文章列表。按质量加权：
- 高质量来源：充分提炼，细节保留
- 中质量来源：提炼核心观点
- 低质量来源：仅提取明确的事实性信息，忽略模糊表述
创建或更新 wiki/INDEX.md：
- 列出所有主题及其对应文件的链接
- 每个条目附一句话描述
为每个主题创建或更新 wiki/<主题名>.md：
- 文件开头是一段摘要（2-4 句话）
- 正文结构清晰，按逻辑分节
- 用 [[主题名]] 格式链接相关主题
- 标注素材来源（文件名）
- 如果 wiki/ 中已有该文章，按以下规则合并：
  - 合并优先级：质量评分高 > 低；时间戳新 > 旧；直接相关 > 间接相关
  - 新内容作为补充段落插入相关章节末尾，不破坏原有结构
  - 若新内容与原有观点存在明显矛盾，在冲突处添加 > ⚠️ 待核实：[说明矛盾] 标记，供下一轮 wiki check 发现
- slug 碰撞处理：若新 raw 文件与已有文件 slug 相同但 URL 不同，在文件名末尾加 -2、-3，不跳过

编译完成后，输出摘要并返回结构化结果：

## Wiki 编译完成
- 新建文章：X 篇（列出文件名）
- 更新文章：X 篇（列出文件名）
- 新增主题：[主题A, 主题B, ...]
- 待评估文件已按中质量处理，无需人工干预：[文件名列表]（若有）
→ Step 3 完成，继续执行 Step 4（知识审计）

注意：不要修改 raw/ 下的任何文件。

【知识审计】

目标：评估 wiki/ 的知识完备性，输出结构化审计报告，供下一轮 questioner 使用。

两种模式：

完整审计（传入 questions_file）：问题覆盖判断 + 结构性审计，autodidact 研究循环的标准调用方式
纯结构审计（不传 questions_file）：只做结构性审计，适合用户手动触发

输入：

questions_file（可选）：问题列表 JSON 文件路径
--round N：当前研究轮次，用于命名输出文件（默认取当前最新轮次）

执行步骤：

第一阶段：问题覆盖判断（仅完整审计模式）

读取 questions_file 中的问题列表。
读取 wiki/INDEX.md 及所有相关 wiki 文章。
对每个问题逐一判断：
- resolved：wiki 中有充分、具体的覆盖
- partial：wiki 中有相关内容但不完整，标注具体缺口
- open：wiki 中完全没有相关内容
对 resolved 和 partial 的问题，生成简要回答（2-5 句话）。

第二阶段：结构性审计（两种模式都执行）

从以下四个维度审查 wiki/（完整审计模式下不重复第一阶段已发现的 partial/open 问题）：

① 知识漏洞

提到了某个概念/方法但没有展开解释（如"详见X"但X不存在）
结论缺乏支撑（如"通常认为…"但没有具体依据）
某个重要子话题完全没有覆盖

② 矛盾与不一致

不同文章对同一事实的描述是否冲突？
同一概念在不同地方的定义是否一致？

③ 来源缺失

哪些重要结论、数据、判断没有标注来源（raw/ 文件）？

④ 结构问题

悬空链接：[[主题名]] 引用的主题是否都有对应文件？
INDEX 一致性：INDEX.md 与实际文件是否一一对应？

第三阶段：合并输出

将所有阶段结果写入 outputs/rounds/round_<N>_check.md：

# 知识审计报告（第 N 轮）

## 一、问题覆盖情况（完整审计模式）

### 已解决（resolved）
### Q: <问题文本>
**回答**：...
**来源**：wiki/<文章名>.md

### 部分覆盖（partial）
### Q: <问题文本>
**已知**：...
**缺口**：...

### 未覆盖（open）
- <问题文本>

---

## 二、知识漏洞（需要检索补充）
- [漏洞描述]：来自 wiki/xxx.md，具体缺口是…

## 三、矛盾与不一致
- [描述]：wiki/A.md 说…，wiki/B.md 说…（无则填"无"）

## 四、来源缺失的结论
- [描述]：wiki/xxx.md 中"…"缺乏来源支撑（无则填"无"）

## 五、结构问题
- 悬空链接：...（无则填"无"）
- INDEX 不一致：...（无则填"无"）

---

## 审计摘要
- resolved: X 个 / partial: X 个 / open: X 个（完整审计模式）
- 知识漏洞：X 个
- 矛盾：X 个
- 来源缺失：X 个
- 建议下一轮重点方向：[方向1, 方向2, ...]

同时在对话中输出结构化状态供 autodidact 使用：

## 知识审计完成（第 N 轮）
- resolved: X 个 / partial: X 个 / open: X 个
- 知识漏洞：X 个
- 矛盾：X 个
- 来源缺失：X 个
- audit_issues_count: X （= 知识漏洞数 + partial 问题数，供 autodidact 判断终止条件）
- 报告：outputs/rounds/round_N_check.md
→ Step 4 完成，继续执行 Step 5（更新 research_state.json）

注意：审计要有深度，每个发现都要具体到"哪篇文章的哪个部分"，这样 questioner 才能据此生成有针对性的问题。不要修改 raw/ 或 wiki/ 下的任何文件。

Plus depuis ce dépôt

même dépôt

autodidact

DamonChen-anan/autodidact-skill

自动课题研究器。给定一个研究课题，自动循环执行"提问→检索→整理→评估"，持续更新知识库直到研究目标达成。适用于行业调研、技术研究、概念理解、创业方案构建等场景。触发方式：用户说"帮我研究 X"、"调研一下 X"、"我想深入了解 X"、"/autodidact X"。

2026-04-1313

questioner

DamonChen-anan/autodidact-skill

课题研究提问引擎。综合知识审计报告、用户插入问题、既定框架，生成每轮最有价值的问题列表，驱动后续检索。是整个研究循环的核心引擎——问题的质量决定研究的深度。通常由 autodidact skill 调用，也可单独使用。

2026-04-1313

researcher

DamonChen-anan/autodidact-skill

信息检索 skill。接收问题列表，通过浏览器自动搜索并抓取高质量网页内容，存入 raw/ 文件夹。含两层质量筛选（抓取前过滤低质来源，抓取后评分）。通常由 autodidact skill 调用，也可单独使用。依赖 agent-browser CLI。

2026-04-1313

name	wiki
description	个人知识库管理工具。支持三个命令：/wiki compile（将 raw/ 素材增量编译为结构化 wiki）、/wiki check（知识审计：有问题列表时做完整审计，无问题列表时做纯结构审计）、/wiki check <questions_file>（基于 wiki 回答问题并做结构审计，合并输出为单份 check 报告）。
user-invocable	true
args	<compile\|check> [questions_file] [--files file1,file2,...] [--round N]

Wiki 管理 Skill

根据用户传入的命令参数执行对应的知识库管理动作。

命令路由

根据调用上下文中的指令判断要执行哪个命令（不依赖特定参数格式，理解意图即可）：

意图是编译/整理知识库，或传入了 --files 参数 → 执行【Wiki 编译】
意图是审计/检查知识库，或传入了 check 关键字 → 执行【知识审计】
- 若同时传入了问题列表文件路径 → 完整审计（问题覆盖 + 结构审计）
- 若未传入问题列表 → 纯结构审计

意图不明确 → 输出用法提示：

用法：
  /wiki compile [--files f1.md,f2.md]        —— 将 raw/ 素材编译为 wiki/
  /wiki check [questions_file] [--round N]   —— 知识审计（有问题列表时做完整审计，否则只做结构审计）

【Wiki 编译】

目标：读取 raw/ 下的素材，按知识库规则，在 wiki/ 下生成或更新结构化文章。

增量模式：如果 --files 参数指定了文件列表，只处理这些文件；否则处理 raw/ 下全部文件。

执行步骤：

读取 outputs/research_state.json 中的 topic 字段，了解知识库的主题和研究目标（用于判断哪些内容值得提炼、哪些偏题）。
确定待处理文件：
- 有 --files f1.md,f2.md,... → 只读取这些文件
- 无 --files → 列出 raw/ 下所有文件
逐一读取待处理文件，提取文件头部元数据：
- 质量评分：高/中/低
  - 若值为"待评估"（用户手动放入的文件），按"中"处理，在编译摘要中标注"⚠️ 待评估文件按中质量处理：<文件名>"
- 关联问题：触发这次检索的问题（若为"手动抓取"则无关联问题约束）
识别所有主题，规划文章列表。按质量加权：
- 高质量来源：充分提炼，细节保留
- 中质量来源：提炼核心观点
- 低质量来源：仅提取明确的事实性信息，忽略模糊表述
创建或更新 wiki/INDEX.md：
- 列出所有主题及其对应文件的链接
- 每个条目附一句话描述
为每个主题创建或更新 wiki/<主题名>.md：
- 文件开头是一段摘要（2-4 句话）
- 正文结构清晰，按逻辑分节
- 用 [[主题名]] 格式链接相关主题
- 标注素材来源（文件名）
- 如果 wiki/ 中已有该文章，按以下规则合并：
  - 合并优先级：质量评分高 > 低；时间戳新 > 旧；直接相关 > 间接相关
  - 新内容作为补充段落插入相关章节末尾，不破坏原有结构
  - 若新内容与原有观点存在明显矛盾，在冲突处添加 > ⚠️ 待核实：[说明矛盾] 标记，供下一轮 wiki check 发现
- slug 碰撞处理：若新 raw 文件与已有文件 slug 相同但 URL 不同，在文件名末尾加 -2、-3，不跳过

编译完成后，输出摘要并返回结构化结果：

## Wiki 编译完成
- 新建文章：X 篇（列出文件名）
- 更新文章：X 篇（列出文件名）
- 新增主题：[主题A, 主题B, ...]
- 待评估文件已按中质量处理，无需人工干预：[文件名列表]（若有）
→ Step 3 完成，继续执行 Step 4（知识审计）

注意：不要修改 raw/ 下的任何文件。

【知识审计】

目标：评估 wiki/ 的知识完备性，输出结构化审计报告，供下一轮 questioner 使用。

两种模式：

完整审计（传入 questions_file）：问题覆盖判断 + 结构性审计，autodidact 研究循环的标准调用方式
纯结构审计（不传 questions_file）：只做结构性审计，适合用户手动触发

输入：

questions_file（可选）：问题列表 JSON 文件路径
--round N：当前研究轮次，用于命名输出文件（默认取当前最新轮次）

执行步骤：

第一阶段：问题覆盖判断（仅完整审计模式）

读取 questions_file 中的问题列表。
读取 wiki/INDEX.md 及所有相关 wiki 文章。
对每个问题逐一判断：
- resolved：wiki 中有充分、具体的覆盖
- partial：wiki 中有相关内容但不完整，标注具体缺口
- open：wiki 中完全没有相关内容
对 resolved 和 partial 的问题，生成简要回答（2-5 句话）。

第二阶段：结构性审计（两种模式都执行）

从以下四个维度审查 wiki/（完整审计模式下不重复第一阶段已发现的 partial/open 问题）：

① 知识漏洞

提到了某个概念/方法但没有展开解释（如"详见X"但X不存在）
结论缺乏支撑（如"通常认为…"但没有具体依据）
某个重要子话题完全没有覆盖

② 矛盾与不一致

不同文章对同一事实的描述是否冲突？
同一概念在不同地方的定义是否一致？

③ 来源缺失

哪些重要结论、数据、判断没有标注来源（raw/ 文件）？

④ 结构问题

悬空链接：[[主题名]] 引用的主题是否都有对应文件？
INDEX 一致性：INDEX.md 与实际文件是否一一对应？

第三阶段：合并输出

将所有阶段结果写入 outputs/rounds/round_<N>_check.md：

# 知识审计报告（第 N 轮）

## 一、问题覆盖情况（完整审计模式）

### 已解决（resolved）
### Q: <问题文本>
**回答**：...
**来源**：wiki/<文章名>.md

### 部分覆盖（partial）
### Q: <问题文本>
**已知**：...
**缺口**：...

### 未覆盖（open）
- <问题文本>

---

## 二、知识漏洞（需要检索补充）
- [漏洞描述]：来自 wiki/xxx.md，具体缺口是…

## 三、矛盾与不一致
- [描述]：wiki/A.md 说…，wiki/B.md 说…（无则填"无"）

## 四、来源缺失的结论
- [描述]：wiki/xxx.md 中"…"缺乏来源支撑（无则填"无"）

## 五、结构问题
- 悬空链接：...（无则填"无"）
- INDEX 不一致：...（无则填"无"）

---

## 审计摘要
- resolved: X 个 / partial: X 个 / open: X 个（完整审计模式）
- 知识漏洞：X 个
- 矛盾：X 个
- 来源缺失：X 个
- 建议下一轮重点方向：[方向1, 方向2, ...]

同时在对话中输出结构化状态供 autodidact 使用：

## 知识审计完成（第 N 轮）
- resolved: X 个 / partial: X 个 / open: X 个
- 知识漏洞：X 个
- 矛盾：X 个
- 来源缺失：X 个
- audit_issues_count: X （= 知识漏洞数 + partial 问题数，供 autodidact 判断终止条件）
- 报告：outputs/rounds/round_N_check.md
→ Step 4 完成，继续执行 Step 5（更新 research_state.json）

注意：审计要有深度，每个发现都要具体到"哪篇文章的哪个部分"，这样 questioner 才能据此生成有针对性的问题。不要修改 raw/ 或 wiki/ 下的任何文件。