kb-inject

name	kb-inject
description	知识点注入 / knowledge inject — 用户提供知识点内容，自动判断归属类别，找到 docs/interview/ 对应文件，智能决策：丰富已有面试题答案 或 新增一道 Q&A 题目。Use when: 用户说「加进去」「补充到对应位置」「加一个问题」「融合进来」「写进知识库」「把这个加进去」「更新知识库」。
argument-hint	粘贴知识点内容，例如：关于 Vue3 响应式原理的补充说明...

知识点注入（kb-inject）

用户提供知识点，自动归类并精准注入到 docs/interview/ 对应文件中。

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主动识别触发规则

⚠️ 核心原则：不要等待用户主动说「写进知识库」。当用户分享技术内容时，必须主动询问是否需要注入文库。

触发条件（满足任意一条即触发）

场景	示例
用户粘贴了代码片段并附有解释	分享 Proxy 用法、手写 debounce 等
用户描述某个技术概念或原理	解释事件循环、讲 Fiber 架构等
用户纠正/补充了某道题的答案	「其实还应该提到 xxx」
用户分享了某个踩坑经验或最佳实践	「我发现 xxx 情况下需要注意 yyy」
对话中出现明显的知识点输出	技术问答、原理讲解、代码对比

主动询问话术模板

当检测到上述场景时，在完成技术回答之后，附加以下询问：

要把这个知识点写入知识库吗？
→ 我会将它注入到 `docs/interview/[对应方向]/index.md` 中。

• 语气自然，不打断主要回答
• 明确告知会写入哪个文件
• 用户回复「好」「可以」「写进去」「加一下」等任何表示同意的回复，立即执行注入流程
• 用户回复「不用」「算了」「不需要」，跳过，不再询问

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执行流程

Step 1：识别知识点归属

分析用户提供的内容，判断所属技术方向：

关键词 / 特征	对应文件
JS 基础、闭包、原型、this、Promise、Event Loop、ES6	docs/interview/JavaScript/index.md
Vue2、Vue3、响应式、组合式 API、生命周期	docs/interview/Vue3/index.md 或 Vue/vue.md
React、hooks、fiber、虚拟 DOM、Redux	docs/interview/React/index.md
TypeScript、类型体操、泛型、装饰器	docs/interview/Ts/index.md
CSS、布局、BFC、动画、选择器	docs/interview/CSS/index.md
网络、HTTP、HTTPS、TCP、WebSocket	docs/interview/网络/index.md
浏览器、渲染流程、缓存、安全、跨域	docs/interview/浏览器/index.md
Webpack、Vite、打包、构建优化	docs/interview/Webpack/index.md 或 Vite/index.md
Git、版本控制	docs/interview/git/index.md
性能优化、首屏、懒加载	docs/interview/性能优化/index.md
算法、数据结构、排序、二分	docs/interview/算法Code/index.md
Node.js、服务端	docs/interview/Node/index.md
微前端	docs/interview/微前端/index.md
AI、大模型、LLM、Prompt	docs/interview/AI/index.md

若无法确定，先读取目标文件大纲再决策，不猜测。

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Step 2：读取目标文件

读取对应 index.md，梳理已有题目列表，判断：

情况 A：已有相关问题 → 丰富该题的答案

• 补充子点、代码示例、对比表格、注意事项
• 不重复已有内容，只添加增量
• 在合适位置插入，保持答案结构流畅

情况 B：无相关问题 → 新增一道 Q&A

• 不得新建「篇」或任何分类章节（如「基础概念篇」「手写实现篇」）——领域页采用平铺 Q&A 结构
• 按面试高频顺序插入：越高频越靠前，低频 / 边缘题靠后
• 若当前文件仍存在旧的「篇」章节，插入时按高频顺序选合适位置，不要为新题创建新分类
• 按统一格式写题目（见 Step 3 格式规范）

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Step 3：格式规范（所有注入内容统一为面试题格式）

⚠️ 强制要求：无论用户提供的是什么形式的知识点（概念说明、文章摘录、代码片段），注入时必须转化为面试题 Q&A 格式，不允许直接粘贴原文。

严格遵循 docs/interview/AI/index.md 的样板风格：

## Q: 问题标题（以「？」结尾）

**A:**

核心答案，关键概念**加粗**。

**分点说明 / 代码示例：**

​```js
// 代码块必须标注语言
​```

| 对比维度 | 方案A | 方案B |
|---------|-------|-------|
| xxx | ✅ | ❌ |

> ⚠️ **注意**：注意事项用引用块。

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规则要点：

• 所有内容都是面试题：知识点 → 提炼出面试官会问的问题 → 写成 ## Q: + **A:**
• 问题句式举例：「什么是 XXX？」「XXX 和 XXX 的区别？」「如何实现 XXX？」「XXX 的原理是什么？」
• 每题结尾加 --- 分隔线
• 代码块必须标注语言（js / ts / bash / vue）
• 多方案对比优先用表格，含 ✅ / ❌ 状态标注
• 注意事项用 > ⚠️ **注意**： 引用块

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Step 3.5：可视化风格规范（适用于复杂流程图 / 多维对比）

参考样本：docs/interview/React/redux.md（链路图部分）和 docs/interview/React/react-rendering-behavior.md

⚠️ 强制要求：禁止使用 HTML/CSS 卡片图解。所有可视化必须使用纯 Markdown 格式（表格、ASCII 流程图、树形缩进图、代码块等）。

优先使用纯 Markdown 的场景

满足以下任一条件，优先使用 Markdown 可视化（表格 / ASCII 流程图 / 树形缩进）：

场景	推荐格式	示例
多步骤流程 / 生命周期	→ 箭头 ASCII 流程图	Redux 数据流：Action → Reducer → Store → View
嵌套/分层结构	树形缩进 ASCII 图	中间件洋葱模型：dispatch → thunk → logger → next → action
多列横向对比	Markdown 表格	3+ 方案对比、各 API 职责对比
时间线 / 阶段序列	有序列表 + 箭头	渲染阶段顺序
条件判断 / 分支	表格 + ✅/❌ 标注	方案优劣对比

普通 Q&A 用表格和代码块即可，不需要额外图解。

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Markdown 图解示例

① 箭头流程图（线性流程）

Action（动作）→ Observable State（状态）→ Computed（派生）→ Reaction（反应）

② 树形缩进图（嵌套/分层）

dispatch(action)
  └── 中间件1（日志）
      └── 中间件2（Thunk）
          └── 原始 dispatch
              └── Reducer → newState

③ 表格对比（多维方案）

维度	方案A	方案B
性能	✅ 优	⚠️ 中
复杂度	❌ 高	✅ 低

④ ASCII 步骤分解

步骤  节点      操作
 1    App     beginWork → 有 child，走 child
 2    Header  beginWork → 无 child，completeWork → 走 sibling
 3    Main    beginWork → 有 child，走 child

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Step 4：执行写入

• 丰富已有题：用 Edit 工具在原答案中精准插入，包含足够上下文避免误匹配
• 新增题目：插入到对应章节末尾（该章节最后一道 --- 之后）

写入后确认文件更新成功，简要告知用户：

• 插入到哪个文件的哪个位置（题目名 or 章节名）
• 是「丰富」还是「新增」操作

若本次注入涉及新增文件或新增导航条目，自动触发 nav-sync Skill 同步首页目录与侧边栏配置。

Step 5：写入统一历史档案（强制）

每次知识点注入完成后，必须同步写入：docs/interview/.history/{用户名}.json

• 档案不存在：创建基础结构
• 档案存在：仅追加 events，禁止覆盖历史
• 事件建议：
  • type: kb.inject
  • topic: 归属方向（如 TypeScript / React）
  • title: 注入题目或被丰富题目摘要
  • status: done
  • details: 写入文件路径、操作类型（新增/丰富）
  • createdAt: ISO 时间

并更新 summary.totalEvents 与 user.updatedAt。

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注意事项

• 不简单堆叠：新增内容要与原有内容互补，避免重复表述
• 不破坏原有格式：只增不改，除非丰富已有答案需要重构结构
• 不改变题目顺序：按已有章节顺序插入，不随意调整
• 历史机制强关联：注入行为必须落档到 docs/interview/.history/{用户名}.json，不得写入其他临时存档格式
• 中文回复：所有说明和注释使用中文
• 主动优先：技术对话中优先识别知识点，主动询问，不等用户说关键词