ワンクリックで
serendipity
从 Wiki 随机抽取 1-3 个页面作为灵感种子,到网上搜索相关分析文章,发现 Wiki 真正的缺口并补齐。可接受参数指定灵感方向。项目路径见 local/config/serendipity.config.md。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
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从 Wiki 随机抽取 1-3 个页面作为灵感种子,到网上搜索相关分析文章,发现 Wiki 真正的缺口并补齐。可接受参数指定灵感方向。项目路径见 local/config/serendipity.config.md。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
逐章反思,一次只扫一章,发现章节中遗漏的实体页面和改进建议。项目路径见 local/config/chapter-scan.config.md。
Wiki 编委审稿:检查近期 butler 工作是否违反质量规范,输出分级违规报告,给出具体纠正建议。项目路径见 local/config/editor.config.md。
升级当前 wiki 页面质量一档(stub→basic→standard→featured→premium)。诊断页面当前指标缺口,执行对应补充操作(扩写散文、补充引用、加节)。当用户说 /enrich PAGE 或 /enrich PAGE 目标档 时触发。
启动 Wiki 管家永续 loop。两队列系统(content/housekeeping)。每轮:W1队列选任务→W2执行→W3自评→记账,无需用户逐轮确认。每11轮discover+housekeeping-scan,每17轮执行ADM4-commit,每29轮W5反思,每37轮H17覆盖扫描。带 --auto 参数时忽略 fail 暂停 + 上下文将满时 ScheduleWakeup 自续。项目路径见 local/config.md。
启动或推进当前 Wiki 的 GROW 增长流程。读取 GROW.md 中的当前阶段,按 $MEMEX_ROOT/GROW.spec.md 执行下一个未完成的 Phase。BIRTH Phase 10 完成后调用。
启动 Wiki 管家永续 loop。两队列系统(content/housekeeping)。每轮:W1队列选任务→W2执行→W3自评→记账,无需用户逐轮确认。每11轮discover+housekeeping-scan,每17轮自动/wiki发布,每29轮W5反思,每37轮H17覆盖扫描。带 --auto 参数时忽略 fail 暂停 + 上下文将满时 ScheduleWakeup 自续。项目路径见 local/config.md。
| name | serendipity |
| description | 从 Wiki 随机抽取 1-3 个页面作为灵感种子,到网上搜索相关分析文章,发现 Wiki 真正的缺口并补齐。可接受参数指定灵感方向。项目路径见 local/config/serendipity.config.md。 |
从 Wiki 自身出发,借外部视角照亮盲区。
从现有 Wiki 随机抽取种子页面,以它们为起点搜索相关分析文章,再反过来发现 Wiki 的缺口。外部资料只提供选题灵感,词条正文须基于书中内容(corpus 路径见 local/config/serendipity.config.md)。
| 调用方式 | 说明 |
|---|---|
/serendipity | 随机从 Wiki 抽取 1–3 个种子页面 |
/serendipity 图灵 | 以"图灵"为方向,定向探索 |
/serendipity 神经网络 深度学习 | 以多个关键词为方向 |
python3 -c "
import json, random
pages = json.load(open('docs/wiki/pages.json'))['pages']
candidates = [p for p,v in pages.items() if not p.startswith('第') or not p.endswith('章')]
seeds = random.sample(list(candidates), min(3, len(candidates)))
for s in seeds:
v = pages[s]
print(s, '|', v.get('type','?'), '|', v.get('description','')[:40])
"
读取种子页面正文,提取 2–3 个尚未充分展开的关联概念。
| 角度 | 构造方式 |
|---|---|
| 历史深挖 | 人工智能历史 [种子词] 深度解读 |
| 学术角度 | [种子词] AI history review |
| 冷门细节 | [种子词] 人工智能 早期 细节 |
| 当代评价 | [种子词] 影响 现代AI |
同时发出 2–3 个 WebSearch 查询(并行)。从结果中挑 1–2 篇最有趣的文章,WebFetch 精读。
精读提取要点:
从文章中提炼 3–8 个候选词条话题。
过滤原则:
python3 -c "
import json
ai = json.load(open('docs/wiki/pages.json'))['alias_index']
for c in ['话题A', '话题B']:
print(c, '->', ai.get(c, 'MISSING'))
"
python3 wiki/scripts/butler/corpus_search.py "话题名" --max 8
入选标准:
内容须基于 corpus_search.py 找到的书中原文,不得将外部分析结论直接写入正文。
/wiki
## /serendipity 探索报告
### 灵感种子
- 「图灵测试」(concept)— 随机抽取
### 浏览的文章
1. [标题](URL) — 来源 — 主要角度一句话
### 候选话题筛查
| 话题 | Wiki 现状 | corpus 命中 | 决策 |
|------|----------|------------|------|
| 约翰·麦卡锡 | MISSING | 12 | ✅ 建页 |
| AI寒冬 | MISSING | 3 | ✅ 建页 |
| 通用人工智能 | 已有 | — | ❌ 跳过 |
### 本次产出
- 新建词条:X 个
- 扩写词条:Y 个