// 将任意文本源（书籍、文档、笔记、语料）转化为结构化 wiki 百科页面。识别并提取三种知识：fact（列表/表格型）、narrative（叙述型实体页）、skill（程序型 how-to 页）。通过 add_page.py 写入 wiki。支持永续迭代模式，自动追踪进度、捕获跨域洞察。
启动三体 Wiki 管家永续 loop。三队列系统（content/housekeeping）。每轮：W1三队列选任务→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/H18存根排序。工作目录：/home/baojie/work/knowledge/three-body。支持 --focus 参数指定任务范围（多实例并发时使用）。
三体 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。工作目录：/home/baojie/work/knowledge/three-body。
从本 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。标准模式写作严格限于三体原文；--ext 模式允许为原文引用的现实作者/作品建页，可补充外部背景知识。工作目录：/home/baojie/work/knowledge/three-body。
逐章反思，一次只扫一章，发现原文章节中遗漏的实体页面和改进建议。工作目录：/home/baojie/work/knowledge/three-body。
一键发布三体 Wiki：重建注册表 → 重算质量分 → 同步 docs/ → git commit → git push。此 skill 明确授权自动 commit 和 push，覆盖项目 CLAUDE.md 中的禁止自动提交/推送限制。
把项目当前所有变更按内容分组，一组一组地调用 /msg 生成提交消息并输出 git commit 命令，由用户逐组执行后再继续下一组。
| name | beaver |
| description | 将任意文本源（书籍、文档、笔记、语料）转化为结构化 wiki 百科页面。识别并提取三种知识：fact（列表/表格型）、narrative（叙述型实体页）、skill（程序型 how-to 页）。通过 add_page.py 写入 wiki。支持永续迭代模式，自动追踪进度、捕获跨域洞察。 |
将任意文本源转化为结构化 wiki 百科页面。支持单次运行和永续迭代两种模式。
在 wiki 中，所有知识都归属三种形态之一。理解这三种类型是本 skill 的基础。
| 类型 | 回答的问题 | 典型内容 | Wiki 呈现 |
|---|---|---|---|
| narrative | 这是什么？它是谁？发生了什么？ | 人物传记、事件经过、地点介绍、概念解释 | 实体百科页（person/concept/event/place/…） |
| fact | 有哪些？数据是什么？清单如何？ | 数据表格、属性列表、关系清单、统计数字 | 列表页（list）或任意页内的结构化数据节 |
| skill | 怎么做？流程是什么？如何判断？ | 操作步骤、分析框架、决策流程、最佳实践 | 程序型页（concept 类型，结构化步骤正文） |
判断优先级：
MECE 原则：勘察表应完全覆盖来源文本中的所有实体——不仅选"有趣的"，而是穷举。互不重叠，不遗漏。
| 模式 | 触发方式 | 特点 |
|---|---|---|
| 单次模式 | /beaver <文件路径或粘贴文本> | 处理完整输入，适合短文本（< 10 万字符） |
| 永续迭代模式 | /beaver --loop <文件路径> | 分批处理长文本，维护进度文件，每批后暂停或继续 |
永续模式首次启动时，创建进度追踪文件：
wiki/logs/beaver/<source-slug>/
├── progress.md # 进度：已处理批次、剩余批次
├── coverage.md # 勘察表（累积，每批追加）
└── insights.md # 跨域洞察（eureka，累积）
进度文件格式：
# beaver 进度：<source-slug>
- **来源文件**：<路径>
- **总批次**：N
- **已完成批次**：0 / N
- **已建词条**：0
## 待处理批次
- [ ] 批次1：字符 0–20000
- [ ] 批次2：字符 20000–40000
- …
## 已完成批次
（空）
接受以下任何形式的输入：
.txt、.md、.pdf、.docx）读完后，在回复中用一段话概括内容，确认理解正确再继续。
超过 10 万字符时按段落边界切分为若干批次，每批不少于 2 万字符，依次处理。
永续模式：读进度文件，跳过已完成批次，从下一个未完成批次开始。
每批必做三遍扫描，分别针对三种知识类型：
① Narrative 扫描 — 批次中出现了哪些实体？（人物/地点/事件/概念/理论/组织/器物/时代/文本）
② Fact 扫描 — 批次中是否有多项并列的清单、表格、属性对比、统计数据？
③ Skill 扫描（常被遗漏，必须独立完成）— 批次中是否描述了以下任何一种？
若 Skill 扫描有命中 → 候选 slug 以方法名或动词短语命名（"X-推导框架"、"如何-设计-Y"），type = skill
产出一张知识单元勘察表：
| 序号 | 候选标题（wiki slug） | 类型 | 理由摘要（≤30字） |
|------|---------------------|------|-----------------|
| 1 | 某人物名 | narrative | 主角，有传记细节 |
| 2 | 某概念-某事件对比表 | fact | 多个事件并列属性 |
| 3 | 如何-做某事 | skill | 含步骤和判断条件 |
规则：
coverage.md对勘察表中的每个候选 slug，依次执行三层检查，任一层命中即为"已存在"：
批量查重 + 质量扫描（一次运行，输出全部候选决策）
import json
d = json.load(open('wiki/public/pages.json', encoding='utf-8'))
pages, ai = d['pages'], d.get('alias_index', {})
def check_page(candidate):
"""返回 (match_type, canonical_slug, quality)"""
def _q(slug):
return pages.get(slug, {}).get('quality', '?')
if candidate in pages:
return 'exact', candidate, _q(candidate)
if candidate in ai:
return 'alias', ai[candidate], _q(ai[candidate])
hits = [(k,v) for k,v in ai.items()
if (candidate in k or k in candidate) and len(k)>=3]
if hits:
slug = max(hits, key=lambda x: len(x[0]))[1]
return 'fuzzy', slug, _q(slug)
frags = [candidate[i:i+2] for i in range(len(candidate)-1)]
scores = {}
for f in frags:
for k,v in ai.items():
if f in k and len(k)>=4:
scores[v] = scores.get(v,0)+1
if scores:
best = max(scores, key=scores.get)
if scores[best] >= 2:
return 'fragment', best, _q(best)
return 'missing', None, None
# 对所有候选批量输出
candidates = ['候选1', '候选2', ...]
for c in candidates:
match, slug, quality = check_page(c)
if match == 'missing':
print(f'[CREATE ] {c}')
elif quality in ('stub', 'basic'):
print(f'[ENRICH ] {c} → {slug} [{quality}]')
else:
print(f'[SKIP ] {c} → {slug} [{quality}]')
输出示例：
[CREATE ] 监听部
[ENRICH ] 红岸系统 → 红岸系统 [basic]
[SKIP ] 叶文洁 → 叶文洁 [featured]
[SKIP ] 乱纪元 → 乱纪元 [featured]
层3 · 内容归属检查（防止子概念重复建页，仅对 MISSING 候选执行）
若候选是某 featured 页的一个已有章节，不单独建页：
grep -rl "<关键词>" wiki/public/pages/*.md
判断结果：
[CREATE]（三层未命中，层3也无归属）→ add_page.py[ENRICH]（quality = stub/basic）→ Read 已有页面，按步骤4策略增补[SKIP]（quality = standard/featured）→ 内容大概率已覆盖，仅在有明确新内容时精准追加，否则直接跳过按勘察表顺序，对每个知识单元：
type（见下方"页面类型映射"）撰写完整 frontmatter + 正文（见下方三种模板），执行：
python3 wiki/scripts/add_page.py <SLUG> - --summary "<一句话说明>" --author beaver << 'EOF'
<frontmatter+正文>
EOF
先 Read 已有页面，判断 quality，再选策略：
| 已有 quality | 新来源信息量 | 操作 |
|---|---|---|
stub（< 5行正文） | 充足 | 替换：用新内容完整重写，质量升级 |
basic | 有新节或新引文 | 增补：在现有结构末尾插入新节，原有节不动 |
standard / featured | 有 1-2 处补充 | 精准追加：仅在最相关的节内加引文或句子 |
standard / featured | 与现有内容重复 | 跳过：写 skip 到 coverage.md，不执行写入 |
核心原则：edit_page.py 是全页替换，不是 append。增补时须先在内存中合并（Read → 插入新节 → 写回完整文件），不得用新内容覆盖来源中未涉及的已有内容。
python3 wiki/scripts/edit_page.py <SLUG> - --summary "<一句话说明>" --author beaver << 'EOF'
<合并后完整页面>
EOF
每页写入后，git add wiki/public/pages/<SLUG>.md。
每批处理完毕，审阅本批内容，判断是否有值得记录的跨域洞察：
合格的洞察必须满足以下条件之一：
不合格：内容的直接应用、重复已知事实、单领域内的观察。
大多数批次不会产生洞察——这是正常的，不更新就是正确行为。质量重于数量。
将合格洞察追加到 wiki/logs/beaver/<source-slug>/insights.md：
## <洞察标题>
<一句话核心观点。>[<来源批次>]
# 更新 progress.md：
- [ ] → [x] 标记当前批次已完成
- 更新"已建词条"计数
- 写入本批次摘要（新建N页，丰富M页，洞察K条）
若还有未完成批次 → 询问用户是否继续（或在自动模式下直接继续）。
所有批次完成后，输出汇总报告：
✓ <source-slug> 全量处理完成
- 总批次：N
- 新建词条：X
- 丰富词条：Y
- 跨域洞察：Z 条
- 进度文件：wiki/logs/beaver/<source-slug>/progress.md
每轮结束后，对本轮执行过程做一次反思，找出一个具体可改进的地方，并立即写回本 SKILL.md。
反思问题（回答其中一个）：
改进写入格式：每轮在 .claude/skills/beaver/CHANGELOG.md 追加一条记录：
## R<批次号> · <YYYY-MM-DD> · <一句话改进描述>
**问题**：<本轮发生了什么具体问题，要有复现场景>
**改进**：<修改了SKILL.md的哪个步骤，加入了什么规则>
**无改进时**：写 `R<批次号> · <日期> · 无改进（原因：<一句话>）`
每轮只改一处，不求完美，只求持续进步。改进日志见 CHANGELOG.md。
| 知识类型 | 适用场景 | Wiki type 建议 |
|---|---|---|
| narrative — 人物 | 真实或虚构的个体，有传记信息 | person |
| narrative — 概念 | 抽象思想、理论、原则 | concept |
| narrative — 事件 | 有时间线的历史/情节事件 | event |
| narrative — 地点 | 真实或虚构的地理位置 | place |
| narrative — 组织 | 机构、团体、派别 | organization |
| narrative — 技术/器物 | 发明、设备、工具、方法 | technology |
| narrative — 时代/纪元 | 历史阶段、时间段 | era |
| narrative — 文本 | 书籍、典籍、文件 | book |
| fact — 独立清单页 | 多个实体的属性对比 | list |
| fact — 内嵌表格 | 嵌入 narrative/skill 页中的数据节 | （任意 type，表格在正文中） |
| skill — 操作流程 | 步骤性知识，有明确"如何做" | skill |
---
id: <slug>
type: <见类型映射>
label: <中文显示名>
aliases: [<别名1>, <别名2>]
tags: [<标签>]
description: <一句话描述，回答"这是什么"，≤50字>
books: [<来源文本名>]
quality: stub
---
# <显示名>
<开篇段：1-2句定位这个实体在来源文本中的角色或意义。>
## <核心章节1>
<正文段落，包含从来源文本中提取的关键信息。>
> <引用原文（如有原文可引用时使用）>
> （<来源标注>）
## <核心章节2>
<...>
## 相关词条
- [[<关联词条1>]]
- [[<关联词条2>]]
质量标准：
stub：只有定义段，< 5 行正文basic：有 2+ 节，有 1+ 引文，≥ 15 行standard：有 3+ 节，有 3+ 引文，≥ 30 行featured：有 5+ 节，引文充实，内容权威，≥ 60 行---
id: <slug>
type: list
label: <中文显示名>
aliases: []
tags: [<标签>]
description: <一句话描述，说明这张表覆盖了什么范围>
books: [<来源文本名>]
quality: standard
---
# <显示名>
<1-2句说明本页面的内容范围和来源。>
## <分组标题1>
| 字段A | 字段B | 字段C |
|------|------|------|
| 值 | 值 | 值 |
## <分组标题2>
- **项目1**：说明
- **项目2**：说明
## 相关词条
- [[<关联词条>]]
何时使用独立 list 页面：当同类实体超过 5 个且有可比属性时，单独建页；否则将表格嵌入相关 narrative 页的某一节。
---
id: <slug>
type: skill
label: <中文显示名>
aliases: []
tags: [<标签>]
description: <一句话描述，说明"在什么情境下执行这个流程"，≤50字>
books: [<来源文本名>]
quality: standard
---
# <显示名>
<开篇段：说明这个流程的目标和适用场景。>
## 前提条件
- <执行此流程需要满足的条件>
## 步骤
### 1. <步骤名>
<说明>
### 2. <步骤名>
<说明>
### 3. <步骤名>
<说明>
## 决策点
**如果 <条件A>** → <执行路径A>
**如果 <条件B>** → <执行路径B>
## 预期结果
- <完成后应达到的状态>
- <可验证的输出>
## 相关词条
- [[<关联词条>]]
所有页面中，出现其他已知实体时使用 [[词条名]] 格式内链。不要内链外部 URL。
若显示名与 slug 不同：[[slug|显示文字]]。
当知识单元 > 10 个时，按以下优先级排序依次执行：
每批最多处理 10 个页面，写完一批后暂停，展示结果并询问是否继续。
每页写入前，对照以下清单检查：
[[...]]永续迭代模式将 beaver 变成一个可以持续运行的 Butler 实例，逐章处理整本书。
INIT → READING → SURVEYING → WRITING → INSIGHT → PROGRESS → READING（下一批）
↓（全部完成）
DONE
若在 Butler 工作流中调用：
--author 使用 Butler 实例名（如 幸存者）git add wiki/public/pages/<SLUG>.mdrecord_action.py 记账（type: create-page 或 enrich-page）wiki/logs/butler/queue.md（P2 优先级，格式：- [ ] [P2] beaver <source-slug> 批次<N> create）wiki/logs/beaver/<source-slug>/下次调用 /beaver --loop <文件路径> 时，自动读取 progress.md，从上次中断处继续：
# 检查是否有未完成的 beaver 任务
ls wiki/logs/beaver/
cat wiki/logs/beaver/<source-slug>/progress.md
以下内容跳过，不建页：