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ref-knowledge-loop

스타10

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업데이트2026년 7월 13일 05:12

生成スキルに knowledge/ を追加するとき読む。ナレッジ蓄積・検索・フィードバックループの設計を参照するとき読む。

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Manus에서 실행

출처

daishiman

daishiman/harness-dev

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Manus에서 실행

ref-knowledge-loop

Purpose & Output Contract

生成スキルに knowledge/ を追加する際の設計参照。構築編 (パターン選択・構造・フィールド・品質ルーブリック) と運用編 (検索・ライフサイクル・フィードバック) の 2 リファレンスを提供し、Loop A (生成物側) と Loop B (メタ側) を同一機構 SSOT で配線する。

入力: なし (Read-only 参照型) 出力: references/knowledge-construction.md / references/knowledge-search-lifecycle.md の該当節と、生成スキルへ展開する 4 スクリプト雛形のパス

参照内容

2つのリファレンスで構成される。

リファレンス	内容
`references/knowledge-construction.md`	構築編: パターン選択・構造・フィールド・品質ルーブリック (§0-6)
`references/knowledge-search-lifecycle.md`	運用編: 検索・ライフサイクル・フィードバック・日々のブラッシュアップ (§7-12)

リソース索引 → references/resource-map.yaml

同梱スクリプト (雛形 → 生成スキルへ展開)

生成スキルの scripts/ には4本を同梱する (KL-003/KL-004 で検証):

search_knowledge.py: Stage1+Stage2 検索
build_index.py: インデックス整合性検証・自動修正
record_usage.py: §12 活用ログ記録・分析。--analyze --emit-queue <path> で brushup キュー出力、--mark-needs-update で status: needs-update 付与
add_entry.py: 必須6フィールド検証つきエントリ追加 (JSON 手編集を排除)

決定論 (スクリプト=検証・追記・status付与) と内容判断 (AI/人) を分離する。各生成スキル (Loop A) はこれらを同梱して自己完結で日々ブラッシュアップできる。harness-creator 自身のメタ知識 (Loop B) は正本スクリプトを --dir 共有する (→ construction.md §0a)。

パターン選択フロー

Q1: ナレッジは継続的に追加されるか？
  Yes → Q2: ソース素材が外部ファイルにあるか？
    Yes → Router-Registry型（router.json / registry.json）
    No  → Index-Search型（knowledge-index.json）
  No  → Q3: ペルソナを再現するか？
    Yes → Index-Search型 + style-genome
    No  → references/ 静的ファイルで十分（knowledge/ 不要）

knowledge/ を追加する5条件

knowledge/ ディレクトリは以下の条件を1つ以上満たす場合のみ作成する。

外部素材依存: 議事録・動画・教材等を参照して回答する
ペルソナ再現: 特定人物の語り口・思想を再現する
知識量: カテゴリ別に分類された知識が10件以上ある
継続的蓄積: 新しい素材が追加されるたびにナレッジが増える
精度優先検索: キーワード・カテゴリ・IDで的確に検索したい

Boundary

このスキルは参照専用。knowledge/ を実際に生成するのは run-build-skill の責務。
200エントリ超の大規模ナレッジはこのガイドの適用範囲外（外部検索エンジン推奨）。
テンプレート雛形 → run-build-skill/templates/knowledge-skeleton/
lint スクリプト → run-build-skill/scripts/lint-knowledge-loop.py

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name	ref-knowledge-loop
description	生成スキルに knowledge/ を追加するとき読む。ナレッジ蓄積・検索・フィードバックループの設計を参照するとき読む。
disable-model-invocation	false
user-invocable	false
kind	ref
prefix	ref
effect	none
owner	team-platform
version	0.2.0
since	"2026-05-24T00:00:00.000Z"
source	doc/knowledge-loop/
source-tier	internal
allowed-tools	["Read","Grep"]
responsibility_refs	["prompts/R1-search-summarize.md"]

ref-knowledge-loop

Purpose & Output Contract

参照内容

2つのリファレンスで構成される。

リファレンス	内容
`references/knowledge-construction.md`	構築編: パターン選択・構造・フィールド・品質ルーブリック (§0-6)
`references/knowledge-search-lifecycle.md`	運用編: 検索・ライフサイクル・フィードバック・日々のブラッシュアップ (§7-12)

リソース索引 → references/resource-map.yaml

同梱スクリプト (雛形 → 生成スキルへ展開)

生成スキルの scripts/ には4本を同梱する (KL-003/KL-004 で検証):

search_knowledge.py: Stage1+Stage2 検索
build_index.py: インデックス整合性検証・自動修正
record_usage.py: §12 活用ログ記録・分析。--analyze --emit-queue <path> で brushup キュー出力、--mark-needs-update で status: needs-update 付与
add_entry.py: 必須6フィールド検証つきエントリ追加 (JSON 手編集を排除)

パターン選択フロー

Q1: ナレッジは継続的に追加されるか？
  Yes → Q2: ソース素材が外部ファイルにあるか？
    Yes → Router-Registry型（router.json / registry.json）
    No  → Index-Search型（knowledge-index.json）
  No  → Q3: ペルソナを再現するか？
    Yes → Index-Search型 + style-genome
    No  → references/ 静的ファイルで十分（knowledge/ 不要）

knowledge/ を追加する5条件

knowledge/ ディレクトリは以下の条件を1つ以上満たす場合のみ作成する。

外部素材依存: 議事録・動画・教材等を参照して回答する
ペルソナ再現: 特定人物の語り口・思想を再現する
知識量: カテゴリ別に分類された知識が10件以上ある
継続的蓄積: 新しい素材が追加されるたびにナレッジが増える
精度優先検索: キーワード・カテゴリ・IDで的確に検索したい

Boundary

このスキルは参照専用。knowledge/ を実際に生成するのは run-build-skill の責務。
200エントリ超の大規模ナレッジはこのガイドの適用範囲外（外部検索エンジン推奨）。
テンプレート雛形 → run-build-skill/templates/knowledge-skeleton/
lint スクリプト → run-build-skill/scripts/lint-knowledge-loop.py