query

name	query
description	在本地 Wiki 知识库中回答用户提问。支持三种模式：精准查询（默认）、探索查询（--explore）、关系查询（--relate）。必须先读取 wiki/index.md 定位相关页面，再深度阅读，最后以双链引用格式回答。禁止凭模型记忆回答。
user-invocable	true

Query 技能

核心目标

将用户的提问转化为对本地 Wiki 的深度检索。支持三种查询模式，根据问题类型自动选择或手动指定。通过索引系统精准定位相关页面，提取信息，综合出带有明确引用来源的双链回答。

触发条件

• 用户输入 /query <问题> — 精准查询模式
• 用户输入 /query --explore <主题> — 探索查询模式
• 用户输入 /query --relate <概念A> <概念B> — 关系查询模式
• 用户用自然语言询问："我的笔记里关于 X 是怎么说的"、"过去我对 Y 的决策是什么"、"查询 Z 相关的知识"

降级策略

如果问题属于纯通用知识（如"太阳系有几颗行星"），且 wiki/index.md 中无相关内容：

本地知识库中未找到相关内容，以下为通用知识回答：[直接回答]

---

模式 1：精准查询（默认）

适用场景：具体问题，如"什么是 Transformer？"、"Claude Code 的核心功能是什么？"

步骤 1：索引导航

永远的第一步：读取 wiki/index.md

这是总索引，按 domain 和 type 双维度列出所有页面。根据问题关键词，定位到 5-10 个最相关的页面。

判断逻辑：

• 如果问题明确涉及某些实体或概念，直接定位到对应页面
• 如果问题较宽泛，选择多个可能相关的页面
• 如果索引中页面数量过多（> 100），先按 domain 或 type 筛选

关键优化：

• 只读取 wiki/index.md（通常 < 200 行）
• 精准定位到 5-10 个页面，不要全量扫描

步骤 2：深度阅读

只读取定位到的 5-10 个页面：

Read wiki/{type}/{page}.md

获取完整内容，提取与问题相关的信息。

关键优化：

• 只读取步骤 1 定位到的页面，不要额外读取
• 如果 5-10 个页面不足以回答问题，返回步骤 1 重新定位

步骤 3：综合与回答

综合信息，回答用户问题。

双链引用规范：

• 每当引用某个 Wiki 页面的信息，在文本中使用 [[页面名称]] 标注
• 整段引用同一页面：段落首尾各引用一次
• 引用特定原文：使用 Markdown 块引用 > 引用内容

回答格式：

根据知识库中的信息：

[回答内容，使用 [[wikilink]] 标注引用]

## 参考页面
- [[type/页面1]] — 简短说明
- [[type/页面2]] — 简短说明

步骤 4：高价值内容固化

如果满足以下条件，主动询问用户是否保存为 synthesis：

• 回答超过 2 个段落
• 内容具有分析对比性或总结性
• 综合了多个页面的信息

询问话术：

这是一个有价值的总结，是否需要我将其保存到 wiki/syntheses/ 目录？

用户同意后，按照 CLAUDE.md 规范创建文件：

---
title: "页面标题"
type: synthesis
domain: AI | 财务 | 健康 | 未分类
tags: [标签1, 标签2, 标签3]
sources: []
last_updated: YYYY-MM-DD
backlinks_count: 0
---

# 总结内容
[回答内容]

## 关联连接
- [[页面1]] — 引用来源
- [[页面2]] — 引用来源

并在 wiki/index.md 的对应 domain 和 Syntheses 分类下注册。

步骤 5：记录操作日志

无论是否生成 synthesis 页面，查询结束后必须在 wiki/log.md 末尾追加：

## [YYYY-MM-DD] query | <操作简述>
- **模式**: 精准查询
- **输出**: <引用页面列表或"即时回答未保存">
- **引用页面**: N 个

---

模式 2：探索查询（/query --explore <主题>）

适用场景：广度优先探索，如"我对 AI 了解多少？"、"知识库中有哪些关于 LLM 的内容？"

步骤 1：广度扫描

读取 wiki/index.md，找到所有与主题相关的页面（不限数量）

只读取每个页面的 frontmatter + 第一段（摘要），不读取完整内容

步骤 2：生成知识地图

根据扫描结果，生成以下内容之一：

选项 A：Mermaid 思维导图

mindmap
  root((主题))
    Concepts
      [[概念1]]
      [[概念2]]
    Entities
      [[实体1]]
      [[实体2]]
    Sources
      [[来源1]]
      [[来源2]]

选项 B：文本知识地图

# 知识库中关于「主题」的内容

## 概念层（Concepts）
- [[概念1]] — 一句话描述
- [[概念2]] — 一句话描述

## 实体层（Entities）
- [[实体1]] — 一句话描述
- [[实体2]] — 一句话描述

## 来源层（Sources）
- [[来源1]] — 一句话描述

## 知识缺口
- 缺少关于 X 的深度分析
- Y 和 Z 的关系尚未建立

步骤 3：深入引导

询问用户是否深入某个分支：

发现 N 个相关页面。是否需要深入了解某个具体概念？（如需要，请告诉我页面名称，我将切换到精准查询模式）

步骤 4：记录操作日志

## [YYYY-MM-DD] query | 探索查询：<主题>
- **模式**: 探索查询
- **覆盖范围**: N 个页面（concepts: X, entities: Y, sources: Z）
- **输出**: 知识地图

---

模式 3：关系查询（/query --relate <概念A> <概念B>）

适用场景：探索两个概念的关系，如"Transformer 和 Attention 的关系？"

步骤 1：定位节点

从 wiki/index.md 找到概念 A 和概念 B 的页面

如果找不到，报告：

知识库中未找到 [[概念A]] 或 [[概念B]] 的页面。

步骤 2：图遍历

读取两个页面的完整内容，特别关注：

• ## 关联连接 区域
• 正文中提到的其他 [[wikilink]]

递归查找：

• 直接关系：A 的关联连接中是否有 B？
• 间接关系：A 和 B 是否有共同的中间节点？
• 最短路径：A → 中间节点 → B

步骤 3：关系可视化

生成 Mermaid 关系图：

graph LR
    A[概念A] -->|直接关系| B[概念B]
    A -->|依赖| C[中间概念]
    C -->|实现| B

或文本描述：

# [[概念A]] 和 [[概念B]] 的关系

## 直接关系
- [[概念A]] 在其定义中提到了 [[概念B]]
- [[概念B]] 是 [[概念A]] 的核心组成部分

## 间接关系
- 两者都与 [[中间概念]] 相关
- 最短路径：[[概念A]] → [[中间概念]] → [[概念B]]

## 共同依赖
- 都依赖于 [[基础概念]]
- 都被 [[高层概念]] 引用

步骤 4：记录操作日志

## [YYYY-MM-DD] query | 关系查询：<概念A> vs <概念B>
- **模式**: 关系查询
- **关系类型**: 直接关系 | 间接关系 | 无关系
- **中间节点**: N 个

---

强制约束

• 禁止凭记忆回答 — 必须先检索知识库
• 禁止过度引用 — 同一页面的信息在段落首尾引用一次即可
• 禁止静默回答 — 知识库无相关内容时必须声明
• 精准定位 — 通过索引定位，避免全量扫描
• 探索模式节省 token — 只读 frontmatter + 第一段，不读完整内容

关联连接

• [[wiki/index.md]] — 总索引入口
• [[wiki/log.md]] — 操作日志
• [[CLAUDE.md]] — Wiki 架构总规范