Initial commit: company-kb framework
- 完整的知识库框架(P0-P5 路线图) - 12篇治理文档 - 工具脚本(kb-init.sh, kb-lint-fm.py, feishu-sync.py, kb-bot) - 7个 Claude 命令 - 示例项目和测试项目(wanniu-l1) - 契约文件(meta/kb-contract.yaml) Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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docs/02-首个闭环-项目资料.md
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docs/02-首个闭环-项目资料.md
Executable file
@@ -0,0 +1,61 @@
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# 首个闭环 · 项目资料
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> 第一件事的单点验证场景
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> 状态:方案阶段 | 最后更新:2026-06-24
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## 1. 目标
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选一个正在跑的项目,把它散落在飞书文档、微信/飞书聊天、本地文件、NAS 里的资料,汇聚成**一处结构化、带元数据、可溯源**的库。跑通一个,再复制到其他项目。
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## 2. 知识库本体结构
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```
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公司AI/
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├── README.md # 总说明
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├── docs/ # 方案文档(本目录)
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├── CONVENTIONS.md # 录入规范(元数据/命名/目录约定)
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└── projects/
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└── <项目代号>/
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├── _index.md # 项目概览、状态、关键决策索引
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├── docs/ # 正式文档(从飞书/本地汇入)
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├── decisions/ # 决策记录(每条带时间/参与人/背景)
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├── conversations/ # 聊天沉淀(微信/飞书摘录)
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└── assets/ # 附件、图、原始文件
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## 3. 元数据约定(可溯源核心)
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每个汇入文件头部带 YAML frontmatter:
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```yaml
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title: 文档标题
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source: 飞书文档 | 微信群 | 本地 | NAS
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source_link: 原始链接或路径
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author: 产生人
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created: 2026-06-24 # 内容产生时间
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ingested: 2026-06-24 # 汇入知识库时间
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tags: [需求, 决策]
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## 4. 录入方式(混合)
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- **人工沉淀**:重要文档、决策——同事按规范手动放入(全员参与)。
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- **自动拉取**:飞书文档走飞书开放 API 同步;聊天先人工摘录,后续接飞书机器人自动归集。
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## 5. 跑通标准(验收)
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选定项目资料归位后,任何人在 CC 里 `cd` 进该项目目录,就能让 AI 基于这堆资料回答:
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- 这个项目现在进展到哪了?
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- 某个决策为什么这么定?
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- 客户/需求方要的是什么?
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且**每条回答都能溯源到出处**(靠 frontmatter 的 source/source_link)。
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## 6. 动手顺序
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1. 建知识库骨架:`README.md` + `CONVENTIONS.md`(地基,先定死规范)。
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2. 用户给定项目代号,建 `projects/<代号>/` 结构。
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3. 现有资料先人工汇入,跑通闭环。
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4. 验证 CC 检索效果 → 再考虑接飞书 API 自动同步。
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