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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yangqianqian
2026-07-16 18:24:39 +08:00
commit 84f7950589
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# 首个闭环 · 项目资料
> 第一件事的单点验证场景
> 状态:方案阶段 | 最后更新2026-06-24
## 1. 目标
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。
## 2. 知识库本体结构
```
公司AI/
├── README.md # 总说明
├── docs/ # 方案文档(本目录)
├── CONVENTIONS.md # 录入规范(元数据/命名/目录约定)
└── projects/
└── <项目代号>/
├── _index.md # 项目概览、状态、关键决策索引
├── docs/ # 正式文档(从飞书/本地汇入)
├── decisions/ # 决策记录(每条带时间/参与人/背景)
├── conversations/ # 聊天沉淀(微信/飞书摘录)
└── assets/ # 附件、图、原始文件
```
## 3. 元数据约定(可溯源核心)
每个汇入文件头部带 YAML frontmatter
```yaml
---
title: 文档标题
source: 飞书文档 | 微信群 | 本地 | NAS
source_link: 原始链接或路径
author: 产生人
created: 2026-06-24 # 内容产生时间
ingested: 2026-06-24 # 汇入知识库时间
tags: [需求, 决策]
---
```
## 4. 录入方式(混合)
- **人工沉淀**:重要文档、决策——同事按规范手动放入(全员参与)。
- **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。
## 5. 跑通标准(验收)
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:
- 这个项目现在进展到哪了?
- 某个决策为什么这么定?
- 客户/需求方要的是什么?
且**每条回答都能溯源到出处**(靠 frontmatter 的 source/source_link
## 6. 动手顺序
1. 建知识库骨架:`README.md` + `CONVENTIONS.md`(地基,先定死规范)。
2. 用户给定项目代号,建 `projects/<代号>/` 结构。
3. 现有资料先人工汇入,跑通闭环。
4. 验证 CC 检索效果 → 再考虑接飞书 API 自动同步。