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>
This commit is contained in:
yangqianqian
0
.claude/commands/.gitkeep
Executable file
0
.claude/commands/.gitkeep
Executable file
15
.claude/commands/kb-ask.md
Executable file
15
.claude/commands/kb-ask.md
Executable file
@@ -0,0 +1,15 @@
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description: 查询循环——基于知识库回答，强制溯源，无据报 Gap
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argument-hint: <问题>
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查询循环。问题：`$ARGUMENTS`。基于本知识库 markdown 回答，**每条结论必须挂原始出处**。
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执行：
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1. 先扫 `projects/` 及相关目录，用语义检索定位相关页（可先看各 `_index.md` 和文件名，再读命中页）。
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2. 综合回答，**每个关键结论后标出处**：引用页的 `source_link`，或页面路径 `[[slug]]`。
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3. **无据即报 Gap**：知识库没有覆盖的部分，明确说"知识库暂无此信息"，**绝不用训练数据编造**，可建议用 `/kb-ingest` 补充。
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4. 若命中页 `status: seed`（未成熟），提示该结论可信度较低。
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5. 回答末尾附"依据页"清单（路径 + source_link）。
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若这个问答有长期价值，提示用户可用 `/kb-save` 回写成 `questions/` 页沉淀。
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18
.claude/commands/kb-check.md
Executable file
18
.claude/commands/kb-check.md
Executable file
@@ -0,0 +1,18 @@
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description: frontmatter 校验 + lint 体检
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argument-hint: [可选：路径，默认全库]
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跑知识库健康体检。
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1. 执行：`python3 tools/kb-lint-fm.py $ARGUMENTS`（无参数则扫全库）。
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2. 解读退出码：
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- `0`：全绿，简报"检查 N 页，0 错误"。
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- `1`：有 frontmatter 错误（缺硬必填 / 未激活 type / enum 非法 / 派生必填缺失）。
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- `2`：环境问题（缺 PyYAML → 提示 `pip install pyyaml`；缺契约文件）。
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3. 对每条错误：
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- **安全项**（补 title、补可推导字段、加 wikilink）→ 你直接自动修，修完重跑确认。
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- **有损项**（删页、合并、改 type、解决矛盾）→ 列出来交用户拍板，**不擅自改**。
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4. 简报修了什么、还剩什么需人处理。
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校验规则一律以 `meta/kb-contract.yaml` 为准。
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24
.claude/commands/kb-ingest.md
Executable file
24
.claude/commands/kb-ingest.md
Executable file
@@ -0,0 +1,24 @@
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description: 录入循环——把原始资料编译成 OKF 合规知识页
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argument-hint: <项目代号> <源：文件路径/URL/粘贴的聊天>
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录入循环。参数：`$ARGUMENTS`（第一个词是项目代号，其余是源）。人只负责丢资料 + 一句说明 + 对要点点头；其余你自动完成。
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执行步骤：
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1. **读契约**：先读 `meta/kb-contract.yaml` 拿 type 集、字段必填矩阵、enum。所有 frontmatter 严格据此，禁止硬编码。
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2. **取内容**：源是文件→Read；是 URL→WebFetch；是粘贴文本→直接用。
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3. **去重**：与 `meta/ingest-manifest.json` 比对内容 hash，命中则跳过并告知。
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4. **落原文**：原始内容存到 `projects/<代号>/` 对应子目录（doc→docs/，聊天→conversations/）。
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5. **抽要点**：展示 3-5 个关键发现（决策/需求/风险/客户信息），请用户点头或修正。
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6. **编译成页**：按要点写成 OKF 合规页（参考 `projects/_example/` 的结构与 frontmatter）：
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- 自动补齐可推导字段：`title`(←H1/文件名)、`created`(←源日期或今天)、`ingested`(=今天)、`source`/`source_link`(←采集来源)、`status: seed`。
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- 只有判断类字段（如 `author`、信息有效期 `timestamp`）需要时才问人。
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- 决策→`decisions/`(type: decision)，聊天沉淀→`conversations/`(type: conversation)。
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- 加 `related: [[...]]` wikilink 连到项目 _index 和相关页。
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7. **矛盾挂起**：若新信息与已有页冲突，用 `> [!contradiction]` callout 标注，**不静默覆盖**，交人裁决。
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8. **更新 manifest**：把 hash + 时间 + 影响页写回 `meta/ingest-manifest.json`。
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9. **校验**：跑 `python3 tools/kb-lint-fm.py projects/<代号>`，必须 exit 0。
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10. 简报写了哪些页。
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铁律：AI 永不擅自有损操作（删/覆盖）、永不编造、溯源字段必挂。
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27
.claude/commands/kb-link.md
Executable file
27
.claude/commands/kb-link.md
Executable file
@@ -0,0 +1,27 @@
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description: 编译链接——把工作目录/NAS/URL 的物料"链接"进知识库（提炼精华+留指针，不搬原件）
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argument-hint: <文件路径 / NAS路径 / URL / 或直接口述哪个文件> [项目代号]
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「编译过的链接」录入。人只需**点名一个物料**（`$ARGUMENTS`：文件路径 / NAS 路径 / URL，或口述"我工作目录的 XX 文件"），其余你自动完成。核心：**不搬原件，提炼精华 + 留 source_link 指针**——原文件原地不动，库保持精简。
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执行步骤：
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1. **读契约**：先读 `meta/kb-contract.yaml` 拿 type 集 / 字段必填矩阵 / enum。frontmatter 严格据此，禁止硬编码。
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2. **定位原物料**：
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- 口述文件 → 在用户工作目录/NAS 下定位，不确定就让用户确认绝对路径。
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- 文件路径/NAS 路径 → Read 直接读。
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- URL → WebFetch。
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- 记下原始位置作为 `source_link`（NAS/本地绝对路径，或 URL）。
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3. **判 source**：工作目录/本机文件→`本地`；NAS 投递区或共享目录→`NAS`；飞书→`飞书文档`；网页→按来源。
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4. **读一遍，提炼**：抽 3-8 个关键要点（决策/需求/客户信息/数据/风险），展示给用户点头或修正。**不复制原文全文进库**。
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5. **写一页"编译链接"知识页**到对应项目目录（默认 `doc`；若本质是决策→`decision`）：
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- frontmatter：`type`、`title`(←文件名/H1)、`created`(←文件时间或今天)、`ingested`=今天、`source`、`source_link`=原文件指针、`status: seed`、`related: [[...]]`。
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- 正文结构：`## 摘要`（AI 提炼的精华，可检索）+ `## 原件` (source_link 指针 + 一句"全文见原件")。
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- 精华进库 = 抗原件移动/删除；指针留原件 = 库不膨胀。
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6. **去重**：对提炼内容或原文 hash 比对 `meta/ingest-manifest.json`，命中则提示已链接过。
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7. **快照后门（可选）**：若判断该原件**关键且易变/可能被删**，主动提议"是否复制原件进 `assets/` 兜底？"——**用户点头才复制**，默认只留链接。
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8. **挂 wikilink**：连到项目 `_index` 和相关页。
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9. **更新 manifest** + 跑 `python3 tools/kb-lint-fm.py <项目目录>`（exit 0）。
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10. 简报：写了哪页、source_link 指向哪、是否快照。
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铁律：默认不搬原件（库精简）；AI 永不擅自复制/删改原文件；永不编造，提炼只基于真实读到的内容。
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14
.claude/commands/kb-new.md
Executable file
14
.claude/commands/kb-new.md
Executable file
@@ -0,0 +1,14 @@
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description: 建新项目骨架（OKF 合规目录 + _index.md）
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argument-hint: <项目代号>
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为项目代号 `$ARGUMENTS` 建骨架。
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1. 若给了代号，运行：`bash tools/kb-init.sh $ARGUMENTS`
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- 未给代号则先问用户要一个英文短代号（如 `power-bid`、`clientA`）。
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2. 脚本会建出 `projects/<代号>/{_index.md,docs/,decisions/,conversations/,assets/}`，`_index.md` 带 `type: project` + `status: seed` 的 OKF frontmatter。
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3. 跑 `python3 tools/kb-lint-fm.py projects/$ARGUMENTS` 确认新骨架合规（exit 0）。
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4. 简报：建了哪些文件，提示用户下一步用 `/kb-ingest $ARGUMENTS <源>` 录入资料。
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字段规范一律以 `meta/kb-contract.yaml` 为准，不要硬编码 type 或字段。
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.claude/commands/kb-save.md
Executable file
17
.claude/commands/kb-save.md
Executable file
@@ -0,0 +1,17 @@
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description: 把当前对话的洞察回写为 questions/ 知识页
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argument-hint: [可选：一句话点题]
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把当前对话中有价值的问答/洞察沉淀成一页知识。`$ARGUMENTS` 是可选点题。
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前置：`question` 是预留 type（`meta/kb-contract.yaml` 中 `active: false`）。若尚未激活：
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1. 提示用户"首次回写需激活 question type"，征得同意后把契约里 `question` 改成 `active: true` 并 `mkdir -p questions/`。
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执行：
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1. 读 `meta/kb-contract.yaml` 确认 question 字段要求。
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2. 提炼本轮对话的问题 + 结论，写到 `questions/<slug>.md`：
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- frontmatter：`type: question`、`title`、`status`(草稿→seed)、`created`/`ingested`=今天、`related: [[...]]` 连到依据页。
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- 正文：问题 / 结论 / 依据（挂 source_link）。
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3. 跑 `python3 tools/kb-lint-fm.py questions/` 确认 exit 0。
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4. 简报路径。绝不把无据推测写成知识——只沉淀有出处的结论。
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16
.claude/commands/kb-status.md
Executable file
16
.claude/commands/kb-status.md
Executable file
@@ -0,0 +1,16 @@
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description: 知识库健康仪表盘——源计数 / type 分布 / 红线观察
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生成知识库现状概览。
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1. **源计数**（P5 向量库红线观察点，红线≈100 源/几百页）：
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- 统计 `projects/` 下知识页总数：`find projects -name '*.md' -not -name '_index.md' | wc -l`
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- 项目数：`ls -d projects/*/ | grep -v _example | wc -l`
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2. **type 分布**：按 frontmatter `type` 分组计数（grep 各页 type 字段）。
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3. **健康**：跑 `python3 tools/kb-lint-fm.py` 取错误/警告数。
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4. **status 分布**：seed / developing / mature 各多少。
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5. 读 `meta/stats.md` 附上人工记录的观察。
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6. 输出一张简表；若知识页数逼近 ~几百页，提示"接近规模红线，考虑启用 P5 向量库导航层（见 docs/05-路线图.md）"。
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只读操作，不改任何文件。
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34
.gitignore
vendored
Executable file
34
.gitignore
vendored
Executable file
@@ -0,0 +1,34 @@
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# ── Obsidian 本地配置（插件清单共享在 docs/obsidian-setup.md）──
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.obsidian/
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.trash/
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# ── 编译产物：gitignore，本地按需由 CC 重建（消除并发合并冲突）──
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# 全库导航非 _index.md 部分，P4 起才由单一执行者生成
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hot.md
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log.md
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index.md
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wiki/
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# ── 飞书凭据 / 环境变量（绝不入库）──
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.env
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.env.*
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!.env.example
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# ── 大附件 / 二进制（assets 里体积大的按需忽略；小附件可入库）──
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*.mp4
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*.mov
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*.zip
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*.pdf.large
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# ── Python / 工具运行时 ──
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__pycache__/
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*.pyc
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.venv/
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venv/
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# ── OS ──
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.DS_Store
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# kb-bot 运行时产物（长连接事件、已处理台账）
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tools/kb-bot/events/
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tools/kb-bot/.seen-msg-ids
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75
AI-CONTEXT.md
Executable file
75
AI-CONTEXT.md
Executable file
@@ -0,0 +1,75 @@
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# AI-CONTEXT —— 公司知识库全景蒸馏（给 AI 的单一入口）
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> 用 distill-knowledge 框架把 docs/01-12 + 契约 + 命令 + 工具蒸馏成一份。
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> **读这一份 = 掌握整个系统**，无需翻 17 个文件。人读全文档见对应 `→源`。
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> 蒸馏日期 2026-07-06 | 溯源：每节标 `→` 指向权威源文档，冲突以此蒸馏件的裁决态为准。
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## 0. 一句话
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5 人公司的 AI-native 知识库：**单一 Git 真相源（NAS Gitea）+ OKF frontmatter + 卡帕西"编译>检索" + 飞书/Obsidian 双前端 + 可生长不重做**。MVP 反过度工程：只做「可溯源 markdown + CC 检索」，编译层(P4)/向量库(P5)按信号延后。 →01,03,04
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## 1. 信条与硬约束（不可违反）→CLAUDE.md,04,07
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1. **单一真相源** = 这个 Git 仓库本身，文件即真相；无 raw/wiki 双层，扁平布局。
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2. **type/字段/enum 只认 `meta/kb-contract.yaml`**，脚本禁硬编码。
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3. **溯源铁律**：查询每条结论必挂 `source_link`；无据报 Gap，**绝不用训练数据编造**。
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4. **AI 永不擅自有损操作**：删页/解决矛盾/合并/改 type 一律挂起交人；安全项（补可推导字段/建 stub/加 wikilink）可自动做。
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5. **人工入口最小化**：人只「点名物料 + 一句说明 + 对要点点头」，其余 AI 自动。
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6. **中文目录名禁令**：项目代号用英文/拼音（CC 把中文编码为 `-` 会碰撞）。
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## 2. 分层架构 →04
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- **L1 采集**：三通道 = 飞书群/文档、NAS 各人投递区（`NAS/<人>/📥知识库投递/`，只扫这个，私人目录不碰）、`/kb-link` 点名任意文件/URL。
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- **L2 汇聚（真相源）**：Git 仓库本身，每页带 OKF frontmatter；版本/审计/冲突全靠 Git。
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- **L3 处理（MVP 极薄）**：只有 lint + CC 语义检索 + Delta 去重。**不生成** hot/index/wiki（gitignore，P4 才启用）。
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- **L4 呈现**：Obsidian（个人主编辑器=唯一写路径）+ 飞书（双向前端）+ CC（问答）。
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## 3. 「编译过的链接」采集模型（核心）→04,kb-link
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默认**不搬原件进库**：人点名物料 → AI 读一遍 → 提炼精华写成一页 markdown → 留 `source_link` 指回原件。三重收益：库不膨胀、精华可检索可溯源、原件移动/删除后知识仍在。仅关键且易变的原件，AI 提议+人点头才复制进 `assets/` 兜底。
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## 4. 目录结构 →04,11
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projects/<代号>/ 项目：_index.md(project) + docs/ decisions/ conversations/ assets/
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_example/ OKF 完整示范（照抄即合规，勿当真实项目）
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company/ 公司基本信息（doc）
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learning/ 共享学习库，按领域：ai/ management/ industry/（doc）
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entities/ concepts/ questions/ 预留 type（reserved，激活后才用）
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meta/kb-contract.yaml ★唯一契约 meta/stats.md 红线观察 meta/ingest-manifest.json 去重台账
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tools/ kb-init.sh kb-lint-fm.py feishu-pull.py feishu-render.py kb-bot/
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docs/ 方案文档 01-12（治理层，改动走 PR+review）
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## 5. Frontmatter 契约（真相在 kb-contract.yaml）→CONVENTIONS,meta
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- **硬必填**：`type`(缺失只报不猜) `status`(seed/developing/mature,默认seed) `created` `ingested`(=今天,AI自动)。
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- **派生必填**：外部摄入的 doc/decision/conversation 页 → `source`+`source_link` 升为必填；metric 型 → `resource`。project 的 _index 豁免溯源。
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- **可选/自动**：`title`(AI从H1回填) description tags(kebab) timestamp author related([[wikilink]])。
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- **激活 type**：`project decision conversation doc`（+company/learning 用 doc）。**reserved**：entity concept question runbook metric（用前改契约 active:true）。
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- **免 frontmatter**：README/CONVENTIONS/CLAUDE、docs/** meta/** tools/** .claude/** **/assets/** **/.gitkeep。
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## 6. 命令面（.claude/commands/）→07
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| 命令 | 作用 |
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| `/kb-new <代号>` | 建项目骨架(=bash tools/kb-init.sh) |
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| `/kb-ingest <代号> <源>` | 录入：去重→落原文→抽要点→写合规页→挂链，矛盾挂起不覆盖 |
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| `/kb-link <文件/NAS/URL>` | 编译链接：提炼精华+留指针，不搬原件 |
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| `/kb-ask <问题>` | 查询：语义检索，每条挂 source_link，缺口明说 |
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| `/kb-save` | 对话洞察回写 questions/ 页 |
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| `/kb-check` | frontmatter 校验(=python3 tools/kb-lint-fm.py，exit0=健康,需pyyaml) |
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| `/kb-status` | 源计数/type分布/红线观察 |
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## 7. 飞书双向前端 →08
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- **群机器人（能问能答，长连接无公网）**：`lark-cli event +subscribe`(WebSocket收) → handle.py 抽问题 → `/kb-ask` → `lark-cli im +messages-reply` 回复。底座 lark-cli 已装(bot身份 cli_a9458d254e3a5bc3)。组件 `tools/kb-bot/`。只读不写库。
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- **呈现三层**（均单向 md→飞书，飞书是"读屏"不写库）：①云文档(叙事,项目概览) ②多维表格Bitable(结构,全库一张表+多视图,可筛选/看板,通用 lark-cli api 写) ③群机器人(搜索框)。Wiki 暂不做。
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- 工具 `tools/feishu-render.py --bitable/--docs`（骨架,写入留TODO需真实表/群）。
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## 8. AI-native 五循环 + 人机分工 →07
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录入(人丢+点头/AI全包) · 查询(CC检索+强制溯源+报Gap) · 维护(/kb-check,安全项自动修/有损项挂起) · 生长(P5红线才启用向量库,预留) · 飞书问答(群@→/kb-ask→回复)。**铁律**：能自动的绝不让人做；永不擅自有损；永不编造；人是拍板者。
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## 9. 演进红线 →05,04
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- **P4 编译层**(llm-wiki全量互链wiki+hot/index)：触发=`_index 首读定位失效 + 摄入悖论`。
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- **P5 向量库**：**唯一硬触发**=`~100 源/几百页 + index 定位不准`。到线前"要不要上RAG"默认=**不**。向量库只做导航层，契约/编译层零改动。
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## 10. 部署与治理 →10,12
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- **拓扑**：仓库家+常驻处理(机器人长连接/定时投影)在**公司NAS**；交互处理(ingest/ask/link)在各人本机读本地clone。remote=`http://192.168.0.101:3002/robert/company-kb.git`(NAS Gitea,需内网/VPN)。
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- **两条NAS用途**：Gitea仓库(多人协作真相源) vs 同步盘(单向投递采集通道)，不冲突。
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- **维护**：物料录入全员参与；规则改动(契约/命令/CONVENTIONS/docs)全员可提PR，合入需至少一人review，**不可自审自合**。改字段必填前先跑lint扫全库；加新type走 docs/11§4 登记(契约加条+建目录+飞书加视图)。处理层生长时契约尽量不动。
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88
CLAUDE.md
Executable file
88
CLAUDE.md
Executable file
@@ -0,0 +1,88 @@
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# 公司 AI 知识库 · 项目工作记忆 (OKF Knowledge Base)
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> 你（CC）现在在公司 AI 知识库根目录。这是一个 **OKF frontmatter + 单一 Git 真相源 + AI 主执行** 的本地知识库。
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> 信条：**单一 Git 真相源 + OKF frontmatter + AI 主执行 + 可生长不重做**。反过度工程：MVP 只做「可溯源 markdown + CC 检索」，编译层(P4)/向量库(P5)按信号延后。
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## 这是什么
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- **唯一真相源** = 这个 Git 仓库本身（远程家在公司 NAS 的 Gitea）。文件即真相，无 raw/wiki 双层，扁平布局。
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- **前端，同一仓库**：Obsidian 是唯一写路径（编辑 markdown → git push）；飞书是**双向前端**——采集入口（群/kb-link）+ 群机器人问答（读，调 /kb-ask）+ 呈现（云文档+多维表格）。飞书不直接写 Git。
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- **MVP 问答方式**：你直接对 markdown 做目录 + 语义检索回答，**不生成** hot.md/index.md/wiki/（那些 gitignore，P4 才启用）。
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- **采集三通道**：飞书群/文档、NAS 各人投递区（`NAS/<人>/📥知识库投递/`，只扫这个，私人目录不碰）、`/kb-link` 点名任意文件/URL。默认**编译链接**——提炼精华+留 source_link 指针，不搬原件（库不膨胀、原件移动也不丢知识）。
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## 目录结构
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```
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projects/<代号>/ 项目工作区：_index.md(project) + docs/ decisions/ conversations/ assets/
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_example/ OKF 完整示范（照抄即合规，勿当真实项目）
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company/ 公司基本信息（档案/团队/对外介绍，type: doc）
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learning/ 共享学习知识库，按领域分：ai/ management/ industry/（type: doc）
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entities/ concepts/ questions/ 预留 type 目录（reserved，激活后才用）
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meta/kb-contract.yaml ★唯一机器可读契约（type/字段/enum）
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meta/stats.md 源计数红线观察点
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meta/ingest-manifest.json 摄入去重台账
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tools/ kb-init.sh / kb-lint-fm.py / feishu-pull.py / feishu-render.py / kb-bot/
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docs/ 方案文档 01-12（治理层，改动走 PR+review，见 docs/12）
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```
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## 硬约束（不可违反）
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1. **type 白名单指向契约，不硬编码**：合法 type / 必填字段 / enum 一律以 `meta/kb-contract.yaml` 为准。当前激活 4 个：`project` `decision` `conversation` `doc`。`entity/concept/question/runbook/metric` 已登记但未激活，用前先改契约 `active: true`。
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2. **每页必带 frontmatter**（除 README/CONVENTIONS/CLAUDE/docs/**/meta/**/assets/**）。硬必填：`type status created ingested`。外部摄入的 doc/decision/conversation 页 `source`+`source_link` 升为必填。
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3. **溯源铁律**：查询回答的**每条结论必挂 source_link**。覆盖不足就明说 Gap，**绝不用训练数据编造**。
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4. **AI 永不擅自有损操作**：删页/解决矛盾/合并/改 type 一律挂起交人。安全项（补可推导字段/建 stub/加 wikilink）可自动做。
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5. **中文目录名禁令**：项目代号用英文/拼音（CC 会把中文编码为 `-` 导致碰撞）。
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6. **人工入口最小化**：人只做「丢资料 + 一句说明 + 对要点点头」。`title/ingested/source/status` 等能推导的字段你自动补齐。
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## frontmatter 速查（真相在契约文件）
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```yaml
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type: decision # 硬必填，缺失只报不猜
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status: seed # seed/developing/mature，新建默认 seed
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created: 2026-06-20 # 内容产生时间
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ingested: 2026-06-24 # 汇入时间=今天，你自动填
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source: 飞书群 # 外部摄入页必填；enum 见契约
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source_link: https://... # 外部摄入页必填
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title: "..." # 建议，你可从 H1/文件名回填
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tags: [kebab-case]
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timestamp: 2026-06-20 # 可选，信息有效期
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author: 张三 # 可选
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related: ["[[slug]]"] # 可选 wikilink 强边
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```
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## 命令面 `/kb <verb>`（见 .claude/commands/ 与 docs/07）
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| 命令 | 作用 |
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|---|---|
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| `/kb-new <代号>` | 建项目骨架（= `bash tools/kb-init.sh <代号>`） |
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| `/kb-ingest <代号> <源>` | 录入：Delta去重→落原文→抽要点→写合规页→建 wikilink，矛盾标注挂起不静默覆盖 |
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| `/kb-link <文件/NAS路径/URL>` | 编译链接：点名物料，提炼精华+留 source_link 指针，**不搬原件**；关键易变件才提议快照进 assets/ |
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| `/kb-ask <问题>` | 查询：语义检索 markdown，每条结论挂 source_link，缺口明说 |
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| `/kb-save` | 把对话洞察回写 questions/ 页 |
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| `/kb-check` | frontmatter 校验（= `python3 tools/kb-lint-fm.py`） |
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| `/kb-status` | 源计数 / type 分布 / 红线观察 |
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## 常用操作
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```bash
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bash tools/kb-init.sh <代号> # 建项目骨架
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python3 tools/kb-lint-fm.py [路径] # frontmatter 体检，退出码非0=需处理（需 pyyaml）
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bash tools/kb-init.sh --stats # 项目数/页数/源数
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python3 tools/feishu-pull.py <代号> --doc <token> # 飞书导出干跑
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python3 tools/feishu-pull.py <代号> --doc <token> --write # 实际落盘
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python3 tools/feishu-render.py --bitable --dry-run # 全库→多维表格呈现（干跑预览）
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python3 tools/feishu-render.py --docs <代号> --dry-run # 项目→飞书云文档（干跑）
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bash tools/kb-bot/subscribe.sh # 起飞书群机器人长连接（收消息）
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python3 tools/kb-bot/handle.py --watch # 消费事件→/kb-ask→回复（常驻在 NAS）
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```
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## 演进红线（默认不上，等信号）
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- P4 编译层（llm-wiki 全量互链 wiki + hot/index）：触发信号 = `_index` 首读定位失效 + 摄入悖论。
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- P5 向量库：**唯一硬触发** = `~100 源/几百页` + index 首读定位不准。到线前「要不要上 RAG」默认答案 = **不**。向量库只做导航层，type 契约与编译层零改动。
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## 规则维护（见 docs/12）
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- **物料录入全员参与**；**规则改动**（改 `kb-contract.yaml`/`.claude/commands/`/CONVENTIONS/docs）全员可提 PR，合入需**至少一人 review，不可自审自合**。
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|
- 改字段必填/enum 前先跑 `kb-lint-fm.py` 扫全库，确认存量页不被误伤；加新 type 走 docs/11 §4 登记流程（契约加条+建目录+飞书加视图）。
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|
- 处理层(L3)按信号生长，**契约/frontmatter 尽量不动**（上层长、地基稳）。
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## 部署拓扑（见 docs/10）
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- 仓库家 + 常驻处理（机器人长连接、定时投影）在**公司 NAS**；交互处理（ingest/ask/link）在各人本机读本地 clone。
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|
- 远程 remote：`http://192.168.0.101:3002/robert/company-kb.git`（NAS Gitea，需内网/VPN）。
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> 治理文档（docs/、CONVENTIONS.md、README.md、kb-contract.yaml）改动走 PR+review（docs/12），勿随意覆盖。
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136
CONVENTIONS.md
Executable file
136
CONVENTIONS.md
Executable file
@@ -0,0 +1,136 @@
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# CONVENTIONS · 录入宪法
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> 本文是知识库的录入规范。**type 集、字段必填矩阵、enum 取值的唯一机器可读真相源是 `meta/kb-contract.yaml`**——本文只做人读镜像与规约说明，不复述契约细节。任何冲突以契约文件为准。
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|
> 铁律：能让 AI 自动做的绝不让人做（丢资料是唯一强人工入口）；AI 永不擅自有损操作；AI 永不编造，无据即报 Gap。
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> **规则归属与修改**（谁能改本规范/契约/命令、怎么改）见 `docs/12-治理与规则维护.md`：物料全员录入，规则改动全员可提 PR、合入需 review。
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## 1. Frontmatter Schema（人读镜像）
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每个知识页顶部是一段 YAML frontmatter。字段的必填性由 `meta/kb-contract.yaml` 的必填矩阵判定，`kb-lint-fm.py` 运行时读契约校验。下表为人读镜像：
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| 字段 | 必填 | 类型 | 说明 / AI 自动化 |
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|---|---|---|---|
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| `type` | ✅ **唯一硬必填** | string | 取值见 `kb-contract.yaml` 已激活 type；缺失只报不猜 |
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| `status` | ✅（默认 `seed`） | enum | `seed`/`developing`/`mature`；新建即 `seed`，AI 可自动填默认 |
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| `created` | ✅ | date | 内容产生时间；AI 从源推导或填今天 |
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| `ingested` | ✅ | date | 汇入时间；**AI 自动 = 今天** |
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| `source` | 外部摄入页 ✅ | enum | `飞书文档`/`飞书群`/`微信群`/`本地`/`NAS`/`会议`/`人工沉淀`/`AI编译`；采集器自动填 |
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| `source_link` | 外部摄入页 ✅ | string | 原始链接/绝对路径；采集器自动填 |
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| `title` | 建议 | string | **AI 自动 = H1 或文件名回填**（实际免手写） |
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| `description` | 可选 | string | ≤120 字摘要，供导航 |
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| `tags` | 可选 | list | kebab-case |
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| `timestamp` | 可选 | date | 信息最后有效期（判断过时） |
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| `author` | 可选 | string | 内容产生人 |
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| `related` | 可选 | list | `[[slug]]` wikilink 强边 |
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| `resource` | `metric` 型 ✅ | string | 底层资源稳定链接 |
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**派生必填规则**（写进契约，lint 据此判定）：
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- `type ∈ {doc, decision, conversation}` 且 `source` 为外部渠道 → `source` + `source_link` 升为必填。
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- `projects/*/_index.md`（`type: project`）豁免溯源字段。
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- 顶层 `README.md`/`CONVENTIONS.md`/`docs/*`/`assets/*` 免 frontmatter（仓库脚手架，非知识页）。
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- **人工必填压到最少**：绝大多数场景人只需拍板 `type`（采集器常可推断），其余由 CC 自动补齐。
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**注意**：不设 `updated` 字段——最后修改时间查 `git log`。
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**完整示例**（`projects/_example/decisions/` 下一页）：
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```markdown
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type: decision
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title: "客户 A 报价采用阶梯定价而非一口价"
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description: 因客户预算分期到位，改用阶梯定价锁定长期合作，牺牲首单毛利。
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tags: [报价, 客户-A, 定价策略]
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|
timestamp: 2026-06-20
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source: 飞书群
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source_link: https://company.feishu.cn/im/xxxx?msg=99231
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author: 张三
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created: 2026-06-20
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ingested: 2026-06-24
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status: mature
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related:
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- "[[project-clientA]]"
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# 客户 A 报价采用阶梯定价而非一口价
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## 背景 / 决策 / 参与人·时间 / 溯源
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原始讨论见 source_link。
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```
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## 2. Type 体系（引用契约）
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**唯一真相源 = `meta/kb-contract.yaml`**。核心集封闭；扩展 = 改契约 + 一次 PR（轻量登记）。
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核心 4 type（Day-1 激活，首个闭环即用）：`project` / `decision` / `conversation` / `doc`。
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预留 type（登记后按需激活）：`entity` / `concept` / `question` / `runbook` / `metric`。
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> lint 白名单 = 契约中「已激活 type」的并集，激活即放行。定义与目录归属见 `docs/04-架构.md` 与契约文件本身，此处不复述。
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**扩展流程**：新增 type = 在 `kb-contract.yaml` 的 `types` 数组登记（含 active/reserved 标记 + 必填规则）→ 建对应目录 → 一次 PR。禁止在脚本里硬编码 type。
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## 3. 命名与路径规约
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- **项目代号**：英文或拼音，kebab-case，禁纯中文目录名（CC 会把中文编码为 `-` 导致 ID 碰撞）。例：`projects/clientA/`、`projects/power-bid/`。
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- **文件名**：kebab-case，语义化，无空格。例：`stepped-pricing-decision.md`。
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- **项目门户**：每个项目目录必有 `_index.md`（`type: project`）作为导航锚点。
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|
- **附件**：原始二进制/图片放各项目 `assets/`，免 frontmatter。
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- **目录布局**必须与 `docs/04-架构.md` 一致，`kb-init.sh` 据此建骨架。
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## 4. Wikilink 规约
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- 用 `[[slug]]` 建立页间强边，写入 frontmatter 的 `related` 字段或正文。
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- slug 用目标文件名（不含 `.md`）或项目代号，例 `[[project-clientA]]`。
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- **强边（related）**：语义强关联（同一决策链、同一客户、上下游依赖）。
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- 正文内引用其他页用行内 `[[slug]]`，Obsidian 图谱据此渲染。
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- AI 录入时**自动建 wikilink**：识别页面提及的已有实体/项目/决策并挂链。
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## 5. 摄入规则
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1. **Delta Check 去重**：录入前对内容算 hash，比对 `meta/ingest-manifest.json` 台账，已存在则跳过或提示合并，不重复落盘。
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2. **落原文**：外部文档原文进 `projects/*/docs/`（或 `assets/`），frontmatter 记 `source` + `source_link`。
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3. **抽关键发现**：AI 从原文抽要点，写成合规知识页（`decision`/`conversation` 等）。
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4. **frontmatter 自动补齐**：AI 自动填 `title`（H1/文件名回填）、`ingested`（今天）、`status`（`seed`）、可推导的 `created`/`source`。
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5. **矛盾不静默覆盖**：新内容与已有页冲突时，**MVP 用简单标注挂起**（正文加矛盾标记），交人拍板；**不做自动 status 降级状态机**。
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6. **凭据不入库**：`feishu-pull.py` 等采集器的凭据走环境变量。
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7. **MVP 一次录入产出结构化 markdown**，不做 8-15 页 wiki 编译（P4 才编译）。
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## 6. Lint 规则
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`tools/kb-lint-fm.py` 用 **PyYAML 解析** frontmatter，**读 `meta/kb-contract.yaml`** 判定，退出码非 0 供 CC 判定。检查项：
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| 检查项 | 级别 | AI 处置 |
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|---|---|---|
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| `type` 缺失或不在已激活白名单 | 阻断 | 报错，不猜 |
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| 派生必填字段缺失（如外部页缺 `source_link`） | 阻断 | 报错；可推导则自动补 |
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| `status` 不在 enum | 阻断 | 报错；缺失自动填 `seed` |
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| `source` 不在 enum | 阻断 | 报错 |
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| `title` 缺失 | 提示 | 自动 = H1/文件名回填 |
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| 死链（`related` 指向不存在页） | 提示 | 建 stub 或标注 |
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| 孤立页（无任何入链/出链） | 提示 | 提议加 wikilink |
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| 过时（`timestamp` 超期） | 提示 | 交人/AI 判断 |
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**安全项 AI 自动修**：补可推导字段、建 stub、加 wikilink。
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**有损项挂起交人**：删页、解决矛盾、合并、改 type。
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> 维护保持轻量提示，**不做周度 cron 强制门禁**；靠 Git PR review + CC 提示 + `/kb-check` 按需运行。
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## 附：写页 checklist（人只需第 1 条）
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1. **丢资料 + 一句说明 + 对 AI 抽的要点点头**（唯一强人工动作）。
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2. ~~填 frontmatter~~ → AI 自动补齐。
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3. ~~建 wikilink~~ → AI 自动挂链。
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4. ~~跑 lint~~ → `/kb-check` 或提交前 CC 自动跑。
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120
README.md
Executable file
120
README.md
Executable file
@@ -0,0 +1,120 @@
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# 公司 AI 知识库
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> **单一 Git 真相源 + OKF frontmatter + AI 主执行 + 可生长不重做**。
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> 这个仓库本身就是知识库——没有数据库，没有服务，文件即真相源。Obsidian 编辑、飞书呈现、Claude Code 问答，三个视图共享同一个 Git 仓库。
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>
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> 🤖 **AI 快速上手**：读 [`AI-CONTEXT.md`](AI-CONTEXT.md)——全架构蒸馏成一份，读它即掌握整个系统，无需翻 docs。
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## 这是什么
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一个给 5 人小团队用的公司知识库。它把项目决策、聊天沉淀、外部文档汇入到**一个 Git 仓库**里，每页带一段 OKF frontmatter 描述元数据，Claude Code（CC）据此做**可溯源问答**——每条结论都挂原始链接，无据即报 Gap，绝不编造。
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MVP 反过度工程：先做「可溯源 markdown + CC 检索」，编译层（P4）、向量库（P5）按信号延后，默认不上。
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## 怎么用
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### 1. cd 进来问 AI（MVP 默认方式）
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```bash
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cd ~/奇域/智能体开发/公司AI
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# 然后直接问 Claude Code：
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# /kb-ask 客户 A 为什么不用一口价？
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# /kb-ask power-bid 项目现在进展到哪了？
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```
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CC 直接语义检索 markdown 回答，每条结论挂 `source_link`。
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### 2. Obsidian 打开当 vault
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直接把 `公司AI/` 目录作为 vault 用 Obsidian 打开，即可 wikilink 跳转、图谱浏览。这是**个人主编辑器**，也是**唯一写路径**（编辑 markdown → `git push`）。
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- 插件清单见 `docs/obsidian-setup.md`（装 Dataview）。
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- `.obsidian/` 已 gitignore，Git 同步走命令行/CC，不用 Obsidian Git 插件自动提交。
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### 3. 飞书导入
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飞书是**公司呈现面 + 文档来源**，**不直接写**仓库。飞书文档经 `tools/feishu-pull.py` 半自动单向导出流入 `projects/*/docs/`，AI 自动补 frontmatter。凭据走环境变量，不入库。
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### 4. 录入新资料
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/kb-new <代号> # 建项目骨架
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/kb-ingest <代号> <源> # 丢资料 + 一句说明 + 对 AI 抽的要点点头
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/kb-link <文件/NAS路径/URL> # 点名工作目录/NAS/网页的物料，AI 提炼精华+留指针（不搬原件）
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**人只做**：点名物料 + 一句说明 + 点头。frontmatter 补齐、wikilink、去重全由 AI 自动完成。
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**三条采集通道**：飞书群/文档、NAS 各人投递区（`NAS/<同事>/📥知识库投递/`，AI 只扫这个，私人目录不碰）、`/kb-link` 点名任意文件/链接。默认**不搬原件**——只把 AI 提炼的精华写进库、留 `source_link` 指回原件，库不膨胀、原件移动也不丢知识。
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## AI-native 怎么跑
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四个循环，人是监督者与拍板者：
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- **录入**：人丢资料，AI 去重→落原文→抽要点→写合规页→建 wikilink。矛盾挂起不静默覆盖。
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- **查询**：CC 检索 markdown，强制溯源，无据报 Gap，绝不编造。
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- **维护**：`/kb-check` 跑 lint，安全项 AI 自动修，有损项（删/合并/改 type）挂起交人。
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- **生长**：预留接口，到 P5 红线才启用向量库导航层。
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**铁律**：能让 AI 自动做的绝不让人做（丢资料是唯一强人工入口）；AI 永不擅自有损操作；AI 永不编造。
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详见 `docs/07-AI-native工作流.md`。
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## 文档索引
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| 文档 | 内容 |
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| [docs/01-方案总览.md](docs/01-方案总览.md) | 方案总览 |
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| [docs/02-首个闭环-项目资料.md](docs/02-首个闭环-项目资料.md) | 首个闭环：项目资料 |
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| [docs/03-知识库框架选型调研.md](docs/03-知识库框架选型调研.md) | 框架选型调研 |
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| [docs/04-架构.md](docs/04-架构.md) | 四层架构 + 扁平目录树 + 双前端映射 + 下游接口 + 演进阶梯 |
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| [docs/05-路线图.md](docs/05-路线图.md) | P0-P5 分阶段作战图，P5 向量库红线 |
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| [docs/06-工具链.md](docs/06-工具链.md) | 三档工具清单 + gitignore 策略 |
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| [docs/07-AI-native工作流.md](docs/07-AI-native工作流.md) | 五循环 + 人机分工 + 命令面 |
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| [docs/08-飞书双向前端方案.md](docs/08-飞书双向前端方案.md) | 飞书双向前端：群机器人（长连接问答）+ 呈现三层架构 |
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| [docs/09-同事使用指南.md](docs/09-同事使用指南.md) | **面向全体同事**：丢/问/看三动作，零技术门槛 |
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| [docs/10-部署与运维.md](docs/10-部署与运维.md) | 物理拓扑（NAS Gitea+常驻处理）+ 部署步骤 + 运维手册 |
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| [docs/11-信息全景与非项目结构.md](docs/11-信息全景与非项目结构.md) | 公司信息全景 + company/learning 结构 + 新类别登记流程 |
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| [docs/12-治理与规则维护.md](docs/12-治理与规则维护.md) | 规则放哪/谁维护/怎么改：物料全员录入，规则 PR+review |
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| [CONVENTIONS.md](CONVENTIONS.md) | 录入宪法：frontmatter schema + 命名/wikilink/摄入/lint 规约 |
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| [docs/obsidian-setup.md](docs/obsidian-setup.md) | Obsidian 共享插件清单 |
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## 单一真相源清单（消除漂移根因）
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| 契约 | 唯一存放处 |
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| type 集 + 字段必填矩阵 + enum | `meta/kb-contract.yaml`（机器可读，lint 运行时读） |
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| 命令列表 | `docs/07-AI-native工作流.md` + `.claude/commands/` |
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| 目录布局 | `docs/04-架构.md` |
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| 溯源锚点 | 每页 `source` / `source_link` |
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任何脚本硬编码 type/字段一律禁止——读契约文件 `meta/kb-contract.yaml`。
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## 目录速览
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公司AI/
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├── README.md # 本文（总索引）
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├── CLAUDE.md # CC 项目级工作记忆
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├── CONVENTIONS.md # 录入宪法
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├── docs/ # 01-11 方案文档 + obsidian-setup
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├── meta/ # kb-contract.yaml（契约）+ stats + ingest-manifest
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├── projects/ # 项目知识（_example/ 照抄即合规）
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├── company/ # 公司基本信息（档案/团队/对外介绍）
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├── learning/ # 共享学习知识库（按领域分：ai/management/industry）
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├── entities/ concepts/ questions/ # reserved type，按需激活
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├── tools/ # kb-init.sh / kb-lint-fm.py / feishu-pull.py
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└── .claude/commands/ # /kb-* 命令
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40
company/_index.md
Executable file
40
company/_index.md
Executable file
@@ -0,0 +1,40 @@
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type: doc
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title: "公司基本信息"
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description: 公司档案入口——是什么、团队、组织、对外介绍的总览与导航。
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status: seed
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created: 2026-07-06
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ingested: 2026-07-06
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source: 人工沉淀
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tags: [公司信息, 档案]
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related: []
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# 公司基本信息
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> 公司的「自我档案」——新人第一份读物，对外介绍的第一手素材。
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> 这是入口页，具体条目按主题拆成同目录下的独立页（用 `[[wikilink]]` 挂在下方）。
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## 公司概览
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（一句话业务定位 / 成立时间 / 主营。待补。）
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## 团队
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（5 人团队成员、分工。可拆成 `company/team.md`。待补。）
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## 组织与分工
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（谁负责什么。待补。）
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## 对外介绍
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（标准话术、一句话介绍、产品/服务简介。可拆成 `company/pitch.md`。待补。）
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## 待建条目
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- [ ] `company/about.md` — 公司详细介绍
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- [ ] `company/team.md` — 团队成员档案
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- [ ] `company/pitch.md` — 对外话术/介绍
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> 录入方式：`/kb-link` 点名或 `/kb-ingest company <源>`，AI 自动补 frontmatter（`type: doc`）。
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0
concepts/.gitkeep
Executable file
0
concepts/.gitkeep
Executable file
43
docs/01-方案总览.md
Executable file
43
docs/01-方案总览.md
Executable file
@@ -0,0 +1,43 @@
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# 公司知识库 · 方案文档
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> 公司内部 AI 自动化 · 第一件事
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> 状态：方案阶段 | 最后更新：2026-06-24
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## 1. 定位
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知识库是公司的**信息基石**，采用分层架构。第一件事只做底下两层——把分散信息可靠汇聚、留存、可溯源；上层的信息处理（问答/摘要/喂智能体）属于第二件事，本阶段只为其预留干净接口，不锁死设计。
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## 2. 分层架构
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┌─────────────────────────────────────────────┐
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│ 4 呈现消费层 飞书为主（也可 CC / 网页 / 机器人） │ ← 以后
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├─────────────────────────────────────────────┤
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│ 3 处理层(多层) 清洗 / 结构化 / 摘要 / 问答 / 路由 │ ← 留接口，暂不做
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├─────────────────────────────────────────────┤
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│ 2 原始汇聚层 统一格式 + 元数据 + 可溯源 = 本体 │ ← 第一件事
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├─────────────────────────────────────────────┤
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│ 1 采集层 飞书/钉钉/企微/微信/NAS/本地文件 │ ← 第一件事
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└─────────────────────────────────────────────┘
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```
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## 3. 团队与约束
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- 5 人微团队，全员用 Claude Code（CC）；前期技术主导，后续同事维护，录入全员参与。
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- 可用云端 API。呈现与沟通尽量以飞书为主。
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- 微信内容后续切到飞书，再统一汇入。
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## 4. 关键技术决策
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| 决策 | 选择 | 理由 |
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| 本体载体 | Git + 结构化 Markdown | CC 原生可读，零成本检索，天然做下游底座 |
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| 检索方式 | 初期目录 + CC 语义检索 | 文档量小，先不上向量库，量大再加 |
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| 平台绑定 | 接入多源，不锁死 | 呈现偏飞书，但本体独立可迁移 |
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| 录入方式 | 混合 | 重要内容人工沉淀，高频流动（聊天）自动拉取 |
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## 5. 起步策略
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单点跑通：首个闭环 = **项目资料**。选一个在跑的项目，把其文档/聊天/决策汇成一处，验证闭环后再复制到其他项目与场景。
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详见 [02-首个闭环-项目资料.md](02-首个闭环-项目资料.md)。
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61
docs/02-首个闭环-项目资料.md
Executable file
61
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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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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116
docs/03-知识库框架选型调研.md
Executable file
116
docs/03-知识库框架选型调研.md
Executable file
@@ -0,0 +1,116 @@
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# 知识库框架选型 · 深度调研报告
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> 主题：卡帕西 LLM Wiki 方法论（≥2 套实现）+ Google OKF + 传统 RAG 知识库对比
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> 用途：公司分层知识库选型
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> 调研日期：2026-06-24 | 方法：smart-router → research-suite 后端 + WebSearch/WebFetch 交叉验证
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## 摘要（TL;DR）
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1. **卡帕西方法论 = "Stop Retrieving, Start Compiling"**（编译 > 检索）。2026-04 提出，X 上 1600 万阅读。核心：让 LLM 把原始资料"编译"成结构化、互链的 Markdown wiki（一次性），之后直接把 wiki 喂进上下文，而非每次查询都对原始文本跑向量检索。
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2. **Google OKF（Open Knowledge Format）= 卡帕西模式的标准化**。2026-06-12 Google Cloud 发布 v0.1，本质就是"带 YAML frontmatter 的 Markdown 目录"，唯一必填字段 `type`。是"格式不是平台"，无 SDK、无运行时、无锁定。
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3. **三者不是互斥，而是分层互补**：卡帕西原理是"地基"，OKF 是"地基的标准格式"，RAG/向量库是"规模超过几百页后的导航层"。
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4. **对我们 5 人团队的结论**：现阶段方案（Git+Markdown+frontmatter）已天然命中 OKF/卡帕西模式，**方向正确，且应直接采用 OKF 的 frontmatter 约定**以获得未来可移植性。规模红线在"~100 源 / 几百页"，远未到，**先不上 RAG**的判断成立。
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详见各章。来源列表见末尾。
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## 1. 卡帕西 LLM Wiki 方法论（方法论本体）
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**核心洞察**：传统 RAG 是"健忘症"——每次查询都从零检索、合成、然后忘掉。知识从不沉淀，系统永远长不大。卡帕西的替代：LLM 当"编译器"，读完所有源 → 抽取概念、压缩含义、建立交叉引用 → 产出结构化 wiki。查询时对**已编译的知识**推理，而非原始文本。
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**关键特征**：
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- 知识"累积"而非"检索"，是持久复利资产（与你机器里 `llm-wiki` SKILL 的"编译>检索"理念一字不差）。
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- 纯 Markdown，围绕 index.md 组织，无需向量库。
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- 版本化、类型化、API 可访问，是 agent 推理的底座。
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## 2. 卡帕西方法论的两套参考实现
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### 实现 A：llm-wiki SKILL（本机已激活，pkm-suite）
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- raw/→wiki/ 增量编译，10 步摄入流程，Delta Check（hash 去重）。
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- Frontmatter Schema：通用字段 type/title/created/updated/tags/status/related/sources + 类型特有字段（source/entity/concept/comparison/question）。
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- 三级查询（Quick/Standard/Deep）、Hot Cache（hot.md ~500 词）、8 项 Lint 健康检查、矛盾检测。
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- 融合 claude-obsidian 精华。**这是我们手里现成的卡帕西实现**。
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### 实现 B：Claude Code + Obsidian 社区实现
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- 用 Claude Code 把原始源编译进 Obsidian vault，sources/entities/concepts/comparisons 分目录。
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- 与实现 A 同源同构，验证了"CC 做编译器 + Markdown vault 做载体"是社区主流落地路径。
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## 3. Google OKF（Open Knowledge Format）v0.1
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**定位**：把"LLM wiki"这个涌现模式，标准化成厂商中立、可移植的格式。作者 Sam McVeety / Amir Hormati（Google Cloud），451 行规格，"a format, not a platform"。GitHub 上附 3 个样例 bundle + 2 个参考实现。
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**规格（frontmatter 6 字段，仅 type 必填）**：
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| 字段 | 必填 | 含义 |
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| `type` | ✅ 唯一必填 | 概念类别（Metric/Table/Dataset/API/Runbook…） |
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| `title` | 选 | 人类可读名 |
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| `description` | 选 | 一句话摘要 |
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| `resource` | 选 | 指向底层资源的链接 |
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| `tags` | 选 | 分组关键词 |
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| `timestamp` | 选 | 信息最后有效时间 |
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**结构**：一个 bundle = 一个 Markdown 文件目录，一文件一概念，文件路径即标识符。生产者与消费者解耦（谁定义 type、加什么字段，由生产者决定）。建议放版本控制里，改动可审、有日期。
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**OKF 刻意不做的事**：不是搜索排名信号、不是 web 发现标准（不同于 sitemap/llms.txt）、不替代 schema.org/JSON-LD、v0.1 明确是草稿。
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**OKF 与 RAG 的关系**：OKF 面向"在公司知识上跑内部 copilot 或 RAG 的团队"，把 bundle 加载进检索层，让 agent"先读 OKF 再猜"。即 OKF 是喂给 RAG 的优质结构化输入，二者协作。
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## 4. 传统 RAG / 向量库 知识库
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**机制**：文档切块 → 向量化 → 查询时相似度检索 top-k chunk → 喂 LLM 合成答案。
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**优势**：规模无上限，适合海量、异构、高频更新语料；不需要预先"编译"。
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**痛点（卡帕西批判的核心）**：
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- chunk 不透明、缺上下文，知识从不沉淀，每次查询从零开始（"perpetual amnesia"）。
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- 准确度/速度/可维护性在"一类知识检索问题"上被 wiki 模式碾压（但仅限那一类）。
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## 5. 规模红线与失效模式（选型最该警惕的）⚠️
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卡帕西纯 wiki 模式在 **"约 100 个源 / 几百个页面"** 后破裂，两个原因：
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1. **index.md 不可导航**：目录条目太多，LLM 首读的单一摘要文件失效，定位不到相关页。
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2. **摄入悖论（循环依赖）**：编译新源时，"不先能导航大索引，就无法判断该更新哪些已有页"——要维护索引得先有可用索引。
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**业界共识的解法 = 混合（wiki + RAG）**：保留"编译知识"的思想，但用**向量库替代 index.md 做导航层**，从而支持任意规模。检索负责"找到相关 chunk"，wiki 构建负责"结构化它们"，结构化 wiki 作为合成的输入。结论是"RAG 没死，是 wiki 和 RAG 互补"。
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- 注意残留局限：矛盾检测受限于检索——不相似的文档永不共现，冲突检测不到。
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## 6. 三方对比矩阵
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| 维度 | 卡帕西 LLM Wiki | Google OKF | 传统 RAG |
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| 本质 | 方法论（编译>检索） | 格式标准 | 检索架构 |
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| 载体 | Markdown + index | Markdown + frontmatter | 向量库 + chunk |
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| 知识沉淀 | ✅ 累积复利 | ✅（格式层面） | ❌ 每次从零 |
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| 规模上限 | ~100源/几百页 | 同 wiki（它是格式） | 无上限 |
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| 可移植/无锁定 | ✅ | ✅✅（标准化） | 取决于实现 |
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| 检索准确度 | 高（小规模） | — | 中（chunk 噪声） |
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| 基建复杂度 | 极低 | 极低 | 高 |
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| CC 原生友好 | ✅✅ | ✅✅ | ❌ 需中间层 |
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## 7. 对公司分层知识库的选型建议
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1. **采集层 + 原始汇聚层（第一件事）= 直接落地卡帕西/OKF 模式**。我们原方案（Git+Markdown+frontmatter）已命中，只需把 frontmatter **对齐 OKF 6 字段**（type 必填）+ 保留我们溯源字段（source/author/created/ingested），获得未来可移植性与 Google 生态背书。
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2. **复用 `llm-wiki` SKILL 作为"编译器"**：raw/→wiki/ 增量编译、Lint、矛盾检测都现成，是处理层的天然第一层，不必重造。
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3. **先不上 RAG**：5 人团队、项目资料量级远低于 ~100 源红线。`先不上向量库` 的原判断被证实正确。
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4. **预留混合演进路径**：当某个领域语料逼近几百页、index 开始不可导航时，按业界混合方案引入向量库当"导航层"，wiki 编译层不变。这给处理层留了清晰的升级接口。
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5. **type 体系要早定**：OKF 把 type 交给生产者定义。我们应在 CONVENTIONS.md 里先约定一套公司 type（如 project/decision/conversation/doc/runbook/metric），避免后期不一致。
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## 8. 来源
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卡帕西方法论：
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- [Beyond RAG: Karpathy's LLM Wiki Pattern](https://nayakpplaban.medium.com/beyond-rag-how-andrej-karpathys-llm-wiki-pattern-builds-knowledge-that-actually-compounds-31a08528665e)
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- [The Compiler Analogy Explained](https://www.mindstudio.ai/blog/karpathy-llm-knowledge-base-architecture-compiler-analogy)
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- [Building an LLM Wiki with Claude Code and Obsidian](https://medium.com/@manavghosh/building-an-llm-wiki-with-claude-code-and-obsidian-eb6c0990e723)
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- [Karpathy's LLM Wiki got 16M views](https://implicator.ai/karpathys-llm-wiki-got-16-million-views-the-code-isnt-the-point-2/)
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Google OKF：
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- [Google Cloud 官方博客：OKF](https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/how-the-open-knowledge-format-can-improve-data-sharing)
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- [OKF: What It Is, the Spec, How to Use It](https://www.startuphub.ai/ai-news/insights/2026/google-open-knowledge-format-okf-explained-2026)
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|
- [OKF wants to be the lingua franca](https://www.ppc.land/googles-okf-wants-to-be-the-lingua-franca-for-ai-agent-knowledge/)
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- [Google Open-Sources OKF (451 lines, 1 required field)](https://www.implicator.ai/google-open-sources-a-knowledge-format-and-wires-it-into-its-catalog/)
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|
- [Publishing an OKF bundle with 11ty（6 字段细节）](https://www.simoncox.com/post/2026-06-17-publishing-an-okf-bundle-with-11ty/)
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对比与规模失效：
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- [The LLM Wiki at Scale: From Personal Research Tool to Production RAG（规模红线）](https://michalnasternak.medium.com/the-llm-wiki-at-scale-from-personal-research-tool-to-production-rag-247710a1284c)
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|
- [Karpathy's AI Wiki vs Structured Databases](https://www.mindstudio.ai/blog/karpathy-wiki-vs-structured-database-ai-memory)
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- [Did Karpathy's LLM Wiki Just Kill RAG? Enterprise Verdict](https://www.epsilla.com/blogs/llm-wiki-kills-rag-karpathy-enterprise-semantic-graph)
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- [LLM Wiki vs RAG for Internal Codebase Memory](https://www.mindstudio.ai/blog/llm-wiki-vs-rag-internal-codebase-memory)
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> 调研方法说明：research-suite 后端本轮 GATHER 未命中（quality WARNING, 0 source），已切换 WebSearch/WebFetch 兜底并交叉验证。关键结论（OKF 发布日期、6 字段、规模红线）均 ≥2 源印证。
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181
docs/04-架构.md
Executable file
181
docs/04-架构.md
Executable file
@@ -0,0 +1,181 @@
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# 04 · 架构
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> 本文是知识库物理形态与数据流的权威描述。目录布局以此为准，`tools/kb-init.sh` 与 `CONVENTIONS.md` 必须与之一致。
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> 核心信条：**单一 Git 真相源 + OKF frontmatter + AI 主执行 + 可生长不重做**。
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## 1. 四层架构
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知识从产生到被消费，流经四层。每层职责单一，层间靠**文件 + frontmatter**解耦，不靠数据库或服务。
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┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ L4 呈现层 Presentation │
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│ Obsidian（个人主编辑器·wikilink·图谱） + 飞书（公司呈现） │
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│ CC 问答（cd 进目录语义检索，MVP 默认查询方式） │
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├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ L3 处理层 Processing（MVP 极薄，按信号生长） │
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│ kb-lint-fm.py 校验 · CC 语义检索 · Delta Check 去重 │
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│ [P4 触发] llm-wiki 全量编译：raw markdown → 互链 wiki+hot+index│
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│ [P5 红线] 向量库仅作导航层，替代 index.md │
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├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ L2 汇聚层 Aggregation ★唯一真相源★ │
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│ 公司AI/ Git 仓库 · 扁平 projects/ 布局 · 每页带 OKF frontmatter│
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│ 文件本身即真相，无 raw//wiki/ 双层，无中间数据库 │
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├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ L1 采集层 Collection │
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│ 人工丢资料（Obsidian 直接写） · feishu-pull.py 半自动导出 │
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│ 本地/NAS 文件 · 会议记录 · 聊天摘录 │
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└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
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**各层要点：**
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- **L1 采集层**：知识入口。唯一强人工动作是「点名物料 + 一句说明」。三条采集通道（见下）汇入同一真相源。飞书文档经 `tools/feishu-pull.py` 半自动单向导出流入 `projects/*/docs/`；个人手记直接在 Obsidian 里写。凭据走环境变量，不入库。
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**三条采集通道：**
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| 通道 | 适合物料 | 方式 | 落成 |
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|---|---|---|---|
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| 飞书群/文档 | 对话、临时决策、协作文档 | `feishu-pull.py`（P2） | `conversation`/`doc` |
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| NAS 各人投递区 | 文件类（PDF/Word/Excel/扫描件） | 点名或投递区扫描 | `doc`+可选 `assets` |
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| 工作目录/URL 点名 | 任意单个文件/链接 | `/kb-link` 编译链接 | `doc`/`decision` |
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**「编译过的链接」模型（核心，抗膨胀+抗失联）**：默认**不把原件搬进库**。人点名一个物料（工作目录文件 / NAS 路径 / URL），AI 读一遍→提炼精华写成一页知识→页面留 `source_link` 指向原件。好处：①库只存提炼后 markdown，不膨胀；②精华进库可检索可溯源；③原件日后移动/删除，提炼的知识仍在（纯快捷方式做不到）。少数关键且易变的原件，AI 提议、用户点头后才复制进 `assets/` 兜底。
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**NAS 投递区（每人各自）**：`NAS/<同事>/📥知识库投递/`——AI 只扫这个专用子目录，**私人工作目录永不主动触碰**（隐私隔离 + 噪音从源头掐掉）。投递区跟各自 NAS 同步走，不新增基建。MVP 按需扫描，不做常驻监听 daemon（过度工程，投递频繁再说）。
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- **L2 汇聚层（真相源）**：整个体系的地基。就是 `公司AI/` 这个 Git 仓库本身。**文件即真相源**——没有 raw/ 和 wiki/ 双层，没有中间数据库。每个知识页顶部有 OKF frontmatter（见第 2 节 schema，唯一契约在 `meta/kb-contract.yaml`）。版本、审计、冲突仲裁、回滚全靠 Git。
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- **L3 处理层（MVP 极薄）**：MVP 阶段只有 `kb-lint-fm.py`（校验）+ CC 直接对 markdown 做目录/语义检索 + Delta Check 去重。**不生成** `hot.md`/`log.md`/`wiki/` 等导航产物。llm-wiki 全量编译到 **P4** 才启用，向量库到 **P5 红线**才上。
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- **L4 呈现层**：三个视图共享同一真相源。Obsidian 是个人主编辑器，飞书是公司**双向前端**（采集入口 + 群问答查询 + 呈现面），CC 是问答入口。飞书呈现走**双载体**：云文档（叙事型：项目概览/决策）+ 多维表格 Bitable（结构型：全库可筛选/看板）。群机器人问答是**读**操作（调 `/kb-ask`），不构成第二条写路径。详见 `docs/08-飞书双向前端方案.md`。
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## 2. 扁平目录树
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公司AI/ # Git 根 = 唯一真相源
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├── README.md # 总索引 + 快速上手
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├── CLAUDE.md # CC 项目级工作记忆
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├── CONVENTIONS.md # 录入宪法（引用 kb-contract.yaml）
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├── .gitignore # .obsidian/ .trash/ 生成产物 大 assets
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│
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├── docs/ # 方案文档
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│ ├── 01-方案总览.md # 【不动】
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│ ├── 02-首个闭环-项目资料.md # 【不动】
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│ ├── 03-知识库框架选型调研.md # 【不动】
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│ ├── 04-架构.md # 本文
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│ ├── 05-路线图.md
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│ ├── 06-工具链.md
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│ ├── 07-AI-native工作流.md
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│ └── obsidian-setup.md # 共享插件清单
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│
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├── meta/
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│ ├── kb-contract.yaml # ★唯一机器可读契约：type 集 + 必填矩阵 + enum
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│ ├── ingest-manifest.json # 摄入 hash 台账（去重）
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│ └── stats.md # 源计数/页数（红线观察点）
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│
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├── projects/ # 项目知识（首个闭环即用）
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│ ├── _example/ # OKF 完整示例，照抄即合规
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│ │ ├── _index.md # type: project
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│ │ ├── docs/ # type: doc
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│ │ ├── decisions/ # type: decision
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│ │ ├── conversations/ # type: conversation
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│ │ └── assets/ # 原始附件（唯一免 frontmatter 目录）
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│ └── <代号>/ ... # 英文/拼音代号，禁纯中文目录名
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│
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├── entities/ # type: entity（reserved，首次真实需要时建）
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├── concepts/ # type: concept（reserved）
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├── questions/ # type: question（reserved，查询回写）
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│
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├── tools/
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│ ├── kb-init.sh # 建项目骨架
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│ ├── kb-lint-fm.py # frontmatter 校验（读 kb-contract.yaml）
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│ └── feishu-pull.py # 飞书半自动导出
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│
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└── .claude/commands/ # /kb-new /kb-ingest /kb-ask /kb-save /kb-check /kb-status
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**布局裁决要点：**
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- **扁平 `projects/`**，不建 `raw//wiki/` 双层。文件本身即真相源。
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- **免 frontmatter 目录**：`assets/`（原始附件）；仓库脚手架 `README.md`/`CONVENTIONS.md`/`docs/*`。
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- **禁纯中文目录名**：项目代号用英文/拼音（CC 会把中文编码为 `-` 导致 ID 碰撞）。
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- **reserved type 目录**（`entities/`/`concepts/`/`questions/`）首次真实需要时才建，激活即在 `kb-contract.yaml` 标记 active。
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## 3. gitignore 与生成产物策略
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编译/导航产物**不进 Git**，本地按需由 CC 重建 → 消除多人并发合并冲突。
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| 类别 | 是否入 Git | 说明 |
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|---|---|---|
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| markdown 知识页 + frontmatter | ✅ | 真相源，全部提交 |
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| `_index.md`（项目门户，人写/CC 维护） | ✅ | 项目导航锚点 |
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| `meta/kb-contract.yaml` / `stats.md` | ✅ | 契约与观察点 |
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| `hot.md` / `log.md` / `wiki/`（全库导航产物） | ❌ | gitignore，本地按需重建；P4 起由**单一执行者**生成并提交 |
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| `index.md`（全库索引） | ❌ | 同上 |
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| `.obsidian/` | ❌ | gitignore，插件清单共享在 `docs/obsidian-setup.md` |
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| `.trash/` | ❌ | Obsidian 回收站 |
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| 大体积 assets（视频/大图/二进制） | ❌ | 按需，超阈值不入库 |
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> **杀掉合并冲突磁石**：`_index.md` 之外的全库导航（`hot.md`/`log.md`/`wiki/`/`index.md`）不进 Git。MVP 阶段 CC 直接对 markdown 做检索，根本不生成这些文件。
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## 4. 双前端映射
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两个前端物理坐在**同一个 Git 仓库** `公司AI/`，是同一真相源的两种视图。**MVP 只有一条写路径**（避免两个前端同时写 Git 起冲突）。
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| 前端 | 角色 | 读 | 写 |
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|---|---|---|---|
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| **Obsidian** | 个人主编辑器 | 直接把 `公司AI/` 当 vault 打开，wikilink/图谱浏览 | **唯一写路径**：直接编辑 markdown → `git push` |
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| **飞书** | 公司双向前端 | 全员看项目概览/决策（云文档+Bitable）；群 @机器人 问答 | **不直接写库**：文档经 `feishu-pull.py` 单向导入；群问答是读操作（`/kb-ask`），不写库 |
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| **CC** | AI 问答与自动化执行 | `cd` 进目录语义检索 | 录入/回写循环产出合规 markdown（受 lint 约束） |
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- `.obsidian/` **gitignore**，共享插件清单在 `docs/obsidian-setup.md`（装 Dataview）。Git 同步交给 CC/命令行，**不用** Obsidian Git 插件自动提交。
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- **个人草稿隐私边界**：个人未定稿走各自**本地 vault（不入共享仓）**；经一次轻量评审晋升后，文件才移入 `projects/`/`entities/`，`source` 记晋升来源。公司仓无 `personal/` 分区。
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- **删除**（对 5 人是重型基建）：飞书双向 API、机器人写回 `conversations/`、双前端一致性校验脚本。
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## 5. 下游消费接口
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知识库对下游 agent / 工具的暴露接口，全部基于文件系统，无需服务：
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1. **文件系统接口**：任何 agent `cd` 进 `公司AI/` 即可 grep/read markdown。这是最低层、最稳定的接口。
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2. **frontmatter 过滤接口**：下游按 `type`/`status`/`tags`/`source` 过滤页面（例：只喂 `type: decision && status: mature` 给报价 agent）。契约在 `meta/kb-contract.yaml`，生产者与消费者依赖同一契约。
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3. **CC 子 agent 接口**：主 CC 派生子 agent 做检索/编译/校验，子 agent 读同一真相源，结论必带 `source_link` 溯源。
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4. **溯源锚点**：每页 `source` + `source_link` 是所有下游答案的强制溯源依据——**无据即报 Gap，绝不用训练数据编造**。
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> 未来出现**非 CC 消费方**时再建 MCP server；出现 P5 红线时向量库只做「找到相关页」的导航层，type 契约与编译层原样保留。
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## 6. 演进阶梯（架构如何生长）
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架构分阶段生长，**后阶段是生长而非重做**；frontmatter/type 契约从 P0 到 P5 稳定不变。
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| 阶段 | 架构增量 | 触发信号 |
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|---|---|---|
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| **P0** | L2 真相源物理形态定死 + `kb-contract.yaml` + 命令雏形 | 照规范建页、`/kb-check` 通过、CC 能读并引用 |
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| **P1** | 首个项目全汇入，L3 仅 lint + CC 检索 | 该项目问答稳定，产生复制需求 |
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| **P2** | L1 加 `feishu-pull.py` 半自动增量导入 | 项目数 ≥3，飞书成主要文档源 |
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| **P3** | L2 加 `company/`/`domains/` 分区，Obsidian 成团队习惯 | 库覆盖主要知识，产生编译/喂 agent 需求 |
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| **P4** | L3 启用 llm-wiki 全量编译（互链 wiki + hot/index），下游 agent 消费接口 | **`_index` 首读定位失效 + 摄入悖论显现** |
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| **P5** | L3 加向量库导航层（仅替代 index.md，编译层零改动） | `~100 源/几百页` + index 首读定位不准/摄入悖论 |
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> **P5 向量库红线（唯一硬触发点）**：在 `~100 源/几百页` 且出现 `index 首读定位不准`/`摄入悖论` 之前，坚决不上向量库/RAG——任何「要不要上 RAG」的默认答案是「不」。详见 `docs/05-路线图.md`。
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## 附：架构层面的单一真相源
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| 契约 | 唯一存放处 | 谁读它 |
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|---|---|---|
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| type 集 + 字段必填矩阵 + enum | `meta/kb-contract.yaml` | kb-lint-fm.py 运行时读 |
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| 目录布局 | 本文 `docs/04-架构.md` | kb-init.sh / CONVENTIONS 与之一致 |
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| 溯源锚点 | 每页 `source`/`source_link` | 所有下游 agent 答案必带 |
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任何脚本硬编码 type/字段一律禁止——读契约文件。
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122
docs/05-路线图.md
Executable file
122
docs/05-路线图.md
Executable file
@@ -0,0 +1,122 @@
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# 05 · 路线图
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> P0→P5 分阶段作战图。每阶段可独立交付/验收/止步；**后阶段是生长而非重做**。frontmatter/type 契约从 P0 到 P5 稳定不变。
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> 反过度工程铁律：编译层、向量库按**信号触发**延后，不预建。
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## 阶段总览
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| 阶段 | 目标（一句） | 进入下阶段信号 |
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|---|---|---|
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| **P0 骨架+规范** | 定死唯一真相源物理形态 + 录入契约 + 命令雏形 | 任一成员照规范建合规文档、`/kb-check` 通过、CC 能读到并引用 |
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| **P1 首个项目闭环** | 一个在跑项目资料全汇入、CC 可溯源问答 | 该项目问答稳定、同事认可价值，产生复制到第 2/3 个项目的需求 |
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| **P2 多项目+飞书导入** | 扩到多项目 + `feishu-pull.py` 半自动增量导入 | 项目数 ≥3、飞书成主要文档源、公司级非项目知识无处安放 |
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| **P3 全公司领域+Obsidian 成熟** | 加 `company/`/`domains/` 分区 + Obsidian 编辑成团队习惯 | 库覆盖主要知识、录入成习惯，产生「让 AI 主动编译/问答/喂 agent」需求 |
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| **P4 处理层/编译+下游 agent** | 启用 llm-wiki 全量编译 + 下游 agent 消费接口 | **信号触发点：`_index` 首读定位失效 + 摄入悖论显现** |
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| **P5 规模化（向量库）** | 向量库仅当**导航层**替代 index.md，编译层零改动 | 终态 |
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## P0 · 骨架 + 规范
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**目标**：定死唯一真相源物理形态 + 录入契约 + 命令雏形。
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**交付物**：
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- 目录骨架（`projects/` `entities/` `concepts/` `questions/` `meta/` `tools/` `.claude/commands/`）+ `.gitignore`。
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- `meta/kb-contract.yaml`（机器可读契约：types 数组含 active/reserved 标记 + 字段必填矩阵 + status/source enum）。
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- `CONVENTIONS.md` + `CLAUDE.md`（项目级）+ `docs/04~07`。
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- `tools/kb-init.sh` + `tools/kb-lint-fm.py`。
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- `projects/_example/`（OKF 完整示例，照抄即合规）。
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- `.claude/commands/`（`/kb-new` `/kb-ingest` `/kb-ask` `/kb-save` `/kb-check` `/kb-status`）。
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**验收**：任一成员照规范建一页合规文档 → `/kb-check` 通过 → CC `cd` 进目录能读到并在回答中引用（带 source_link）。
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**止步点**：若只需「可溯源 markdown + CC 检索」，停在 P0/P1 完全合理。
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## P1 · 首个项目闭环
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**目标**：把一个在跑项目的资料全部汇入，CC 能可溯源回答「进展如何 / 为何这么定 / 需求方要什么」。
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**交付物**：
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- 选一个真实在跑项目 → `/kb-new <代号>` 建骨架。
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- 全部相关资料（决策/聊天/文档）汇入，frontmatter 合规。
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- CC 问答稳定，每条结论挂 `source_link`。
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**验收**：该项目三类问题（进展 / 决策依据 / 需求）问答稳定准确，同事认可价值。
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**进入 P2 信号**：产生「复制到第 2/3 个项目」的需求。
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## P2 · 多项目 + 飞书导入
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**目标**：扩到多项目 + `feishu-pull.py` 半自动增量导入。
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**交付物**：
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- 复制 P1 模式到 ≥3 个项目。
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- `tools/feishu-pull.py` 上线，半自动单向导出飞书文档到 `projects/*/docs/`，AI 自动补 frontmatter。
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- `meta/ingest-manifest.json` 台账记录 hash 去重。
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- **飞书双向前端**（见 `docs/08`）：
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- 群机器人能问能答（`tools/kb-bot/`，长连接无公网）：群 @机器人 → `/kb-ask` → 带溯源回复。
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- 飞书呈现双载体（`tools/feishu-render.py`）：云文档（叙事）+ 多维表格 Bitable（结构，可筛选/看板）。
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- NAS 投递区扫描（`tools/nas-pull.py`，编译链接模式）。
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**验收**：飞书成为主要文档源；群里 @机器人 问答稳定带溯源；多维表格全库总览可用。
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**进入 P3 信号**：项目数 ≥3、飞书成主要文档源、**公司级非项目知识无处安放**。
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## P3 · 全公司领域 + Obsidian 成熟
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**目标**：加 `company/`/`domains/` 分区 + Obsidian 编辑成团队习惯。
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**交付物**：
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- 新增公司级分区（`company/`/`domains/`），承接非项目知识。
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- 视需要激活 `entity`/`concept` type 并建目录。
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- Obsidian 成为团队日常编辑器，`docs/obsidian-setup.md` 插件清单落地（Dataview 等）。
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**验收**：库覆盖主要知识、录入成习惯。
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**进入 P4 信号**：产生「让 AI 主动编译/问答/喂 agent」的需求。
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## P4 · 处理层 / 编译 + 下游 agent
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**目标**：启用 llm-wiki 全量编译（生成互链 wiki + hot/index）+ 下游 agent 消费接口。
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**交付物**：
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- llm-wiki 全量 raw→wiki 编译层启用，产物由**单一执行者**生成并提交（`wiki/`/`hot.md`/`index.md` 仍 gitignore 或按约定提交，避免并发冲突）。
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- 下游 agent 消费接口（frontmatter 过滤 + CC 子 agent）。
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**验收**：编译产物可用，下游 agent 能按 `type`/`status` 过滤消费。
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**★ 信号触发点**：`_index` 首读定位失效 + 摄入悖论显现——**在此之前坚决不启用全量编译**。
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## P5 · 规模化（向量库）
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**目标**：向量库仅当**导航层**替代 `index.md`，卡帕西编译层与 type 契约原样保留。
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**★ P5 向量库红线（唯一硬触发点）**：
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> `~100 源 / 几百页` **且** 出现 `index 首读定位不准` / `摄入悖论`。
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> 在此之前——**任何「要不要上 RAG」的默认答案是「不」**。
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**交付物**：
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- 向量库只做「找到相关页」的导航层，替代 `index.md` 首读定位。
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- 编译层零改动，type 契约原样保留。
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**验收**：向量库导航准确率优于 index.md 首读定位，且未触碰 frontmatter/type 契约。
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## 生长机制（预留，不落地）
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生长机制降为**预留接口说明**，不落地 `/kb-grow` 命令与监控脚本：
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- 仅保留 `meta/stats.md` 人工可读源计数作红线观察点。
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- **不预建**密度/熵增监控。到 P5 红线时再启用向量库导航层，接口预留。
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78
docs/06-工具链.md
Executable file
78
docs/06-工具链.md
Executable file
@@ -0,0 +1,78 @@
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# 06 · 工具链
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> 三档工具清单：立即复用 / 立即轻量自建 / 未来再建。附各脚本用途与 gitignore 策略。
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> 反过度工程：MVP 只落地「立即」两档，未来档按信号触发。
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## 【立即复用】现成能力，零自建
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| 工具 | 用途 | MVP 边界 |
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|---|---|---|
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| **llm-wiki SKILL** (`~/.claude/skill-repository/pkm-suite/llm-wiki/SKILL.md`) | 其 lint 检查项、Delta Check、hot cache 模式作参考 | **MVP 仅借用查询/lint 思路**，全量 raw→wiki 编译 P4 才启用 |
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| **Git** | 版本 = 审计 + 冲突仲裁 + 回滚 | 唯一同步与真相源机制 |
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| **Obsidian** | 直接打开 `公司AI/` 当 vault，零镜像 | wikilink/图谱浏览；不用 Obsidian Git 插件自动提交 |
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| **CC 文件系统检索** | MVP 默认问答方式（`cd` 进目录直接语义检索 markdown） | 不生成 index/hot/wiki，直接对 markdown 检索 |
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## 【立即轻量自建】P0 落地
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### `CLAUDE.md`（项目级）
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让 CC 感知库结构 / type / frontmatter / 溯源硬约束。type 白名单**指向契约文件不复制清单**。
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### `tools/kb-init.sh`
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一键幂等建 `projects/<代号>/` 骨架：
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- 建 `_index.md`（`type: project` + `status: seed`）+ `docs/` `decisions/` `conversations/` `assets/` 子目录。
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- 幂等：已存在不覆盖。
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- 目录布局与 `docs/04-架构.md` 一致。
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### `tools/kb-lint-fm.py`
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frontmatter 校验器：
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- **PyYAML 解析**（正确解析 `related`/`tags` 列表，不用正则）。
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- **读 `meta/kb-contract.yaml`** 判定 type 白名单 + 必填矩阵 + status/source enum，**不硬编码**。
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- 退出码非 0 供 CC 判定；输出分级（阻断 / 提示）。
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- 检查项见 `CONVENTIONS.md` §6。
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### `tools/feishu-pull.py`
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飞书半自动单向导出：
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- **凭据走环境变量，不入库**。
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- 拉取飞书文档 → 落 `projects/*/docs/`。
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- AI 自动补 `title`/`ingested`/`source`/`source_link`。
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- 单向（飞书→仓库），**不写回飞书**。
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### `.claude/commands/`
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`/kb *` 薄封装（命令表见 `docs/07-AI-native工作流.md`，此处引用不复述）：
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`/kb-new` `/kb-ingest` `/kb-ask` `/kb-save` `/kb-check` `/kb-status`。
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## 【未来再建】按信号触发，不预建
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| 工具 | 触发信号 | 说明 |
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|---|---|---|
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| **llm-wiki 全量编译层** | P4（`_index` 首读失效 + 摄入悖论） | raw→wiki 全量编译，产物单一执行者生成 |
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| **向量库导航层** | P5 红线（~100 源/几百页 + index 定位不准） | 仅做「找到相关页」，编译层零改动 |
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| **飞书机器人查询入口** | 非 CC 消费方出现 | 飞书内直接问答 |
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| **多维表格录入** | 结构化录入需求 | 飞书多维表格 → 仓库 |
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| **MCP server** | 出现非 CC 消费方 | 对外暴露知识库接口 |
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> **默认答案是「不」**：任何「要不要上 RAG / 编译 / MCP」的默认答案是「不」，直到对应信号出现。
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## gitignore 策略汇总
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| 类别 | 入 Git | 说明 |
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|---|---|---|
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| markdown 知识页 + frontmatter | ✅ | 真相源 |
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| `_index.md` | ✅ | 项目门户锚点 |
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| `meta/kb-contract.yaml` / `stats.md` / `ingest-manifest.json` | ✅ | 契约 + 台账 |
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| `tools/*` | ✅ | 脚本 |
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| `hot.md` / `log.md` / `index.md` / `wiki/` | ❌ | 生成产物，本地按需重建；消除并发冲突 |
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| `.obsidian/` | ❌ | gitignore，插件清单在 `docs/obsidian-setup.md` |
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| `.trash/` | ❌ | Obsidian 回收站 |
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| 大体积 assets | ❌ | 超阈值不入库 |
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| 凭据 / `.env` | ❌ | 走环境变量，绝不入库 |
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|
详见 `docs/04-架构.md` §3。
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113
docs/07-AI-native工作流.md
Executable file
113
docs/07-AI-native工作流.md
Executable file
@@ -0,0 +1,113 @@
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|
# 07 · AI-native 工作流
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> 统一命令面 `/kb <verb>` + 四循环 + 人机分工铁律。**本文是命令列表的唯一真相源**，工具链文档引用不复述。
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> 核心：AI 主执行，人是监督者与拍板者；丢资料是唯一强人工入口。
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## 1. 统一命令面 `/kb <verb>`
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一处列全，工具链与工作流共用。命令实现在 `.claude/commands/`。
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| 命令 | 作用 |
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|---|---|
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| `/kb-new <代号>` | 建项目骨架（调 `kb-init.sh`） |
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| `/kb-ingest <代号> <源>` | 录入循环入口（丢资料，AI 全包） |
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| `/kb-link <文件/NAS路径/URL>` | 编译链接：点名物料，提炼精华+留指针，不搬原件 |
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| `/kb-ask <问题>` | 查询循环入口（强制溯源） |
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| `/kb-save` | 把对话洞察回写为 `questions/` 页 |
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| `/kb-check` | frontmatter 校验 + lint 体检（调 `kb-lint-fm.py`） |
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| `/kb-status` | 源计数 / 健康仪表盘（读 `meta/stats.md`） |
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> 删除 `/kb-grow`——生长机制降为预留接口，不落地命令与监控。
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## 2. 四循环
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### 循环 A · 录入（Ingest）
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**人只做**：丢资料 + 一句说明 + 对要点点头。
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**AI 自动**：
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1. **Delta Check 去重** → 比对 `meta/ingest-manifest.json` hash 台账。
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2. **落原文** → 外部文档进 `projects/*/docs/` 或 `assets/`。
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3. **抽关键发现** → 从原文抽要点。
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4. **写合规页** → frontmatter 自动补齐（`title`/`ingested`/`status`/可推导 `source`）。
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5. **建 wikilink** → 识别提及的实体/项目/决策自动挂链。
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6. **矛盾不静默覆盖** → MVP 用简单标注挂起（正文加矛盾标记），**不做自动 status 降级状态机**。
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> **MVP 一次录入产出结构化 markdown，不做 8-15 页 wiki 编译**（P4 才编译）。
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### 循环 B · 查询（Ask）
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- CC 直接**语义检索 markdown** 回答（MVP 不依赖向量库）。
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- **每条结论挂 `source_link` 溯源**。
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- 覆盖不足**明说缺口**，**绝不用训练数据编造**——无据即报 Gap。
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- 有沉淀价值时**提议 `/kb-save`** 回写。
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### 循环 C · 维护（Maintain）
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- `/kb-check` 跑 lint（孤立页 / 死链 / 缺字段 / 过时索引）。
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- **保持轻量提示，不做周度 cron 强制门禁**；靠 Git PR review + CC 提示。
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- **安全项 AI 自动修**：补可推导字段、建 stub、加 wikilink。
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- **有损项挂起交人**：删页、解决矛盾、合并、改 type。
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### 循环 D · 生长（Grow，预留）
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- 一段说明即可——「到 P5 红线时再启用向量库导航层，接口预留」。
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- 仅保留 `meta/stats.md` 人工可读源计数作红线观察点。
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- **不预建**密度/熵增监控。
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### 循环 E · 飞书群问答（P2 上线）
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同事在飞书群 @机器人 提问，机器人查知识库带溯源回复。**长连接实现，无需公网**（见 `docs/08`）。
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- **人只做**：群里 @机器人 问一句。
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- **AI 自动**：`kb-bot` 收事件 → 抽问题 → 调 `/kb-ask`（复用查询循环 B 的全部铁律）→ `lark-cli` 回复到 thread。
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- **只读不写**：机器人绝不写/删知识库；答案带 `source_link`，无据回「知识库暂无」，绝不编造。
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- 人机分工同**循环 B 查询**（此处只是把入口从 CC 换成飞书群）。
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## 3. 人机分工表
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| 环节 | 人 | AI |
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|---|---|---|
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| 采集 | **丢资料 + 一句说明**（唯一强人工入口） | 拉取/去重/落盘 |
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| frontmatter | 拍板 `type`（采集器常可推断） | 自动补 `title`/`ingested`/`status`/`source` |
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| 结构化 | 对要点点头 | 抽发现、写合规页、建 wikilink |
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| 查询 | 提问、判断可用性 | 检索、溯源回答、报 Gap |
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| 矛盾 | 拍板解决 | 标注挂起，不擅自覆盖 |
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| 维护 | review 有损操作 | 自动修安全项、提示 |
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| 删/合并/改 type | **拍板** | 挂起交人 |
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## 4. 人机分工铁律
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1. **能让 AI 自动做的绝不让人做**——丢资料是唯一强人工入口。
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2. **AI 永不擅自有损操作**——删页/覆盖/合并/改 type 必挂起交人。
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3. **AI 永不编造**——无据即报 Gap，绝不用训练数据填坑。
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4. **人是监督者与拍板者**——AI 执行，人决策。
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## 附：典型会话示范
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用户：把客户 A 昨天飞书群里定报价那段整理进来
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→ /kb-ingest clientA 飞书群
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→ AI: Delta Check 通过（新内容）→ 落原文 → 抽出「改用阶梯定价」决策
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→ 写 projects/clientA/decisions/stepped-pricing.md
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→ frontmatter 自动补齐，related 挂到 [[project-clientA]]
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→ 请确认要点：①阶梯定价 ②牺牲首单毛利 ③锁长期合作
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用户：对
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→ AI: 已提交。
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用户：客户 A 为什么不用一口价？
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→ /kb-ask 客户 A 为什么不用一口价
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→ AI: 因客户预算分期到位，改用阶梯定价锁长期合作、牺牲首单毛利。
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溯源：projects/clientA/decisions/stepped-pricing.md
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|
（source: 飞书群 https://company.feishu.cn/im/xxxx?msg=99231）
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```
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119
docs/08-飞书双向前端方案.md
Executable file
119
docs/08-飞书双向前端方案.md
Executable file
@@ -0,0 +1,119 @@
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|
# 08 · 飞书双向前端方案（群机器人 + 呈现）
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> 把飞书从「单向导出源」升级为「双向前端」：采集入口 + 查询入口 + 呈现面。
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> 状态：方案待批 | 底座已验证：lark-cli 已装(bot 身份 cli_a9458d254e3a5bc3)，鉴权可用。
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## 关键技术验证结论（已实测）
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| 能力 | 命令 | 状态 |
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|---|---|---|
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| 发消息 | `lark-cli im +messages-send --chat-id oc_xxx --markdown "..."` | ✅ bot 可用 |
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| 回复(thread) | `lark-cli im +messages-reply` | ✅ |
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| **收群消息** | `lark-cli event +subscribe --event-types im.message.receive_v1 --compact` | ✅ **WebSocket 长连接，无需公网回调** |
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| 找群 chat_id | `lark-cli im +chat-search --query "群名"` | ✅ |
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| 多维表格 | `lark-cli api POST /open-apis/bitable/v1/apps/...`（通用 api，CLI 1.0.3 无 bitable 子命令但通用 api 通鉴权） | ✅ |
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| 云文档 | `lark-doc-manager` skill（已激活）/ `lark-cli docs` | ✅ |
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> **最大收获**：能问能答走**长连接**而非公网 HTTP 回调——省掉 VPS 上常驻 web 服务，5 人团队负担骤降。
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## 一、群机器人：能问能答
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### 架构（长连接，无公网）
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```
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同事在飞书群 @机器人 "客户A为什么不用一口价"
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↓ 飞书事件 (im.message.receive_v1)
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lark-cli event +subscribe ── WebSocket 长连接 ──> 本地/VPS 常驻进程
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↓ NDJSON 每行一事件，--compact 提取文本
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kb-bot 调度器：解析 → 剥离 @ → 得到问题
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↓
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调 CC 跑 /kb-ask（基于知识库检索，强制溯源，无据报 Gap）
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↓
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lark-cli im +messages-reply ── 回复到原消息 thread
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```
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|
### 落地组件
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|
- `tools/kb-bot/subscribe.sh` — 起长连接：`lark-cli event +subscribe --event-types im.message.receive_v1 --compact --output-dir ./events/`
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- `tools/kb-bot/handle.py` — 消费事件：过滤 @机器人 的消息 → 抽问题 → 调 CC headless (`claude -p "/kb-ask <问题>"`) → 取答案 → `lark-cli im +messages-reply`。
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- 防重：event 有 idempotency，handle 记已处理 message_id。
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- 铁律继承：答案强制带 source_link，无据回「知识库暂无，可 /kb-link 补充」，绝不编造。
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### 部署（MVP）
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- 跑在**一台常开机器**（你的 Mac mini / LA VPS 均可，长连接不挑落点）。
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- MVP 用 shell + 轮询 events 目录起步；稳定后再包成 launchd/systemd 常驻。
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- **不建公网服务、不开端口**——这是刻意的反过度工程。
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## 二、飞书呈现架构：三层投影
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**核心原则：飞书是「读屏」不是「数据库」。** 真相源永远是 Git 仓库，飞书上所有内容都是从 Git **单向投影**的镜像；同事在飞书上看/问，不在飞书上改知识（改走 Obsidian/Git）。飞书怎么动都不污染真相源。
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三层对应同事三种消费姿势：
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┌─────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 第3层 群机器人（问） "客户A为什么不用一口价？" │ 找答案·秒回
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│ @机器人 → /kb-ask → 带溯源回复（实时，读 Git 真相源） │
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├─────────────────────────────────────────────────────┤
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│ 第2层 多维表格（查） 全库一张表，按项目/状态筛选/看板 │ 扫全局·俯瞰
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│ 每页一行：type/status/source/项目/source_link │
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├─────────────────────────────────────────────────────┤
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│ 第1层 云文档（读） 项目概览、决策来龙去脉 │ 读故事·了解
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│ projects/*/_index + 关键 decision → 飞书文档 │
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└─────────────────────────────────────────────────────┘
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↑ 三层都从同一 Git 仓库单向投影，飞书只读
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**为什么分三层**：同事需求本就分三种——「了解一个项目」读云文档、「俯瞰筛选全局」用多维表格、「要一个具体答案」问机器人。一层满足不了三种姿势。
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**更新节奏（反过度工程）**：MVP 第 1/2 层**不做实时同步**——录入后手动跑一次 `feishu-render`，或每天定时同步一次即可；第 3 层机器人是实时的（读 Git 真相源本身，不依赖投影）。
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### 载体 A：云文档（第 1 层·叙事型呈现）
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- 用途：项目概览、决策来龙去脉——适合「读故事」。
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- 同步：`projects/<代号>/_index.md` + 关键 decision 页 → 飞书云文档。
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- 工具：`tools/feishu-render.py --docs <代号>`，调 lark-doc-manager / `lark-cli docs +create/+update`。
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- 频率：按需/手动触发（MVP 不做实时）。
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### 载体 B：多维表格 Bitable（第 2 层·结构型呈现）
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- 用途：全库总览——每条 decision/doc/conversation 一行，带 `type/status/source/created/项目/source_link` 字段，同事可**筛选/分组/看板/仪表盘**。这是「呈现全库」的主力。
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- 同步：扫 `projects/**/*.md` frontmatter → 每页一条记录 → 通用 api 写入 Bitable。
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- 工具：`tools/feishu-render.py --bitable`，用 `lark-cli api POST /open-apis/bitable/v1/apps/{app}/tables/{table}/records`。
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- 字段严格对齐 `meta/kb-contract.yaml`（type/status enum 一致）。
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- 频率：录入后增量 upsert（按 source_link 或页路径做唯一键）。
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> Wiki 空间**暂不做**（用户判断现阶段不适合）。
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## 三、对既有架构的影响（需回改的文档）
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1. `docs/04-架构.md` L4 呈现层：飞书从「只读呈现」补充为「双向」——采集(群机器人收/kb-link)、查询(群@问答)、呈现(云文档+Bitable)。**写路径仍唯一(Obsidian/Git)**，机器人问答不写库、只读。
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2. `docs/04-架构.md` §4 双前端映射表：飞书行的「写」列注明——群机器人问答是**读**操作(调/kb-ask)，不构成第二条写路径。
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3. `docs/05-路线图.md`：群机器人 + 呈现属 **P2**（原 P2 只有 feishu-pull，现扩为完整双向）。
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4. `docs/07-AI-native工作流.md`：新增「循环 E · 飞书问答」——群 @ → /kb-ask → 回复，人机分工同查询循环。
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5. 命令面：无新 /kb 命令（机器人内部调 /kb-ask），但新增 `tools/kb-bot/` 与 `tools/feishu-render.py`。
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## 四、安全与凭据
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- lark-cli 凭据由其自身管理（非本仓环境变量），**不入库**。
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- 机器人问答**只读知识库**，不执行写/删——继承「AI 永不擅自有损操作」铁律。
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- 群机器人回答带 source_link，同事可核。
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- 长连接进程日志不含敏感 token（--quiet 抑制 stderr）。
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## 五、分步实施顺序（建议）
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1. **P2-a 发消息打通**：`kb-bot` 先做「只发」——手动触发把一条测试答案发到群，验证 chat-id/markdown 渲染。
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2. **P2-b 收消息打通**：起 `event +subscribe`，@机器人能在 events/ 看到事件。
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3. **P2-c 闭环**：handle.py 串起「收→/kb-ask→回复」，群里问答跑通。
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4. **P2-d 呈现-Bitable**：建一张多维表，把 _example 项目的页同步成记录。
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5. **P2-e 呈现-云文档**：把 _example 的 _index 同步成飞书文档。
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每步独立可验收，任一步卡住不影响已完成步骤。
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75
docs/09-同事使用指南.md
Executable file
75
docs/09-同事使用指南.md
Executable file
@@ -0,0 +1,75 @@
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# 09 · 同事使用指南
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> 给全体同事。**你不用懂 Git、frontmatter、OKF 这些技术词**——它们 AI 全包了。
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> 你只需要记住三个动作：**丢、问、看**。
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## 一句话理解
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公司知识库 = 一个「把散落各处的资料，沉淀成能随时问、随时查的公司大脑」的系统。
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你平时怎么发飞书，就怎么用它——**成本几乎为零**。
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## 三个动作
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### 1. 丢 —— 把值得留下的资料存进去
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| 场景 | 怎么做 |
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| 飞书群里的文档/消息 | @机器人 说「把这个存进 X 项目」 |
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| 你电脑/NAS 里的文件 | 放进你的 `NAS/你的名字/📥知识库投递/` 目录，或跟 AI 点名「我工作目录那个合同要进库」 |
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| 一个网页链接 | 直接把链接丢给 AI |
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**AI 会自动**：读一遍 → 提炼要点 → 补全元数据 → 归到对应项目。你只需**丢 + 一句说明 + 对 AI 抽的要点点个头**。
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> 💡 **原件不用搬**：AI 只把「精华」存进库、留个链接指回原文件。所以库不会变臃肿，你的原文件也原地不动。
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### 2. 问 —— 快速找答案
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飞书群 **@机器人** 直接问，例如：
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- 「客户 A 为什么不用一口价？」
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- 「power-bid 项目现在进展到哪了？」
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机器人查知识库，**带着出处**回答你。查不到会直说「知识库暂无」，**绝不瞎编**。不放心就点它给的链接核对原文。
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### 3. 看 —— 浏览和俯瞰
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| 我想… | 打开 |
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|---|---|
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| 了解某个项目的来龙去脉 | 飞书里该项目的**云文档**（适合读故事） |
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| 俯瞰全局、按项目/状态筛选 | 飞书**多维表格**（适合扫全局、过滤） |
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| 深度编辑整理 | 用 **Obsidian** 打开仓库改（进阶） |
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## 只需记住的三条
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1. **要沉淀的，主动丢一下**——这是你唯一需要主动做的事。不丢，它不会自己进来。
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2. **私人文件不用管**——AI 只处理你点名或投递的，不会翻你的工作目录。
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3. **答案都带出处**——能核对、不瞎编、查不到就说没有。
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## 一个典型的一天
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- 🌅 开完晨会，把飞书会议纪要 @机器人「存进 clientA」→ 自动沉淀成决策页
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- ☀️ 下午想不起细节，群里 @机器人「上次定的报价方案是啥」→ 秒回带链接
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- 🌆 周会前打开多维表格，筛出所有「进行中」的项目 → 进展一览
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## 常见疑问
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**Q：我丢错了/丢重复了怎么办？**
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A：AI 会自动去重（同一份不会进两次）；丢错了跟 AI 说一声，删改由 AI 提请、人确认，不会误删。
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**Q：机器人答得不对怎么办？**
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A：点它给的 `source_link` 看原文。若是知识库里资料本身过时，@机器人 说一声或补一份新的进去。
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**Q：我要改一条已有的知识？**
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A：知识不在飞书上直接改（飞书是「读屏」）。用 Obsidian 打开仓库改，或跟 AI 说要改哪条。
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**Q：涉及我个人的草稿、没定稿的东西？**
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A：放你自己的本地目录，别丢进投递区。**定稿了再丢**——进了库就是全员可见的公司知识。
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126
docs/10-部署与运维.md
Executable file
126
docs/10-部署与运维.md
Executable file
@@ -0,0 +1,126 @@
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# 10 · 部署与运维
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> 物理拓扑 + 部署步骤 + 运维手册。回答「仓库在哪、处理逻辑在哪跑、同事怎么接入」。
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> 核心：**仓库家 + 常驻处理都在公司 NAS**；交互处理在各人本机。
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## 一、物理拓扑
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┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 公司 NAS（数据的家 + 常驻处理节点） │
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│ ├─ Gitea 仓库 company-kb.git ★唯一真相源★ │
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│ ├─ 常驻：kb-bot 飞书群机器人长连接（subscribe + handle） │
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│ └─ 定时：feishu-render 投影（云文档 + 多维表格） │
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└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
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▲ git clone/push (内网/VPN) │ 投影(只读)
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│ ▼
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┌─────────────┐ ┌──────────────┐
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│ 各人本机 │ │ 飞书三层呈现 │
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│ 本地 clone │ │ 文档/表格/机器人│
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│ CC 交互处理 │ └──────────────┘
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│ /kb-ingest │
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│ /kb-ask │ ┌────────────────────────────┐
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│ /kb-link │◀─────│ NAS 同步盘：各人工作目录↔投递区│
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└─────────────┘ │ （采集通道，单向投递，无冲突）│
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└────────────────────────────┘
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```
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**两条 NAS 用途，各司其职，不冲突：**
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| NAS 角色 | 机制 | 用途 | 为何不冲突 |
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|---|---|---|---|
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| **Gitea 仓库** | Git 协作 | 知识库本体（提炼后真相源） | 多人共享，Git 管合并/审计/回滚 |
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| **同步盘** | Synology Drive / SMB | 采集通道（投递原始物料） | 单向投递，无多人同改 |
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## 二、处理逻辑落点
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| 处理类型 | 跑在哪 | 触发 | 说明 |
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|---|---|---|---|
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| **交互处理** `/kb-ingest`/`/kb-ask`/`/kb-link` | **各人本机** | 人触发 | CC 读本地 clone，天然分布式，无需中心 |
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| **常驻处理** 飞书群机器人长连接 | **NAS** | 常驻 | 读 Git 真相源实时回答，无需公网 |
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| **定时处理** feishu-render 投影 | **NAS** | 定时/手动 | md→飞书云文档+多维表格 |
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> 关键：常驻/定时处理需要一台常开机 = NAS。交互处理分散在各人机器，NAS 不是单点瓶颈。
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## 三、部署步骤
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### 3.1 接 Gitea remote（需内网/VPN）
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```bash
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cd ~/奇域/智能体开发/公司AI
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# 在 Gitea Web (192.168.0.101:3002/robert) 建空 repo: company-kb
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git remote add origin http://192.168.0.101:3002/robert/company-kb.git
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git push -u origin main
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```
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> 现不在内网时 Gitea 不可达，本地提交先攒着，回公司网络再 push。
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### 3.2 同事接入（每人一次）
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```bash
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git clone http://192.168.0.101:3002/robert/company-kb.git
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cd company-kb
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# CC: cd 进来即可用 /kb-ask /kb-ingest（读项目级 CLAUDE.md 自动感知）
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# Obsidian: Open folder as vault 打开本目录（个人主编辑器）
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```
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日常同步：干活前 `git pull`，产出后 `git add/commit/push`（或让 CC 代跑）。
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### 3.3 NAS 常驻机器人（Gitea 通后）
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NAS 上 clone 一份 + 装 lark-cli + 起长连接：
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```bash
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# NAS 上（Container/SSH）
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git clone <gitea-url> && cd company-kb
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lark-cli auth status # 确认 bot 身份
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nohup bash tools/kb-bot/subscribe.sh > /tmp/kb-sub.log 2>&1 &
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nohup python3 tools/kb-bot/handle.py --watch > /tmp/kb-handle.log 2>&1 &
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```
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稳定后包成 NAS 的开机自启（Synology「任务计划」或 systemd）。NAS 侧仓库定时 `git pull` 保证机器人读到最新。
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### 3.4 定时投影（可选）
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NAS 上 crontab 每日同步飞书呈现：
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```cron
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# 每天 08:07 投影到飞书（错开整点）
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7 8 * * * cd /path/company-kb && git pull -q && python3 tools/feishu-render.py --bitable
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```
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## 四、运维手册
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### 备份
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- Gitea 仓库随 NAS 备份策略走（NAS 快照/RAID）。
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- Git 本身即分布式备份：每个同事的本地 clone 都是全量副本。
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### 冲突处理
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- 多人改同一页 → Git 合并；`_index.md` 等导航文件已设计为低冲突。
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- 编译产物（hot/index/wiki）已 gitignore，不进 Git，无合并冲突（见 docs/04 §3）。
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### 权限（MVP → 演进）
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- MVP：5 人皆可直接 push main，靠 Gitea Web review + `/kb-check` 把关。
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- 演进：Gitea 上给 main 加保护分支 + PR review（团队变大或误操作增多时）。
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### 健康检查
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- `python3 tools/kb-lint-fm.py` — frontmatter 合规（exit 0 为健康）。
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- `/kb-status` — 源计数 / type 分布 / 红线观察（见 docs/05 P5）。
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- 机器人存活：看 `/tmp/kb-sub.log`、`/tmp/kb-handle.log`。
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### 凭据安全
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- lark-cli 凭据由其自身管理，**不入库**（.gitignore 已挡 .env）。
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- 飞书 App Secret 等走环境变量或 lark-cli 配置，绝不提交。
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### 故障恢复
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- 机器人挂 → NAS 上重跑 3.3 的两条 nohup。
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- 仓库损坏 → 从任一同事本地 clone `git push` 恢复 Gitea。
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- Gitea 不可用 → 交互处理（各人本机 CC）不受影响，仅机器人/投影暂停。
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80
docs/11-信息全景与非项目结构.md
Executable file
80
docs/11-信息全景与非项目结构.md
Executable file
@@ -0,0 +1,80 @@
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# 11 · 信息全景与非项目结构
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> 知识库不只是「项目」。本文定义公司信息全景、非项目信息的落地结构，以及**以后加新类别的登记流程**（可生长性核心）。
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## 一、公司信息全景
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按稳定度/归属分，5 人公司的信息大致这几类。**契约已预留对应 type**，按痛感分批激活，不一次全上（反过度工程）。
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| 类别 | 内容 | type | 状态 |
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|---|---|---|---|
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| 项目 | 客户/内部项目的文档·决策·聊天 | project/decision/conversation/doc | ✅ 已用 |
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| **公司基本信息** | 公司档案·团队·组织·对外介绍 | doc | ✅ 本次纳入 |
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| **共享学习知识库** | 外部知识·学习资料·读书笔记 | doc | ✅ 本次纳入 |
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| 公司制度/SOP | 报销·请假·发布·入职流程 | runbook | 预留 |
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| 实体档案 | 客户/供应商/竞品（跨项目枢纽） | entity | 预留 |
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| 术语/黑话 | 缩写·产品名·行业名词 | concept | 预留 |
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| 指标口径 | KPI·财务·业务数据定义 | metric | 预留 |
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| 问答沉淀 | 高频问题的权威答案 | question | 预留 |
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## 二、目录结构扩展
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非项目信息**提到顶层平级**（跨项目、不随项目结束消失），不塞进 projects/：
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```
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公司AI/
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├── projects/ # 项目（有生命周期） ✅
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├── company/ # 公司基本信息（本次新增）
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│ └── _index.md # 公司档案入口（type: doc）
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├── learning/ # 共享学习知识库（本次新增，按领域分）
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│ ├── _index.md # 学习库总览
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│ ├── ai/ # 领域子目录：AI
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│ ├── management/ # 领域：管理
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│ └── industry/ # 领域：行业
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├── entities/ concepts/ questions/ # 预留 type，按需激活
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└── metrics/ company-sop 等 # 未来登记后新增
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```
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- **company/** 与 **learning/** 本次都用现成 `doc` type（不急着激活新 type），靠**目录 + tags** 区分，够用。
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- learning 按**领域分子目录**（用户定），每篇学习笔记归入对应领域；跨领域用 tags 补充。
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- 量大到需要专属字段时（如学习资料要「掌握程度」），再升级成独立 type（走第四节流程）。
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## 三、飞书呈现映射
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沿用「多维表格=全库地图 + 云文档=详情」，非项目信息只是**多加视图**：
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| 信息类别 | 多维表格视图 | 云文档 |
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|---|---|---|
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| 公司基本信息 | 「公司信息」视图（筛 company/ 路径） | 公司介绍/团队文档 |
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| 共享学习库 | 「学习库」视图（按领域 tags 分组） | 重点学习主题长文 |
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| 项目 | 按项目分组视图（已有） | 各项目概览 |
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群机器人自动全覆盖——问「公司是做什么的」「XX 领域有什么学习资料」都能答（检索整库，不分项目与否）。
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## 四、以后加新类别的登记流程 ★可生长性核心★
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加新一类信息**不用改代码**——`kb-contract.yaml` 是唯一契约，改它即可：
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想加一类（例：以后要"财务指标库"）
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① 在 meta/kb-contract.yaml 的 types 加一条：
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- name: metric
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active: true
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dir: metrics/
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desc: 一个指标及其口径、来源
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（若需专属字段/派生必填，一并在 fields/derived_rules 登记）
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② 建对应顶层目录（mkdir metrics/）
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③ 飞书多维表格加一个筛该 type 的视图
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④ 一次 PR 合入
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→ 完成：lint 自动认它、机器人自动能查，无需改任何脚本
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```
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**原则**：核心 type 集封闭稳定，扩展走这条轻量登记。**结构稳定但能生长**——不因加类别而重构。禁止在脚本里硬编码 type（一律读契约）。这也是「先少后多」策略的落地：先激活真痛的，其余登记在册、按需激活。
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82
docs/12-治理与规则维护.md
Executable file
82
docs/12-治理与规则维护.md
Executable file
@@ -0,0 +1,82 @@
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# 12 · 治理与规则维护
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> 回答「中间处理规则放哪、谁维护、怎么改」。
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> 核心区分：**物料录入=全员参与；规则修改=全员可提 PR，合入需至少一人 review。**
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## 一、两类"规则"，分开放
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「中间处理规则」其实是两种，位置与维护完全不同，混谈会乱：
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| | ①数据契约规则 | ②处理程序规则 |
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|---|---|---|
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| 管什么 | 「长什么样才合格」 | 「怎么把原料变成知识」 |
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| 内容 | type 集 / 字段必填 / enum / 派生规则 | 抽要点·去重·判类型·挂链·矛盾处理·检索·lint |
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| **真相源** | `meta/kb-contract.yaml`（机器可读，唯一） | `.claude/commands/kb-*.md`（可执行 AI 指令，就是逻辑本身） |
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| 人读镜像 | `CONVENTIONS.md`（宪法，只镜像不复述） | `docs/07-AI-native工作流.md`（四循环描述） |
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| 谁执行 | `tools/kb-lint-fm.py` 运行时读 | CC 跑 `/kb-ingest`·`/kb-link`·`/kb-ask` 时执行 |
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**结论**：中间处理规则**已经有家**，不是没处放——数据契约在 `kb-contract.yaml`，处理逻辑在 `.claude/commands/`，说明在 CONVENTIONS + docs/07。
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> 前提：处理层（L3）目前**极薄**（只有 MVP 必需的去重/抽要点/补 frontmatter/lint/检索）。更深的处理（多级摘要、自动分类、喂下游智能体）属「第二件事」附近，**刻意延后不锁死**。
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## 二、谁维护——归属矩阵
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**分两条线，不要混**：
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| 事项 | 谁做 | 门槛 |
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|---|---|---|
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| **物料录入**（丢资料/答问/点头） | **全员** | 无门槛，鼓励人人参与 |
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| **规则修改**（改契约/命令/lint） | **全员可提，合入需 review** | 至少一人 review 后合并 |
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- **物料谁都能丢，规则改动要过审**——因为改一条字段必填，全库 lint 行为就变，影响面大。
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- 无固定"负责人"，但任何规则 PR **不可自审自合**，需另一人 review。
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- 前期实际由技术主导 review；随团队成长，review 者可扩展。
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## 三、规则怎么改（PR 流程）
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任何人想改规则，走统一轻量流程：
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① 起分支改动（改 kb-contract.yaml / .claude/commands/ / CONVENTIONS / docs/07）
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② 本地跑 python3 tools/kb-lint-fm.py 确认全库仍 exit 0
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（改了契约必须验证：既有页不被新规则误伤）
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③ 提 PR，说明改什么、为什么、影响面
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④ 至少一人 review → 合入 main
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**改契约的额外铁律**：
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- 改字段必填/enum → 先跑 lint 扫全库，确认存量页不被打成 error（若会，先补齐存量再改规则）。
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- 加新 type → 走 `docs/11 §4` 登记流程（契约加条 + 建目录 + 飞书加视图）。
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- 禁止在脚本里硬编码 type/字段——一律读契约。
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**改命令/处理逻辑**（`.claude/commands/`）：
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- 命令是 AI 的可执行指令，改它即改处理行为。
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- review 关注：是否违背三条铁律（只读不擅改、不编造、有损操作挂起交人）。
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## 四、处理层（L3）演进治理
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处理层刻意留白，未来按信号生长，每次生长都是一次规则扩展，同样走 PR + review：
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| 演进 | 触发信号 | 规则变化 | 阶段 |
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|---|---|---|---|
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| llm-wiki 全量编译 | `_index` 首读定位失效 | 加编译规则 + 编译产物归属（单一执行者） | P4 |
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| 向量库导航层 | ~100 源/几百页 + index 失效 | 加检索规则，契约/编译层不变 | P5 |
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| 喂下游智能体 | 第二件事成型 | 加 frontmatter 过滤/消费接口规则 | 第二件事 |
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> 原则：**处理层怎么长，契约（type/frontmatter）尽量不动**——上层生长、地基稳定。任何 L3 规则新增都登记在册、可 review、可回滚。
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## 五、一句话总结
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- **中间处理规则不是没家**：数据契约→`kb-contract.yaml`，处理逻辑→`.claude/commands/`，说明→CONVENTIONS + docs/07。
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- **物料全员录入，规则全员可提、review 合入**（不可自审自合）。
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- **改规则先过 lint，改契约先扫全库**；处理层按信号生长，地基（契约）尽量不动。
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47
docs/obsidian-setup.md
Executable file
47
docs/obsidian-setup.md
Executable file
@@ -0,0 +1,47 @@
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type: doc
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title: "Obsidian 前端配置（个人主编辑器）"
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status: mature
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created: 2026-07-06
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ingested: 2026-07-06
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source: 人工沉淀
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# Obsidian 配置 · 个人主编辑器
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> 把 `公司AI/` 目录直接作为 Obsidian vault 打开即可。Obsidian 是**个人主编辑器 + 唯一写路径**，飞书只读呈现、CC 只读问答。
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> `.obsidian/` 已 gitignore——每人工作区配置本地私有，不互相污染；只有下面这份**推荐插件清单**共享。
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## 打开方式
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1. Obsidian → Open folder as vault → 选 `~/奇域/智能体开发/公司AI`。
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2. 首次会提示信任作者，选信任（本仓库脚本仅本地运行）。
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## 推荐插件（全员统一）
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| 插件 | 用途 | 必装 |
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|---|---|---|
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| **Dataview** | 按 frontmatter 查询/看板（如"列出所有 status: seed 的 decision"） | ✅ |
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| Templater | 新建页时自动套 OKF frontmatter 模板 | 建议 |
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| Git | 图形化提交（可选，命令行/CC 提交也行） | 可选 |
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> 不要装 "Obsidian Git 自动提交"——Git 同步统一走命令行或 CC，避免每人自动 push 制造冲突。
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## Dataview 速用示例
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在任意页面写代码块：
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```dataview
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TABLE status, created, source
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FROM "projects"
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WHERE type = "decision"
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SORT created DESC
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```
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即可实时列出所有决策页。字段名严格对齐 `meta/kb-contract.yaml`。
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## 写路径铁律
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- 编辑 markdown → `git add/commit/push`（或让 CC 代跑）。
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- 新建页面照抄 `projects/_example/` 的 frontmatter，或用 `/kb-new` / `/kb-ingest`。
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- 个人未定稿草稿**不要**放进本仓库——走各自本地私有 vault，晋升定稿后才进公司 Git（见 `docs/04-架构.md` 双前端映射）。
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0
entities/.gitkeep
Executable file
0
entities/.gitkeep
Executable file
36
learning/_index.md
Executable file
36
learning/_index.md
Executable file
@@ -0,0 +1,36 @@
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type: doc
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title: "共享学习知识库"
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description: 团队共同学习的外部知识沉淀，按领域组织，不属于任何单一项目。
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status: seed
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created: 2026-07-06
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ingested: 2026-07-06
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source: 人工沉淀
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tags: [学习库, 知识沉淀]
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related: []
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# 共享学习知识库
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> 团队的「集体大脑」——把大家学到的外部知识、读书笔记、课程要点沉淀下来，人人可查、可复用。
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> 按**领域**分子目录；跨领域的用 `tags` 补充。
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## 领域
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| 领域 | 目录 | 内容 |
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|---|---|---|
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| AI | `learning/ai/` | 大模型/Agent/提示工程/工具 |
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| 管理 | `learning/management/` | 团队/流程/方法论 |
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| 行业 | `learning/industry/` | 所处行业的知识/趋势 |
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> 需要新领域？直接建 `learning/<领域>/` 目录即可（learning 内部分领域是轻量的，无需改契约）。
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## 怎么往里加
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- 一篇文章/一本书/一个课程要点 → `/kb-link <链接或文件>`，说明「放进 learning 的 X 领域」。
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- AI 自动：读原文 → 提炼要点 → 写成 `learning/<领域>/<slug>.md`（`type: doc` + `source_link` 指回原文）。
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- 原文不搬进库（编译链接模式），库保持精简。
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## 与项目的区别
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项目知识随项目结束沉淀归档；**学习库是长期资产**，跨项目复用。项目里用到某学习成果时，用 `[[wikilink]]` 链过来。
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0
learning/ai/.gitkeep
Executable file
0
learning/ai/.gitkeep
Executable file
31
learning/ai/karpathy-llm-wiki.md
Executable file
31
learning/ai/karpathy-llm-wiki.md
Executable file
@@ -0,0 +1,31 @@
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type: doc
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title: "卡帕西 LLM Wiki 方法论（编译>检索）"
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description: LLM 当编译器把原始资料编译成互链 wiki，查询时对已编译知识推理，而非每次重新检索。
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status: developing
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created: 2026-04-01
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ingested: 2026-07-06
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|
source: AI编译
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|
source_link: docs/03-知识库框架选型调研.md
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tags: [ai, 知识库, karpathy, 方法论]
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related:
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- "[[知识库框架选型调研]]"
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# 卡帕西 LLM Wiki 方法论
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> 学习库示例页：展示非项目信息如何用「编译链接」模式沉淀。精华进库、指针回原文。
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## 核心要点
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- **编译 > 检索**：LLM 读完所有源 → 抽概念、压缩、建交叉引用 → 产出结构化互链 wiki。查询时对**已编译知识**推理。
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- 对比传统 RAG：RAG 每次查询从零检索、不沉淀（「健忘症」）；LLM Wiki 知识累积复利。
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- 规模红线：纯 wiki 模式在 ~100 源/几百页后失效（index 不可导航），届时用向量库做导航层（混合）。
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## 我们的应用
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本知识库整体就是这套方法论的落地——单一 Git 真相源 + OKF frontmatter + 先不上向量库。详见 [[知识库框架选型调研]]。
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## 溯源
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完整调研见 `source_link`（`docs/03`），及其中列出的一手来源。
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0
learning/industry/.gitkeep
Executable file
0
learning/industry/.gitkeep
Executable file
0
learning/management/.gitkeep
Executable file
0
learning/management/.gitkeep
Executable file
4
meta/ingest-manifest.json
Executable file
4
meta/ingest-manifest.json
Executable file
@@ -0,0 +1,4 @@
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|
{
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|
"_comment": "摄入 hash 台账：去重用。P2+ 自动化后由单一执行者维护。key=内容 sha256, value=目标页相对路径。",
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|
"entries": {}
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||||||
|
}
|
||||||
101
meta/kb-contract.yaml
Executable file
101
meta/kb-contract.yaml
Executable file
@@ -0,0 +1,101 @@
|
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|
# 公司 AI 知识库 · 唯一机器可读契约 (Single Source of Truth)
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────
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# 这是 type 集 / 字段必填矩阵 / enum 的唯一真相源。
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# kb-lint-fm.py 运行时读取本文件判定，绝不硬编码。
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# CONVENTIONS.md / CLAUDE.md 只引用本文件，不复述内容。
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# 扩展 type = 修改本文件 (active: true) + 一次 PR。
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version: "1.0"
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# ── Type 体系 ──
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# active=true 的 type 进入 lint 白名单（激活即放行）。
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# reserved 的 type 首次真实需要时改 active: true 并建目录。
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types:
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# 核心 4 type（Day-1 激活）
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- name: project
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|
active: true
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dir: projects/<代号>/_index.md
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|
desc: 一个在跑项目的门户/概览页
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- name: decision
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|
active: true
|
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dir: projects/<代号>/decisions/
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|
desc: 一条明确决策及其背景、依据、参与人
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|
- name: conversation
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|
active: true
|
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|
dir: projects/<代号>/conversations/
|
||||||
|
desc: 聊天记录的结构化沉淀（摘录+要点）
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|
- name: doc
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|
active: true
|
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|
dir: projects/<代号>/docs/
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|
desc: 从外部汇入的正式文档（需求/方案/合同）
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# 预留 type（已登记，未激活；lint 暂不放行）
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|
- name: entity
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|
active: false
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|
dir: entities/
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|
desc: 一个实体（人/公司/客户/产品/供应商）
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|
- name: concept
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|
active: false
|
||||||
|
dir: concepts/
|
||||||
|
desc: 一个概念/术语/内部黑话
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|
- name: question
|
||||||
|
active: false
|
||||||
|
dir: questions/
|
||||||
|
desc: 查询回写的问答对
|
||||||
|
- name: runbook
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||||||
|
active: false
|
||||||
|
dir: runbooks/
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|
desc: 可重复执行的操作步骤/流程
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||||||
|
- name: metric
|
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|
active: false
|
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|
dir: metrics/
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|
desc: 一个指标及其口径、来源
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# ── 字段定义 ──
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# required: always（硬必填）| conditional（派生规则见 derived_rules）| optional
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# auto: AI 可自动补齐的字段（人无需手写）
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fields:
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|
type: { required: always, type: string, note: "唯一硬必填，缺失只报不猜" }
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|
status: { required: always, type: enum, auto: true, default: seed }
|
||||||
|
created: { required: always, type: date, auto: true, note: "内容产生时间，AI 从源推导或填今天" }
|
||||||
|
ingested: { required: always, type: date, auto: true, note: "汇入时间，AI 自动=今天" }
|
||||||
|
source: { required: conditional, type: enum, auto: true }
|
||||||
|
source_link: { required: conditional, type: string, auto: true }
|
||||||
|
title: { required: optional, type: string, auto: true, note: "AI 自动=H1 或文件名回填" }
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||||||
|
description: { required: optional, type: string }
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||||||
|
tags: { required: optional, type: list, note: "kebab-case" }
|
||||||
|
timestamp: { required: optional, type: date, note: "信息最后有效期" }
|
||||||
|
author: { required: optional, type: string }
|
||||||
|
related: { required: optional, type: list, note: "[[slug]] wikilink 强边" }
|
||||||
|
resource: { required: conditional, type: string, note: "metric 型必填：底层资源稳定链接" }
|
||||||
|
|
||||||
|
# ── enum 取值 ──
|
||||||
|
enums:
|
||||||
|
status: [seed, developing, mature]
|
||||||
|
source: [飞书文档, 飞书群, 微信群, 本地, NAS, 会议, 人工沉淀, AI编译]
|
||||||
|
|
||||||
|
# ── 派生必填规则（lint 据此判定，各处不再复述）──
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||||||
|
derived_rules:
|
||||||
|
# 外部渠道摄入的 doc/decision/conversation 页，溯源字段升为必填
|
||||||
|
- when:
|
||||||
|
type_in: [doc, decision, conversation]
|
||||||
|
source_in: [飞书文档, 飞书群, 微信群, NAS, 会议]
|
||||||
|
require: [source, source_link]
|
||||||
|
# metric 型必须带底层资源链接
|
||||||
|
- when:
|
||||||
|
type_in: [metric]
|
||||||
|
require: [resource]
|
||||||
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|
# ── 豁免（免 frontmatter，仓库脚手架而非知识页）──
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|
# lint 跳过这些路径
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|
frontmatter_exempt:
|
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|
- README.md
|
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- CONVENTIONS.md
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- CLAUDE.md
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- AI-CONTEXT.md # 全架构蒸馏入口：顶层脚手架，非 OKF 知识页
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- docs/**
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- meta/**
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|
- tools/** # 脚本与其 README：工具脚手架，非 OKF 知识页
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|
- .claude/** # CC 命令/配置：工具脚手架，非 OKF 知识页
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|
- "**/assets/**"
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|
- "**/.gitkeep"
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|
# type: project 的 _index.md 豁免溯源字段（非外部摄入）
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|
source_exempt_types: [project]
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14
meta/stats.md
Executable file
14
meta/stats.md
Executable file
@@ -0,0 +1,14 @@
|
|||||||
|
# 源计数 / 页数 —— 红线观察点（手动或简单脚本更新）
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#
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# P5 向量库红线：~100 源 / 几百页 + index 首读定位失效 + 摄入悖论。
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# 到线前「要不要上 RAG」默认答案=「不」。
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#
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# 用 `bash tools/kb-init.sh --stats` 或手动更新下表。
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| 指标 | 当前值 | 红线 | 说明 |
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|------|-------|------|------|
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| 项目数 | 0 | — | projects/ 下非 _example 目录数 |
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| 知识页数 | 0 | ~几百页 | 全库带 frontmatter 的 .md 数 |
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|
| 外部源数 | 0 | ~100 | 去重后的 source_link 数 |
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||||||
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|
> 最后更新：手动维护，见 git log。
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36
projects/_example/_index.md
Executable file
36
projects/_example/_index.md
Executable file
@@ -0,0 +1,36 @@
|
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---
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|
type: project
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title: "示例项目（Example）"
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description: 一个照抄即合规的 OKF 对齐示例项目，给同事看 frontmatter 与目录结构长什么样。
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|
status: developing
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|
created: 2026-06-18
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|
ingested: 2026-06-24
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|
tags: [示例, onboarding]
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|
related:
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- "[[decision-clientA-tiered-pricing]]"
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|
- "[[conversation-kickoff-20260618]]"
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# 示例项目（Example）
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> 这是给同事的活样板。新建真实项目请用 `bash tools/kb-init.sh <代号>`，不要复制本目录名 `_example`。
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## 概览
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虚构的「客户 A 定制化交付」项目，用来演示如何把项目资料结构化沉淀进知识库。
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## 进展
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- 2026-06-18 项目启动会，确定范围与需求方（见 conversations/）
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- 2026-06-20 定价策略拍板为阶梯定价（见 decisions/）
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## 关键决策
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- [[decision-clientA-tiered-pricing]] —— 采用阶梯定价而非一口价
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## 需求方 / 参与人
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- 需求方：客户 A 采购部
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- 内部：张三（商务）、李四（交付）
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## 资料索引
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- `docs/` ：外部汇入的正式文档（需求书/合同/方案）
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- `conversations/` ：聊天记录结构化沉淀
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- `decisions/` ：决策记录，每条挂溯源
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|
- `assets/` ：原始附件（唯一免 frontmatter 目录）
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0
projects/_example/assets/.gitkeep
Executable file
0
projects/_example/assets/.gitkeep
Executable file
31
projects/_example/conversations/conversation-kickoff-20260618.md
Executable file
31
projects/_example/conversations/conversation-kickoff-20260618.md
Executable file
@@ -0,0 +1,31 @@
|
|||||||
|
---
|
||||||
|
type: conversation
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|
title: "客户 A 项目启动会要点"
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|
description: 启动会摘录：确认交付范围、需求方对接人、首个里程碑时间。
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|
tags: [启动会, 客户-a, 需求]
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||||||
|
timestamp: 2026-06-18
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|
source: 会议
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||||||
|
source_link: https://company.feishu.cn/minutes/xxxx
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||||||
|
author: 李四
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|
created: 2026-06-18
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|
ingested: 2026-06-24
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|
status: developing
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related:
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- "[[示例项目（Example）]]"
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|
- "[[decision-clientA-tiered-pricing]]"
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# 客户 A 项目启动会要点
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## 摘录
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> 客户 A：本年度预算分季度到位，希望先小范围试点再扩量。
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> 我方李四：可先交付核心模块，二期再接扩展需求。
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## 要点
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- 交付范围：一期只做核心模块，扩展需求进二期
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- 需求方对接人：客户 A 采购部王经理
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- 首个里程碑：2026-07-15 完成一期验收
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|
- 遗留问题：定价方式待商务确认 → 后续在 [[decision-clientA-tiered-pricing]] 拍板
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## 溯源
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|
完整会议纪要见 `source_link`。
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33
projects/_example/decisions/decision-clientA-tiered-pricing.md
Executable file
33
projects/_example/decisions/decision-clientA-tiered-pricing.md
Executable file
@@ -0,0 +1,33 @@
|
|||||||
|
---
|
||||||
|
type: decision
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||||||
|
title: "客户 A 报价采用阶梯定价而非一口价"
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|
description: 因客户预算分期到位，改用阶梯定价锁定长期合作，牺牲首单毛利。
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|
tags: [报价, 客户-a, 定价策略]
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|
timestamp: 2026-06-20
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||||||
|
source: 飞书群
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|
source_link: https://company.feishu.cn/im/xxxx?msg=99231
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||||||
|
author: 张三
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|
created: 2026-06-20
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||||||
|
ingested: 2026-06-24
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|
status: mature
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|
related:
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- "[[示例项目（Example）]]"
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# 客户 A 报价采用阶梯定价而非一口价
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## 背景
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客户 A 采购部反馈本年度预算分季度到位，一口价方案会卡在首季审批。
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## 决策
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改用阶梯定价：首单让出约 8 个点毛利换取签下全年框架，后续订单按量回升。
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|
## 依据
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- 客户明确表达长期合作意向，LTV 显著高于单单毛利
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- 竞品报的是一口价，阶梯定价形成差异化
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## 参与人 · 时间
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- 张三（商务）、李四（交付），2026-06-20 飞书群讨论
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## 溯源
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原始讨论见 `source_link`（飞书群消息锚点）。
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0
projects/_example/docs/.gitkeep
Executable file
0
projects/_example/docs/.gitkeep
Executable file
29
projects/_example/docs/doc-clientA-phase1-requirements.md
Executable file
29
projects/_example/docs/doc-clientA-phase1-requirements.md
Executable file
@@ -0,0 +1,29 @@
|
|||||||
|
---
|
||||||
|
type: doc
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|
title: "客户 A 一期需求说明书（汇入）"
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|
description: 从飞书文档汇入的一期需求正式说明，交付范围的权威依据。
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|
tags: [需求, 客户-a, 合同附件]
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||||||
|
timestamp: 2026-06-19
|
||||||
|
source: 飞书文档
|
||||||
|
source_link: https://company.feishu.cn/docx/xxxxdocxtoken
|
||||||
|
author: 客户A采购部
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||||||
|
created: 2026-06-19
|
||||||
|
ingested: 2026-06-24
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||||||
|
status: mature
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|
related:
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|
- "[[示例项目（Example）]]"
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# 客户 A 一期需求说明书（汇入）
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> 本页由 `feishu-pull.py` 半自动导出，原文见 `source_link`。外部摄入页 `source`/`source_link` 为必填。
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## 一期范围
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- 核心模块 A、B
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- 不含扩展模块 C（进二期）
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## 验收标准
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- 2026-07-15 前完成一期功能验收，缺陷率 < 2%
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## 溯源
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|
以飞书原始文档为准，本页为结构化镜像。
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43
projects/wanniu-l1/_index.md
Normal file
43
projects/wanniu-l1/_index.md
Normal file
@@ -0,0 +1,43 @@
|
|||||||
|
---
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|
type: project
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title: "万牛会L1培训"
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|
description: AI数字员工应用实战培训项目，8月8-9日线上实训营
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|
status: developing
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|
created: 2026-07-08
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|
ingested: 2026-07-16
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|
tags: [培训, 万牛会, L1, AI]
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|
related:
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- "[[课程大纲v1]]"
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|
- "[[小班制20人]]"
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# 万牛会L1培训
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## 概览
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**万牛会L1培训**是面向企业员工的 AI 数字员工应用实战培训项目。
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- 时间：2026年8月8-9日
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- 形式：线上实训营
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- 目标：帮助学员掌握 Claude Code、Workflow 等工具
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## 进展
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- ✅ 2026-07-08：课程大纲 v1 完成
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- ✅ 2026-07-10：确定小班制（20人/班）
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- 🔄 2026-07-16：招生筹备中
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## 关键决策
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- [[小班制20人]] —— 采用小班制（20人/班）保证培训质量
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## 核心文档
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- [[课程大纲v1]] —— 2天课程安排与模块设计
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## 参与人
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- 项目负责人：qianqian
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- 讲师团队：qianqian（主讲）+ 技术团队（助教）
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- 招生对象：企业员工
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## 资料索引
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- `docs/` ：课程大纲、教学方案
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- `decisions/` ：培训模式、定价策略等决策
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- `conversations/` ：团队讨论记录
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- `assets/` ：课件、录屏等附件
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0
projects/wanniu-l1/assets/.gitkeep
Normal file
0
projects/wanniu-l1/assets/.gitkeep
Normal file
45
projects/wanniu-l1/decisions/小班制20人.md
Normal file
45
projects/wanniu-l1/decisions/小班制20人.md
Normal file
@@ -0,0 +1,45 @@
|
|||||||
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---
|
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|
type: decision
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|
title: "万牛会L1培训采用小班制（20人/班）"
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|
description: 为保证培训质量和互动效果，采用小班制，每班不超过20人
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|
tags: [培训, 万牛会, 小班制, L1]
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|
timestamp: 2026-07-10
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|
source: 飞书群
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|
source_link: https://company.feishu.cn/im/chat_placeholder
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|
author: qianqian
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|
status: mature
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|
created: 2026-07-10
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|
ingested: 2026-07-16
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|
related:
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- "[[wanniu-l1]]"
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# 万牛会L1培训采用小班制（20人/班）
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## 背景
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根据之前的培训经验，大班制（50+人）存在以下问题：
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- 学员互动不足
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- 讲师无法照顾到每个学员的进度
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- 实操环节混乱
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## 决策
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采用小班制，具体规则：
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- 每班不超过20人
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- 开多个班次覆盖需求
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- 每班配1名讲师 + 1名助教
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## 依据
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- 参考行业标准：AI培训最佳实践建议15-25人/班
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- 内部调研：往期学员反馈希望"老师能看到我的操作"
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- 成本核算：小班制虽然增加人力，但完课率提升30%，ROI更高
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## 参与人
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- 决策人：qianqian
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- 讨论参与：团队全员
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- 时间：2026-07-10 飞书群讨论
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## 影响
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- 招生计划：从单班50人调整为3班×20人
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- 师资需求：需额外招2名讲师
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- 场地需求：需3个独立教室
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0
projects/wanniu-l1/docs/.gitkeep
Normal file
0
projects/wanniu-l1/docs/.gitkeep
Normal file
67
projects/wanniu-l1/docs/课程大纲v1.md
Normal file
67
projects/wanniu-l1/docs/课程大纲v1.md
Normal file
@@ -0,0 +1,67 @@
|
|||||||
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---
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|
type: doc
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|
title: "万牛会L1培训 - 课程大纲 v1"
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|
description: AI数字员工应用实战课程大纲，包含Claude Code、Workflow编排、实战项目
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|
tags: [课程大纲, 万牛会, L1, AI培训]
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|
timestamp: 2026-07-08
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|
source: 飞书文档
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|
source_link: https://company.feishu.cn/docx/course_outline_placeholder
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|
author: qianqian
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|
status: mature
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created: 2026-07-08
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|
ingested: 2026-07-16
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|
related:
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|
- "[[wanniu-l1]]"
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|
- "[[小班制20人]]"
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# 万牛会L1培训 - 课程大纲 v1
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## 课程定位
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面向企业员工的 AI 数字员工应用实战培训，帮助学员掌握 Claude Code、Workflow 等工具，构建可复用的自动化技能。
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## 课程时长
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- 总时长：2天（8.8-8.9）
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- 每天：9:00-12:00, 14:00-18:00
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|
- 实操占比：60%
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## 课程模块
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### Day 1 上午：AI 工具基础
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|
- Claude Code 基本操作（1h）
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- 提示词工程入门（1h）
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|
- 实战：用 Claude 写第一个脚本（1h）
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|
### Day 1 下午：Workflow 编排
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|
- Workflow 概念与应用场景（1h）
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|
- 多 Agent 协作模式（1.5h）
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|
- 实战：构建知识库采集 Workflow（1.5h）
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|
### Day 2 上午：实战项目
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|
- 项目需求分析（0.5h）
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|
- 分组实战：选择业务场景（2h）
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||||||
|
- 中期答疑（0.5h）
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|
### Day 2 下午：优化与部署
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||||||
|
- Workflow 调优技巧（1h）
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|
- 部署与监控（1h）
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|
- 项目展示与点评（2h）
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## 学员要求
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- 有基本的文件操作能力
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- 会使用命令行更佳（非必须）
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- 带笔记本电脑（Mac/Windows 均可）
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## 师资配置
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根据 [[小班制20人]] 决策：
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- 每班20人
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- 1名讲师 + 1名助教
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- 讲师：qianqian 主讲
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- 助教：技术团队轮值
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## 交付物
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- 学员项目代码（Git 仓库）
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- 课程录屏
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|
- 课件 PPT
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|
- 学员反馈问卷
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0
questions/.gitkeep
Executable file
0
questions/.gitkeep
Executable file
131
tools/feishu-pull.py
Executable file
131
tools/feishu-pull.py
Executable file
@@ -0,0 +1,131 @@
|
|||||||
|
#!/usr/bin/env python3
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||||||
|
"""feishu-pull.py —— 飞书半自动单向导出（飞书 → docs/）
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|
MVP 形态：半自动单向。飞书只作「文档来源」，不直接写 Git。
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|
凭据走环境变量（绝不入库）：
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|
FEISHU_APP_ID, FEISHU_APP_SECRET
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|
用法:
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# 干跑（默认）：只打印将要导出什么，不落盘
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|
python3 tools/feishu-pull.py <代号> --doc <飞书文档token或url>
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||||||
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|
||||||
|
# 实际写入 projects/<代号>/docs/
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||||||
|
python3 tools/feishu-pull.py <代号> --doc <token> --write
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|
AI 自动补齐 frontmatter：title(H1回填) / ingested(今天) / source(飞书文档) / source_link。
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|
去重：写前查 meta/ingest-manifest.json 的内容 hash。
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|
注意：本文件是接口骨架。飞书 SDK 调用留 TODO，接入时填 _fetch_doc()。
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|
凭据缺失时优雅报错，不泄露。
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||||||
|
"""
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||||||
|
import sys
|
||||||
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import os
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||||||
|
import json
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||||||
|
import hashlib
|
||||||
|
import argparse
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||||||
|
import datetime
|
||||||
|
|
||||||
|
ROOT = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), ".."))
|
||||||
|
MANIFEST = os.path.join(ROOT, "meta", "ingest-manifest.json")
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def load_manifest():
|
||||||
|
if os.path.isfile(MANIFEST):
|
||||||
|
with open(MANIFEST, encoding="utf-8") as f:
|
||||||
|
return json.load(f)
|
||||||
|
return {"_comment": "", "entries": {}}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def save_manifest(m):
|
||||||
|
with open(MANIFEST, "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||||
|
json.dump(m, f, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def content_hash(text):
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||||||
|
return hashlib.sha256(text.encode("utf-8")).hexdigest()
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||||||
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||||||
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def _fetch_doc(token):
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"""接入飞书时实现：用 tenant_access_token 拉文档，返回 (标题, markdown 正文, 原始链接)。
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现为占位，避免误导：明确报未接入。"""
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||||||
|
app_id = os.environ.get("FEISHU_APP_ID")
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||||||
|
app_secret = os.environ.get("FEISHU_APP_SECRET")
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||||||
|
if not app_id or not app_secret:
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||||||
|
raise RuntimeError(
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||||||
|
"缺凭据：请设置环境变量 FEISHU_APP_ID / FEISHU_APP_SECRET（不要写进代码或 .env 入库）"
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)
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# TODO: 接入 lark-oapi SDK：
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# 1) POST /open-apis/auth/v3/tenant_access_token/internal
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# 2) GET /open-apis/docx/v1/documents/{token}/raw_content
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||||||
|
raise NotImplementedError(
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||||||
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"飞书 SDK 调用尚未接入（P2 阶段实现）。当前仅提供 frontmatter 自动补齐与去重骨架。"
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)
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||||||
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||||||
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def build_page(title, body, source_link):
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||||||
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today = datetime.date.today().isoformat()
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fm = (
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"---\n"
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"type: doc\n"
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f'title: "{title}"\n'
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||||||
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"status: seed\n"
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||||||
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f"created: {today}\n"
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||||||
|
f"ingested: {today}\n"
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||||||
|
"source: 飞书文档\n"
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||||||
|
f"source_link: {source_link}\n"
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||||||
|
"tags: []\n"
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||||||
|
"related: []\n"
|
||||||
|
"---\n\n"
|
||||||
|
f"# {title}\n\n"
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||||||
|
f"{body}\n"
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||||||
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)
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return fm
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def slugify(title):
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keep = "".join(c if c.isalnum() or c in " -_" else "" for c in title)
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return "-".join(keep.split())[:60] or "untitled"
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def main():
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ap = argparse.ArgumentParser(description="飞书半自动单向导出")
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ap.add_argument("code", help="项目代号（英文/拼音）")
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||||||
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ap.add_argument("--doc", required=True, help="飞书文档 token 或 URL")
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||||||
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ap.add_argument("--write", action="store_true", help="实际写盘（默认干跑）")
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||||||
|
args = ap.parse_args()
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||||||
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||||||
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outdir = os.path.join(ROOT, "projects", args.code, "docs")
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||||||
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try:
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||||||
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title, body, link = _fetch_doc(args.doc)
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||||||
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except (RuntimeError, NotImplementedError) as e:
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||||||
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print(f"[飞书导出未就绪] {e}", file=sys.stderr)
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||||||
|
sys.exit(2)
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||||||
|
page = build_page(title, body, link)
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||||||
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h = content_hash(body)
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||||||
|
manifest = load_manifest()
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||||||
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|
||||||
|
if h in manifest.get("entries", {}):
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print(f"[去重] 内容已存在于 {manifest['entries'][h]}，跳过。")
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||||||
|
return
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||||||
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||||||
|
fname = slugify(title) + ".md"
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||||||
|
dest = os.path.join(outdir, fname)
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||||||
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rel = os.path.relpath(dest, ROOT)
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||||||
|
|
||||||
|
if not args.write:
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||||||
|
print(f"[干跑] 将写入: {rel}\n--- frontmatter 预览 ---\n{page[:400]}...")
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||||||
|
print("加 --write 实际落盘。")
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||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
os.makedirs(outdir, exist_ok=True)
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||||||
|
with open(dest, "w", encoding="utf-8") as f:
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||||||
|
f.write(page)
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||||||
|
manifest.setdefault("entries", {})[h] = rel
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||||||
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save_manifest(manifest)
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||||||
|
print(f"[已导出] {rel}")
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||||||
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||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
main()
|
||||||
114
tools/feishu-render.py
Executable file
114
tools/feishu-render.py
Executable file
@@ -0,0 +1,114 @@
|
|||||||
|
#!/usr/bin/env python3
|
||||||
|
"""feishu-render.py —— 知识库 → 飞书呈现（单向 md→飞书，不回写）
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两种载体：
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--bitable 扫 projects 下页的 frontmatter，每页一条记录 upsert 到多维表格（结构型呈现，可筛选/看板）
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--docs 代号 把某项目的 _index + 决策同步为飞书云文档（叙事型呈现）
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||||||
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||||||
|
飞书只读呈现，写路径仍是 Obsidian/Git，防双写冲突。
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|
凭据由 lark-cli 自管，不入库。字段严格对齐 meta/kb-contract.yaml。
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用法:
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python3 tools/feishu-render.py --bitable [--dry-run]
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python3 tools/feishu-render.py --docs <代号> [--dry-run]
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||||||
|
注意：本文件是接口骨架。bitable app/table 的创建与 record 写入留 TODO，
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接入时填 _bitable_upsert()；docs 同步复用 lark-doc-manager。
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"""
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import sys
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import os
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import re
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import glob
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import argparse
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try:
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import yaml
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except ImportError:
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|
print("ERROR: 需要 PyYAML。请运行: pip install pyyaml", file=sys.stderr)
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sys.exit(2)
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||||||
|
ROOT = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), ".."))
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||||||
|
FM_RE = re.compile(r"^---\s*\n(.*?)\n---\s*\n", re.DOTALL)
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||||||
|
# 呈现给飞书多维表格的字段（对齐 kb-contract.yaml）
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|
BITABLE_FIELDS = ["type", "title", "status", "source", "created", "source_link"]
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def parse_fm(fp):
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text = open(fp, encoding="utf-8").read()
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m = FM_RE.match(text)
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|
if not m:
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return None
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||||||
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try:
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data = yaml.safe_load(m.group(1))
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||||||
|
return data if isinstance(data, dict) else None
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||||||
|
except yaml.YAMLError:
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||||||
|
return None
|
||||||
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|
||||||
|
def collect_pages():
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|
"""扫 projects 下所有知识页，返回 (相对路径, frontmatter) 列表。"""
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rows = []
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for fp in glob.glob(os.path.join(ROOT, "projects", "**", "*.md"), recursive=True):
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|
fm = parse_fm(fp)
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if fm and fm.get("type"):
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rel = os.path.relpath(fp, ROOT)
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||||||
|
project = rel.split(os.sep)[1] if os.sep in rel else ""
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rows.append((rel, project, fm))
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|
return rows
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|
def _bitable_upsert(rows, dry_run):
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|
"""接入时实现：通用 api 写多维表格记录。
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|
唯一键 = 页相对路径（防重复插入，做 upsert）。
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命令参考:
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lark-cli api POST /open-apis/bitable/v1/apps/{app}/tables/{table}/records \
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--data '{"fields": {...}}'
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"""
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print(f"[bitable] 采集到 {len(rows)} 页知识：")
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for rel, project, fm in rows:
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|
fields = {k: fm.get(k, "") for k in BITABLE_FIELDS}
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|
fields["项目"] = project
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fields["页路径"] = rel
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if dry_run:
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print(f" - {project}/{fm.get('type')}: {fm.get('title', rel)}")
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else:
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# TODO: lark-cli api POST .../records（含 app_token/table_id 配置）
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pass
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if not dry_run:
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raise NotImplementedError(
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"Bitable 写入尚未接入（P2-d）。需先创建多维表并配置 app_token/table_id。"
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|
"当前 --dry-run 可预览将同步的记录。"
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)
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def _docs_sync(code, dry_run):
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idx = os.path.join(ROOT, "projects", code, "_index.md")
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|
if not os.path.isfile(idx):
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|
print(f"ERROR: 找不到 projects/{code}/_index.md", file=sys.stderr)
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|
sys.exit(1)
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|
print(f"[docs] 将同步 projects/{code}/ 的 _index + 决策为飞书云文档")
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|
if dry_run:
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|
print(" （dry-run：实际同步走 lark-doc-manager / lark-cli docs +create/+update）")
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|
return
|
||||||
|
raise NotImplementedError(
|
||||||
|
"云文档同步走 lark-doc-manager skill（已激活）。接入时在此调用其创建/更新流程。"
|
||||||
|
)
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|
def main():
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ap = argparse.ArgumentParser(description="知识库 → 飞书呈现")
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g = ap.add_mutually_exclusive_group(required=True)
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||||||
|
g.add_argument("--bitable", action="store_true", help="同步全库到多维表格")
|
||||||
|
g.add_argument("--docs", metavar="代号", help="同步某项目为云文档")
|
||||||
|
ap.add_argument("--dry-run", action="store_true", help="只预览不写飞书")
|
||||||
|
args = ap.parse_args()
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||||||
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||||||
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if args.bitable:
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||||||
|
_bitable_upsert(collect_pages(), args.dry_run)
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|
else:
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||||||
|
_docs_sync(args.docs, args.dry_run)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
main()
|
||||||
576
tools/feishu-sync.py
Executable file
576
tools/feishu-sync.py
Executable file
@@ -0,0 +1,576 @@
|
|||||||
|
#!/usr/bin/env python3
|
||||||
|
"""feishu-sync.py —— 飞书文件夹递归镜像到本地（飞书 → 本地目录，单向）
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||||||
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||||||
|
把飞书云盘里一个文件夹（含所有子文件夹）完整拉到本地：
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|
- docx 云文档 → markdown 正文 + 图片下载到本地 assets/ + 图链接改本地路径 + 补 frontmatter
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- sheet/bitable → 导出 xlsx（在线表格）
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||||||
|
- file 上传件 → 原样下载（pdf/xmind/zip/视频…）
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- mindnote 在线思维导图 → 跳过（拉它旁边导出的 .pdf/.xmind 即可）
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||||||
|
- shortcut 快捷方式 → 跳过（只是指向别处的链接，无实际内容）
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|
凭据由 lark-cli 自管（lark-cli auth login），本脚本不碰任何密钥。
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用法:
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# 干跑（默认）：只列出将要拉什么，不落盘
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python3 tools/feishu-sync.py --folder <飞书文件夹token> --out <本地目录>
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|
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|
# 实际写盘
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||||||
|
python3 tools/feishu-sync.py --folder <token> --out <本地目录> --write
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||||||
|
|
||||||
|
去重：每篇内容算 sha256 记进 <out>/.feishu-sync-manifest.json，没变过下次跳过。
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|
"""
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|
import argparse
|
||||||
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import datetime
|
||||||
|
import hashlib
|
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import json
|
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|
import os
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||||||
|
import re
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||||||
|
import shutil
|
||||||
|
import subprocess
|
||||||
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import sys
|
||||||
|
|
||||||
|
# 飞书导出 markdown 里图片用的临时下载域名（会过期，需替换成本地路径）
|
||||||
|
STREAM_HOST = "internal-api-drive-stream.feishu.cn"
|
||||||
|
|
||||||
|
# 垃圾文件名：飞书/Mac 同步产生，不拉
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JUNK_NAMES = {".DS_Store", "DS_Store", ".ds_store", "Thumbs.db",
|
||||||
|
"desktop.ini", ".localized"}
|
||||||
|
|
||||||
|
# 大文件扩展名（视频/音频/压缩包/大 PPT）：--skip-big 时跳过。
|
||||||
|
# 这类无法转 markdown、体积大；飞书列表不返回体积，按扩展名判断最稳，
|
||||||
|
# 避免每个文件多发一次探测请求。
|
||||||
|
BIG_EXTS = {".mp4", ".mov", ".avi", ".mkv", ".wmv", ".flv", ".m4v",
|
||||||
|
".mp3", ".wav", ".zip", ".rar", ".7z", ".iso",
|
||||||
|
".pptx", ".ppt"}
|
||||||
|
# 每篇文档 URL 前缀按类型拼
|
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|
DOC_URL = {
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||||||
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"docx": "/docx/",
|
||||||
|
"doc": "/doc/",
|
||||||
|
"sheet": "/sheets/",
|
||||||
|
"bitable": "/base/",
|
||||||
|
"mindnote": "/mindnotes/",
|
||||||
|
"slides": "/slides/",
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def find_lark_cli():
|
||||||
|
"""定位 lark-cli，PATH 找不到就试常见位置。"""
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||||||
|
p = shutil.which("lark-cli")
|
||||||
|
if p:
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||||||
|
return p
|
||||||
|
for cand in [
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||||||
|
os.path.expanduser("~/.npm-global/bin/lark-cli"),
|
||||||
|
os.path.expanduser("~/.nvm/versions/node/v22.17.1/bin/lark-cli"),
|
||||||
|
]:
|
||||||
|
if os.path.isfile(cand):
|
||||||
|
return cand
|
||||||
|
# 最后从 nvm 目录里扫一个
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||||||
|
nvm = os.path.expanduser("~/.nvm/versions/node")
|
||||||
|
if os.path.isdir(nvm):
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||||||
|
for v in sorted(os.listdir(nvm), reverse=True):
|
||||||
|
cand = os.path.join(nvm, v, "bin", "lark-cli")
|
||||||
|
if os.path.isfile(cand):
|
||||||
|
return cand
|
||||||
|
sys.exit("找不到 lark-cli，请先安装并 `lark-cli auth login`。")
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
LARK = find_lark_cli()
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def lark(args, binary_out=None, timeout=60, cwd=None):
|
||||||
|
"""跑 lark-cli，返回解析后的 JSON（binary_out 模式返回 CompletedProcess）。
|
||||||
|
|
||||||
|
cwd：下载/导出类命令要求 --output 是「相对当前目录」的路径，故传 cwd=目标目录，
|
||||||
|
配合 --output ./文件名 使用（lark-cli 拒绝绝对路径）。
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
cmd = [LARK] + args
|
||||||
|
r = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True, timeout=timeout, cwd=cwd)
|
||||||
|
if binary_out is not None:
|
||||||
|
return r
|
||||||
|
if not r.stdout.strip():
|
||||||
|
raise RuntimeError(f"lark-cli 无输出: {' '.join(args)}\n{r.stderr[:300]}")
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
return json.loads(r.stdout)
|
||||||
|
except json.JSONDecodeError:
|
||||||
|
raise RuntimeError(f"lark-cli 输出非 JSON: {' '.join(args)}\n{r.stdout[:300]}")
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def list_folder(folder_token):
|
||||||
|
"""列一个文件夹里的直接子项（自动翻页）。返回 [{name,type,token,created_time,url}...]
|
||||||
|
|
||||||
|
folder_token 为空或 "ROOT" 时列云盘根目录（不传 --folder-token，飞书返回全部根目录项）。
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
is_root = not folder_token or folder_token == "ROOT"
|
||||||
|
items = []
|
||||||
|
page_token = None
|
||||||
|
while True:
|
||||||
|
args = ["drive", "files", "list", "--page-size", "200", "--as", "user", "--json"]
|
||||||
|
if not is_root:
|
||||||
|
args += ["--folder-token", folder_token]
|
||||||
|
if page_token:
|
||||||
|
args += ["--page-token", page_token]
|
||||||
|
res = lark(args)
|
||||||
|
data = res.get("data", {})
|
||||||
|
items.extend(data.get("files", []))
|
||||||
|
if data.get("has_more") and data.get("next_page_token"):
|
||||||
|
page_token = data["next_page_token"]
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
break
|
||||||
|
return items
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def list_bitable_tables(app_token):
|
||||||
|
"""列一个多维表格的所有子表。返回 [{table_id, name}...]。失败返回空列表。"""
|
||||||
|
tables = []
|
||||||
|
page_token = None
|
||||||
|
while True:
|
||||||
|
params = {"page_size": 100}
|
||||||
|
if page_token:
|
||||||
|
params["page_token"] = page_token
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
res = lark(["api", "GET",
|
||||||
|
f"/open-apis/bitable/v1/apps/{app_token}/tables",
|
||||||
|
"--params", json.dumps(params), "--as", "user", "--json"])
|
||||||
|
except RuntimeError:
|
||||||
|
return tables
|
||||||
|
data = res.get("data", {})
|
||||||
|
for it in data.get("items", []):
|
||||||
|
tables.append({"table_id": it.get("table_id"), "name": it.get("name", "")})
|
||||||
|
if data.get("has_more") and data.get("page_token"):
|
||||||
|
page_token = data["page_token"]
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
break
|
||||||
|
return tables
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def safe_name(name, token, ext=""):
|
||||||
|
"""把飞书文档名清成安全文件名；空名用 token。"""
|
||||||
|
name = (name or "").strip()
|
||||||
|
if not name:
|
||||||
|
name = token
|
||||||
|
name = re.sub(r'[/\\:*?"<>|]', "_", name)
|
||||||
|
name = name.strip(". ")[:120] or token
|
||||||
|
if ext and not name.lower().endswith(ext.lower()):
|
||||||
|
name += ext
|
||||||
|
return name
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def fetch_docx(token):
|
||||||
|
"""拉一篇 docx：返回 (markdown正文, [媒体 dict 按出现顺序])。
|
||||||
|
|
||||||
|
媒体 dict: {"token": file_token, "mime": mime}。同时覆盖两种飞书导出形态：
|
||||||
|
- 图片 → <img src="file_token" mime="image/..">
|
||||||
|
- 视频/文件嵌入 → <figure><source token="file_token" mime="video/..">
|
||||||
|
两者在 markdown 里分别渲染成  和 <figure><source href=过期链接>，
|
||||||
|
必须一起处理，否则视频类的过期链接会残留（违背「长久」）。
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
md_res = lark(["docs", "+fetch", "--doc", token,
|
||||||
|
"--doc-format", "markdown", "--detail", "simple",
|
||||||
|
"--as", "user", "--json"], timeout=120)
|
||||||
|
md = md_res.get("data", {}).get("document", {}).get("content", "")
|
||||||
|
|
||||||
|
xml_res = lark(["docs", "+fetch", "--doc", token,
|
||||||
|
"--doc-format", "xml", "--detail", "full",
|
||||||
|
"--as", "user", "--json"], timeout=120)
|
||||||
|
xml = xml_res.get("data", {}).get("document", {}).get("content", "")
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||||||
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||||||
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# 按出现顺序扫描 <img> 与 <source>（figure 内），保持与 md 中链接顺序一致
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media = []
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for m in re.finditer(r'<(img|source)\b([^>]*)>', xml):
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||||||
|
tag, attrs = m.group(1), m.group(2)
|
||||||
|
# img 的 file_token 在 src=；source 的在 token=
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||||||
|
if tag == "img":
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||||||
|
tm = re.search(r'\bsrc="([^"]+)"', attrs)
|
||||||
|
else:
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||||||
|
tm = re.search(r'\btoken="([^"]+)"', attrs)
|
||||||
|
if not tm:
|
||||||
|
continue
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||||||
|
mm = re.search(r'\bmime="([^"]+)"', attrs)
|
||||||
|
mime = mm.group(1) if mm else ("image/png" if tag == "img" else "")
|
||||||
|
media.append({"token": tm.group(1), "mime": mime})
|
||||||
|
return md, media
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||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def download_media(file_token, out_dir, basename):
|
||||||
|
"""下一张文档内图片，返回本地文件名（含扩展名），失败返回 None。
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||||||
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|
lark-cli 的 --output 只认「相对当前目录」的路径，故 cwd=out_dir + --output ./basename。
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||||||
|
"""
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||||||
|
os.makedirs(out_dir, exist_ok=True)
|
||||||
|
r = lark(["docs", "+media-download", "--token", file_token,
|
||||||
|
"--output", "./" + basename, "--overwrite", "--as", "user", "--json"],
|
||||||
|
timeout=120, cwd=out_dir)
|
||||||
|
saved = r.get("data", {}).get("saved_path")
|
||||||
|
if saved and os.path.isfile(saved):
|
||||||
|
return os.path.basename(saved)
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||||||
|
# 兜底：目录里找 basename.*
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||||||
|
for f in os.listdir(out_dir):
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||||||
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if f.startswith(os.path.basename(basename)):
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||||||
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return f
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||||||
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return None
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||||||
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|
||||||
|
def localize_images(md, media, assets_dir, assets_rel, doc_slug, write):
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||||||
|
"""把 md 里会过期的飞书 stream 链接处理掉，保证不残留死链（长久性铁律）。
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||||||
|
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||||||
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- 图片 (mime=image/*) → 下载到本地 assets/，链接改本地相对路径
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||||||
|
- 视频/其它 (mime=video/* 等) → 不下载，整段换成 `> 📎 [媒体已省略：类型，见原文]`
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||||||
|
- 任何形态的过期链接都在最后兜底清除，绝不残留。
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||||||
|
|
||||||
|
media 与 md 中过期链接按出现顺序一一对应（fetch_docx 已保证顺序）。
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||||||
|
返回 (新md, 下载成功的图片数, 媒体总数)。
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|
"""
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||||||
|
img_got = 0
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||||||
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|
||||||
|
# 处理每个媒体：图片下载、非图片省略。按序消费 media，逐个替换 md 中第一个未处理的过期链接。
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|
def consume_next_link(new_text, replacement):
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||||||
|
"""把 new_text 中第一个出现的过期 stream 链接（含其外层包装）替换掉。
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||||||
|
|
||||||
|
覆盖飞书导出的三种媒体形态；alt 用非贪婪匹配，兼容 alt 里含 ] [ 等字符。
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||||||
|
"""
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||||||
|
host = re.escape(STREAM_HOST)
|
||||||
|
pats = [
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# 形态1：markdown 图片 ；alt 非贪婪，兼容 alt 内含 ]
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|
r'!\[.*?\]\(https://' + host + r'/[^)]+\)',
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||||||
|
# 形态2：<figure><source ... href="stream_url" .../></figure>
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||||||
|
r'<figure\b[^>]*>\s*<source\b[^>]*\bhref="https://'
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||||||
|
+ host + r'/[^"]+"[^>]*/?>\s*</figure>',
|
||||||
|
# 形态3：HTML <img ... href="stream_url" .../>（表格单元格内常见）
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r'<img\b[^>]*\bhref="https://' + host + r'/[^"]+"[^>]*/?>',
|
||||||
|
]
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best = None
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||||||
|
for p in pats:
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||||||
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m = re.search(p, new_text)
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||||||
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if m and (best is None or m.start() < best.start()):
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best = m
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||||||
|
if best is None:
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||||||
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return new_text, False
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||||||
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return new_text[:best.start()] + replacement + new_text[best.end():], True
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||||||
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new_md = md
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||||||
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for i, item in enumerate(media):
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||||||
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mime = (item.get("mime") or "").lower()
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if mime.startswith("image/"):
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||||||
|
ext = "." + mime.split("/", 1)[1].split("+")[0] if "/" in mime else ".png"
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||||||
|
fname = f"{doc_slug}-img{i+1}"
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||||||
|
if write:
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||||||
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got = download_media(item["token"], assets_dir, fname)
|
||||||
|
rep = f"" if got else None
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||||||
|
else:
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||||||
|
rep = f""
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||||||
|
if rep:
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||||||
|
new_md, ok = consume_next_link(new_md, rep)
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||||||
|
if ok and write:
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||||||
|
img_got += 1
|
||||||
|
# 下载失败则不消费，留给兜底清理
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|
else:
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kind = mime.split("/", 1)[0] if "/" in mime else "媒体"
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||||||
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note = f"> 📎 [已省略{kind}媒体，原文见 source_link]"
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|
new_md, _ = consume_next_link(new_md, note)
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||||||
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||||||
|
# 兜底：清除任何仍残留的过期 stream 链接（各种包装形态），绝不留死链。
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||||||
|
# 顺序从「包装最完整」到「最裸」，逐层收网；最后一条裸 URL catch-all 确保零残留。
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||||||
|
NOTE = "> 📎 [已省略媒体，原文见 source_link]"
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||||||
|
H = re.escape(STREAM_HOST)
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||||||
|
# 形态A：<figure><source href="stream"...></figure>
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||||||
|
new_md = re.sub(
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||||||
|
r'<figure\b[^>]*>\s*<source\b[^>]*\bhref="https://' + H
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||||||
|
+ r'/[^"]+"[^>]*/?>\s*</figure>', NOTE, new_md)
|
||||||
|
# 形态B：HTML <img ... src/href="stream" ...>（含表格 <td> 里的）
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||||||
|
new_md = re.sub(
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||||||
|
r'<img\b[^>]*\b(?:src|href)="https://' + H + r'/[^"]*"[^>]*/?>',
|
||||||
|
NOTE, new_md)
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||||||
|
# 形态C：markdown 。alt 用 [\s\S]*? 非贪婪，允许 alt 内含 ] 等特殊字符
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||||||
|
new_md = re.sub(
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||||||
|
r'!\[[\s\S]*?\]\(https://' + H + r'/[^)]+\)', NOTE, new_md)
|
||||||
|
# 形态D：兜底 catch-all——任何裸露的 stream URL（连同可能的 markdown 链接括号）
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||||||
|
new_md = re.sub(r'\(https://' + H + r'/[^)]+\)', "(见原文)", new_md)
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||||||
|
new_md = re.sub(r'https://' + H + r'/\S+', "〔媒体链接已省略〕", new_md)
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||||||
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||||||
|
return new_md, img_got, len(media)
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||||||
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||||||
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||||||
|
def build_frontmatter(title, source_link, created_date):
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||||||
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today = datetime.date.today().isoformat()
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title_esc = title.replace('"', "'")
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|
return (
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"---\n"
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"type: doc\n"
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f'title: "{title_esc}"\n'
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"source: 飞书文档\n"
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||||||
|
f"source_link: {source_link}\n"
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||||||
|
f"created: {created_date}\n"
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||||||
|
f"ingested: {today}\n"
|
||||||
|
"status: seed\n"
|
||||||
|
"tags: []\n"
|
||||||
|
"related: []\n"
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|
"---\n\n"
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||||||
|
)
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||||||
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def ts_to_date(ts):
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try:
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return datetime.datetime.fromtimestamp(int(ts)).date().isoformat()
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except (ValueError, TypeError):
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return datetime.date.today().isoformat()
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def load_manifest(path):
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if os.path.isfile(path):
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|
try:
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return json.load(open(path, encoding="utf-8"))
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||||||
|
except (json.JSONDecodeError, OSError):
|
||||||
|
pass
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|
return {"_comment": "feishu-sync 去重台账：key=内容sha256, value=本地相对路径", "entries": {}}
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|
|
||||||
|
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||||||
|
def save_manifest(path, m):
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||||||
|
json.dump(m, open(path, "w", encoding="utf-8"), ensure_ascii=False, indent=2)
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|
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# ── 统计 ──
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STATS = {"docx": 0, "file": 0, "export": 0, "csv": 0, "skip": 0, "skipbig": 0, "dedup": 0, "img": 0, "fail": 0}
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class ProgressList(list):
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|
"""记录每条处理结果的列表；LIVE=True 时 append 即实时打印并 flush，
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|
让同事在长时间同步中能看到逐条动态，而不是一片死寂。"""
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LIVE = False
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def append(self, line):
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super().append(line)
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if ProgressList.LIVE:
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print(line, flush=True)
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||||||
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PLAN = ProgressList() # 干跑记录待办；写盘时实时打印进度
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def handle_item(item, rel_path, out_root, host, manifest, write, skip_big=False):
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typ = item.get("type")
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|
name = item.get("name", "")
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||||||
|
token = item.get("token")
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created = ts_to_date(item.get("created_time"))
|
||||||
|
local_dir = os.path.join(out_root, rel_path) if rel_path else out_root
|
||||||
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||||||
|
# 垃圾文件直接跳过（.DS_Store 等）
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if name.strip() in JUNK_NAMES:
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STATS["skip"] += 1
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
if typ == "shortcut":
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||||||
|
STATS["skip"] += 1
|
||||||
|
PLAN.append(f" ⏭️ 跳过快捷方式: {rel_path}/{name}")
|
||||||
|
return
|
||||||
|
if typ == "mindnote":
|
||||||
|
STATS["skip"] += 1
|
||||||
|
PLAN.append(f" ⏭️ 跳过在线思维导图(拉旁边导出件): {rel_path}/{name}")
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
if typ == "docx":
|
||||||
|
slug = safe_name(name, token).rsplit(".", 1)[0]
|
||||||
|
fname = slug + ".md"
|
||||||
|
dest = os.path.join(local_dir, fname)
|
||||||
|
rel_dest = os.path.relpath(dest, out_root)
|
||||||
|
src_link = f"https://{host}{DOC_URL.get('docx','/docx/')}{token}"
|
||||||
|
if not write:
|
||||||
|
PLAN.append(f" 📄 docx → {rel_dest} (+图片到 assets/)")
|
||||||
|
STATS["docx"] += 1
|
||||||
|
return
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
md, media = fetch_docx(token)
|
||||||
|
h = hashlib.sha256(md.encode("utf-8")).hexdigest()
|
||||||
|
if h in manifest["entries"]:
|
||||||
|
STATS["dedup"] += 1
|
||||||
|
PLAN.append(f" ♻️ 未变跳过: {rel_dest}")
|
||||||
|
return
|
||||||
|
assets_dir = os.path.join(local_dir, "assets")
|
||||||
|
new_md, got, total = localize_images(
|
||||||
|
md, media, assets_dir, "assets", slug, write=True)
|
||||||
|
STATS["img"] += got
|
||||||
|
title = name or slug
|
||||||
|
# H1 回填 title：若正文首行是 # 标题，用它
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||||||
|
m = re.match(r"^#\s+(.+)", new_md.strip())
|
||||||
|
if m:
|
||||||
|
title = m.group(1).strip()
|
||||||
|
os.makedirs(local_dir, exist_ok=True)
|
||||||
|
page = build_frontmatter(title, src_link, created) + new_md.strip() + "\n"
|
||||||
|
open(dest, "w", encoding="utf-8").write(page)
|
||||||
|
manifest["entries"][h] = rel_dest
|
||||||
|
STATS["docx"] += 1
|
||||||
|
PLAN.append(f" ✅ {rel_dest} (图 {got}/{total})")
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
STATS["fail"] += 1
|
||||||
|
PLAN.append(f" ❌ docx 失败 {rel_dest}: {str(e)[:120]}")
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
if typ == "sheet":
|
||||||
|
base_name = safe_name(name, token)
|
||||||
|
fname = base_name + ".xlsx"
|
||||||
|
dest = os.path.join(local_dir, fname)
|
||||||
|
rel_dest = os.path.relpath(dest, out_root)
|
||||||
|
if not write:
|
||||||
|
PLAN.append(f" 📊 sheet → {rel_dest} (导出 xlsx)")
|
||||||
|
STATS["export"] += 1
|
||||||
|
return
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
os.makedirs(local_dir, exist_ok=True)
|
||||||
|
# lark-cli 的 --output-dir 也只认 cwd 内的相对路径，故 cwd=目标目录 + 相对 "."
|
||||||
|
lark(["drive", "+export", "--token", token, "--doc-type", "sheet",
|
||||||
|
"--file-extension", "xlsx", "--output-dir", ".",
|
||||||
|
"--file-name", base_name,
|
||||||
|
"--overwrite", "--as", "user", "--json"],
|
||||||
|
timeout=180, cwd=local_dir)
|
||||||
|
STATS["export"] += 1
|
||||||
|
PLAN.append(f" ✅ {rel_dest}")
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
STATS["fail"] += 1
|
||||||
|
PLAN.append(f" ❌ 导出失败 {rel_dest}: {str(e)[:120]}")
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
if typ == "bitable":
|
||||||
|
# 双轨：.base 原生存档（保真、可导回）+ 每个子表一份 csv（可读、可检索）
|
||||||
|
base_name = safe_name(name, token)
|
||||||
|
rel_base = os.path.relpath(os.path.join(local_dir, base_name + ".base"), out_root)
|
||||||
|
if not write:
|
||||||
|
PLAN.append(f" 🗂️ bitable → {rel_base} (.base 存档 + 各子表 csv)")
|
||||||
|
STATS["export"] += 1
|
||||||
|
return
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
os.makedirs(local_dir, exist_ok=True)
|
||||||
|
# ① .base 原生格式存档
|
||||||
|
lark(["drive", "+export", "--token", token, "--doc-type", "bitable",
|
||||||
|
"--file-extension", "base", "--output-dir", ".",
|
||||||
|
"--file-name", base_name,
|
||||||
|
"--overwrite", "--as", "user", "--json"],
|
||||||
|
timeout=180, cwd=local_dir)
|
||||||
|
STATS["export"] += 1
|
||||||
|
PLAN.append(f" ✅ {rel_base}")
|
||||||
|
# ② 每个子表导一份 csv（可读检索）
|
||||||
|
tables = list_bitable_tables(token)
|
||||||
|
for t in tables:
|
||||||
|
sub_id = t.get("table_id")
|
||||||
|
sub_name = safe_name(t.get("name") or sub_id, sub_id)
|
||||||
|
csv_fname = f"{base_name}-{sub_name}"
|
||||||
|
rel_csv = os.path.relpath(
|
||||||
|
os.path.join(local_dir, csv_fname + ".csv"), out_root)
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
lark(["drive", "+export", "--token", token,
|
||||||
|
"--doc-type", "bitable", "--file-extension", "csv",
|
||||||
|
"--sub-id", sub_id, "--output-dir", ".",
|
||||||
|
"--file-name", csv_fname,
|
||||||
|
"--overwrite", "--as", "user", "--json"],
|
||||||
|
timeout=180, cwd=local_dir)
|
||||||
|
STATS["csv"] += 1
|
||||||
|
PLAN.append(f" ↳ csv {rel_csv}")
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
STATS["fail"] += 1
|
||||||
|
PLAN.append(f" ↳ ❌ csv 失败 {rel_csv}: {str(e)[:80]}")
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
STATS["fail"] += 1
|
||||||
|
PLAN.append(f" ❌ bitable 失败 {rel_base}: {str(e)[:120]}")
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
if typ == "file":
|
||||||
|
fname = safe_name(name, token)
|
||||||
|
dest = os.path.join(local_dir, fname)
|
||||||
|
rel_dest = os.path.relpath(dest, out_root)
|
||||||
|
# 按扩展名跳过大文件（视频等）；飞书列表不返回体积，靠扩展名判断，避免逐个多发请求
|
||||||
|
if skip_big and os.path.splitext(fname)[1].lower() in BIG_EXTS:
|
||||||
|
STATS["skipbig"] += 1
|
||||||
|
PLAN.append(f" ⏭️ 跳过大文件(--skip-big): {rel_dest}")
|
||||||
|
return
|
||||||
|
if not write:
|
||||||
|
PLAN.append(f" 📎 file → {rel_dest} (原样下载)")
|
||||||
|
STATS["file"] += 1
|
||||||
|
return
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
os.makedirs(local_dir, exist_ok=True)
|
||||||
|
# lark-cli 的 --output 只认「cwd 内的相对路径」，所以 cwd=目标目录 + 相对文件名
|
||||||
|
lark(["drive", "+download", "--file-token", token,
|
||||||
|
"--output", "./" + fname, "--overwrite", "--as", "user", "--json"],
|
||||||
|
timeout=300, cwd=local_dir)
|
||||||
|
STATS["file"] += 1
|
||||||
|
PLAN.append(f" ✅ {rel_dest}")
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
STATS["fail"] += 1
|
||||||
|
PLAN.append(f" ❌ 下载失败 {rel_dest}: {str(e)[:120]}")
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
# 其它未知类型
|
||||||
|
STATS["skip"] += 1
|
||||||
|
PLAN.append(f" ⏭️ 未知类型 {typ}: {rel_path}/{name}")
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def walk(folder_token, rel_path, out_root, host, manifest, write, skip_big=False, depth=0):
|
||||||
|
if depth > 20:
|
||||||
|
PLAN.append(f" ⚠️ 目录过深(>20层)，停在 {rel_path}")
|
||||||
|
return
|
||||||
|
items = list_folder(folder_token)
|
||||||
|
for it in items:
|
||||||
|
if it.get("type") == "folder":
|
||||||
|
sub = os.path.join(rel_path, safe_name(it.get("name"), it.get("token"))) if rel_path \
|
||||||
|
else safe_name(it.get("name"), it.get("token"))
|
||||||
|
PLAN.append(f"📁 {sub}/")
|
||||||
|
walk(it["token"], sub, out_root, host, manifest, write, skip_big, depth + 1)
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
handle_item(it, rel_path, out_root, host, manifest, write, skip_big)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def main():
|
||||||
|
ap = argparse.ArgumentParser(description="飞书文件夹递归镜像到本地")
|
||||||
|
ap.add_argument("--folder", required=True, help="飞书文件夹 token")
|
||||||
|
ap.add_argument("--out", required=True, help="本地输出目录")
|
||||||
|
ap.add_argument("--host", default="ncnc1z9jg8c4.feishu.cn",
|
||||||
|
help="飞书租户域名(拼 source_link 用)")
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ap.add_argument("--write", action="store_true", help="实际写盘(默认干跑)")
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||||||
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ap.add_argument("--skip-big", action="store_true",
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||||||
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help="跳过大文件(视频/压缩包/PPT 等，见 BIG_EXTS)，只拉可转 markdown 的文档")
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args = ap.parse_args()
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||||||
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out_root = os.path.abspath(args.out)
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||||||
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manifest_path = os.path.join(out_root, ".feishu-sync-manifest.json")
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||||||
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manifest = load_manifest(manifest_path)
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||||||
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||||||
|
mode = "写盘" if args.write else "干跑(不落盘)"
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print(f"=== feishu-sync [{mode}] ===")
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print(f"飞书文件夹: {args.folder}")
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print(f"本地输出: {out_root}\n")
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if args.write:
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os.makedirs(out_root, exist_ok=True)
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|
ProgressList.LIVE = True # 写盘时逐条实时打印进度，避免长时间无输出
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||||||
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print("正在扫描飞书并逐个同步，下面会实时显示进度（文件多时需十几分钟，请耐心等待）：\n", flush=True)
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try:
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walk(args.folder, "", out_root, args.host, manifest, args.write, args.skip_big)
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except Exception as e:
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# 顶层兜底：飞书未登录/登录过期/网络异常时，给人话而非一屏 Traceback
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msg = str(e)
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if any(k in msg for k in ("access_token", "unauthor", "登录", "auth",
|
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|
"not configured", "identity", "401", "403")):
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||||||
|
print("\n⚠️ 飞书未登录或登录已过期。请先运行 `lark-cli auth login "
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|
"--domain drive,docs --recommend` 扫码登录，再重试。", file=sys.stderr)
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|
else:
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print(f"\n⚠️ 同步中断：{msg[:200]}\n"
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" 若反复出现，请把本提示截图求助。", file=sys.stderr)
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sys.exit(2)
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|
# 干跑：最后一次性打印全部计划；写盘：已在处理时实时打印过，不再重复
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if not args.write:
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print("\n".join(PLAN))
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print("\n=== 汇总 ===")
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print(f"云文档 docx: {STATS['docx']} 在线表格/bitable导出: {STATS['export']} "
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f"bitable子表csv: {STATS['csv']} 上传文件: {STATS['file']}")
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print(f"跳过(思维导图/快捷方式): {STATS['skip']} 跳过大文件: {STATS['skipbig']} "
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|
f"去重跳过: {STATS['dedup']} 图片下载: {STATS['img']} 失败: {STATS['fail']}")
|
||||||
|
|
||||||
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if args.write:
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|
save_manifest(manifest_path, manifest)
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|
print(f"\n台账已更新: {manifest_path}")
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|
else:
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|
print("\n以上为干跑预览。加 --write 实际落盘。")
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|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
main()
|
||||||
43
tools/kb-bot/README.md
Executable file
43
tools/kb-bot/README.md
Executable file
@@ -0,0 +1,43 @@
|
|||||||
|
# kb-bot —— 飞书群知识库问答机器人
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|
> 群里 @机器人 提问 → 查知识库 → 带溯源回复。**长连接，无需公网服务器。**
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|
> 底座：lark-cli（bot 身份自管凭据，不入库）。详见 `docs/08-飞书双向前端方案.md`。
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## 组件
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| 文件 | 作用 |
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|---|---|
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| `subscribe.sh` | 起 WebSocket 长连接，把 @机器人 群消息事件落到 `events/` |
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| `handle.py` | 轮询 `events/`，抽问题→调 `/kb-ask`→`lark-cli` 回复 |
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| `send.sh` | 手动发消息（验证发消息通路用） |
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## 分步验证
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```bash
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# P2-a 发消息：查群 id 后手动发一条
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|
lark-cli im +chat-search --query "你的群名"
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bash tools/kb-bot/send.sh oc_xxxxx "**kb-bot 上线测试**"
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# P2-b 收消息：起长连接，去群里 @机器人 说句话，看 events/ 是否落文件
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|
bash tools/kb-bot/subscribe.sh # 前台观察
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# P2-c 闭环：另开一个终端跑消费者
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python3 tools/kb-bot/handle.py --watch
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```
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## 常驻部署（验证通过后）
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跑在任一常开机器（Mac mini / VPS 皆可，长连接不挑落点）：
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```bash
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|
nohup bash tools/kb-bot/subscribe.sh > /tmp/kb-bot-sub.log 2>&1 &
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nohup python3 tools/kb-bot/handle.py --watch > /tmp/kb-bot-handle.log 2>&1 &
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||||||
|
```
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|
稳定后再包成 launchd(macOS)/systemd(Linux) 常驻服务。
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## 铁律（继承知识库）
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|
- 机器人**只读**知识库，绝不写/删。
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- 答案强制带 `source_link` 溯源；无据回「知识库暂无」，**绝不编造**（由 `/kb-ask` 保证）。
|
||||||
|
- `events/` 与 `.seen-msg-ids` 是运行时产物，已 gitignore。
|
||||||
120
tools/kb-bot/handle.py
Executable file
120
tools/kb-bot/handle.py
Executable file
@@ -0,0 +1,120 @@
|
|||||||
|
#!/usr/bin/env python3
|
||||||
|
"""handle.py —— 消费飞书群消息事件，调 /kb-ask 回答，回复到群。
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|
轮询 events/ 目录（subscribe.sh 落的事件文件）：
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|
过滤 @机器人 的消息 → 抽问题 → CC headless 跑 /kb-ask → lark-cli 回复。
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|
用法:
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python3 tools/kb-bot/handle.py # 轮询一轮已有事件后退出
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python3 tools/kb-bot/handle.py --watch # 常驻轮询
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|
铁律：只读知识库、答案带溯源、无据报 Gap、绝不编造（由 /kb-ask 保证）。
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凭据由 lark-cli 自管，不在本脚本。
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|
"""
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import sys
|
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import os
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import re
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import json
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import time
|
||||||
|
import subprocess
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|
|
||||||
|
BOT_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
|
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|
ROOT = os.path.abspath(os.path.join(BOT_DIR, "..", ".."))
|
||||||
|
EVENTS_DIR = os.path.join(BOT_DIR, "events")
|
||||||
|
DONE_DIR = os.path.join(BOT_DIR, "events", ".done")
|
||||||
|
SEEN_FILE = os.path.join(BOT_DIR, ".seen-msg-ids")
|
||||||
|
|
||||||
|
os.environ["PATH"] = os.path.expanduser("~/.npm-global/bin") + ":" + os.environ.get("PATH", "")
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def load_seen():
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||||||
|
if os.path.isfile(SEEN_FILE):
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|
return set(open(SEEN_FILE, encoding="utf-8").read().split())
|
||||||
|
return set()
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||||||
|
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||||||
|
|
||||||
|
def mark_seen(mid):
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||||||
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with open(SEEN_FILE, "a", encoding="utf-8") as f:
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|
f.write(mid + "\n")
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||||||
|
|
||||||
|
def extract(event):
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||||||
|
"""从事件里取 (message_id, chat_id, 纯文本问题)；非群 @ 消息返回 None。"""
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||||||
|
# --compact 扁平结构；兼容原始嵌套结构
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||||||
|
mid = event.get("message_id") or event.get("event", {}).get("message", {}).get("message_id")
|
||||||
|
chat_id = event.get("chat_id") or event.get("event", {}).get("message", {}).get("chat_id")
|
||||||
|
text = event.get("text") or ""
|
||||||
|
if not text:
|
||||||
|
content = event.get("content") or event.get("event", {}).get("message", {}).get("content", "")
|
||||||
|
if isinstance(content, str) and content:
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
text = json.loads(content).get("text", "")
|
||||||
|
except json.JSONDecodeError:
|
||||||
|
text = content
|
||||||
|
if not (mid and chat_id and text):
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||||||
|
return None
|
||||||
|
# 剥离 @_user_1 等 @ 标记
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||||||
|
q = re.sub(r"@_?\w+", "", text).strip()
|
||||||
|
if not q:
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||||||
|
return None
|
||||||
|
return mid, chat_id, q
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def ask_kb(question):
|
||||||
|
"""调 CC headless 跑 /kb-ask，返回答案文本。"""
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||||||
|
try:
|
||||||
|
r = subprocess.run(
|
||||||
|
["claude", "-p", f"/kb-ask {question}"],
|
||||||
|
cwd=ROOT, capture_output=True, text=True, timeout=180,
|
||||||
|
)
|
||||||
|
return (r.stdout or "").strip() or "（知识库查询无输出，请稍后重试）"
|
||||||
|
except FileNotFoundError:
|
||||||
|
return "（CC 未安装，无法查询）"
|
||||||
|
except subprocess.TimeoutExpired:
|
||||||
|
return "（查询超时，请缩小问题范围）"
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def reply(chat_id, mid, answer):
|
||||||
|
subprocess.run(
|
||||||
|
["lark-cli", "im", "+messages-reply",
|
||||||
|
"--message-id", mid, "--markdown", answer, "--as", "bot"],
|
||||||
|
capture_output=True, text=True,
|
||||||
|
)
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||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def process_once(seen):
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||||||
|
if not os.path.isdir(EVENTS_DIR):
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||||||
|
return
|
||||||
|
os.makedirs(DONE_DIR, exist_ok=True)
|
||||||
|
for fn in sorted(os.listdir(EVENTS_DIR)):
|
||||||
|
fp = os.path.join(EVENTS_DIR, fn)
|
||||||
|
if not fn.endswith(".json") or not os.path.isfile(fp):
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
event = json.load(open(fp, encoding="utf-8"))
|
||||||
|
except (json.JSONDecodeError, OSError):
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
parsed = extract(event)
|
||||||
|
if parsed:
|
||||||
|
mid, chat_id, q = parsed
|
||||||
|
if mid not in seen:
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||||||
|
answer = ask_kb(q)
|
||||||
|
reply(chat_id, mid, answer)
|
||||||
|
mark_seen(mid)
|
||||||
|
seen.add(mid)
|
||||||
|
print(f"[kb-bot] answered {mid}: {q[:40]}")
|
||||||
|
os.replace(fp, os.path.join(DONE_DIR, fn))
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def main():
|
||||||
|
seen = load_seen()
|
||||||
|
watch = "--watch" in sys.argv[1:]
|
||||||
|
while True:
|
||||||
|
process_once(seen)
|
||||||
|
if not watch:
|
||||||
|
break
|
||||||
|
time.sleep(3)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
main()
|
||||||
24
tools/kb-bot/send.sh
Executable file
24
tools/kb-bot/send.sh
Executable file
@@ -0,0 +1,24 @@
|
|||||||
|
#!/usr/bin/env bash
|
||||||
|
# send.sh —— 手动发一条 markdown 消息到飞书群（P2-a 验证发消息通路）
|
||||||
|
#
|
||||||
|
# 用法:
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|
# bash tools/kb-bot/send.sh <chat-id> "markdown 内容"
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||||||
|
# # chat-id 用 lark-cli im +chat-search --query "群名" 查
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||||||
|
#
|
||||||
|
# 加 --dry-run 只打印不发。
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||||||
|
set -euo pipefail
|
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|
export PATH="$HOME/.npm-global/bin:$PATH"
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||||||
|
|
||||||
|
CHAT_ID="${1:-}"
|
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|
CONTENT="${2:-}"
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||||||
|
|
||||||
|
if [ -z "$CHAT_ID" ] || [ -z "$CONTENT" ]; then
|
||||||
|
echo "用法: bash tools/kb-bot/send.sh <chat-id> \"markdown 内容\"" >&2
|
||||||
|
echo "提示: 先用 lark-cli im +chat-search --query \"群名\" 查 chat-id" >&2
|
||||||
|
exit 1
|
||||||
|
fi
|
||||||
|
|
||||||
|
lark-cli im +messages-send \
|
||||||
|
--chat-id "$CHAT_ID" \
|
||||||
|
--markdown "$CONTENT" \
|
||||||
|
--as bot
|
||||||
35
tools/kb-bot/subscribe.sh
Executable file
35
tools/kb-bot/subscribe.sh
Executable file
@@ -0,0 +1,35 @@
|
|||||||
|
#!/usr/bin/env bash
|
||||||
|
# subscribe.sh —— 飞书群消息长连接订阅（WebSocket，无需公网回调）
|
||||||
|
#
|
||||||
|
# 起一个常驻长连接，把 @机器人 的群消息事件逐条落到 events/ 目录，
|
||||||
|
# 由 handle.py 消费。单实例锁由 lark-cli 保证（勿加 --force）。
|
||||||
|
#
|
||||||
|
# 用法:
|
||||||
|
# bash tools/kb-bot/subscribe.sh # 前台跑
|
||||||
|
# nohup bash tools/kb-bot/subscribe.sh & # 后台常驻
|
||||||
|
#
|
||||||
|
# 依赖: lark-cli 已装且 bot 身份可用（lark-cli auth status）。
|
||||||
|
set -euo pipefail
|
||||||
|
|
||||||
|
BOT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
|
||||||
|
EVENTS_DIR="$BOT_DIR/events"
|
||||||
|
mkdir -p "$EVENTS_DIR"
|
||||||
|
|
||||||
|
export PATH="$HOME/.npm-global/bin:$PATH"
|
||||||
|
|
||||||
|
if ! command -v lark-cli >/dev/null 2>&1; then
|
||||||
|
echo "ERROR: lark-cli 不在 PATH。请先安装并 lark-cli auth login。" >&2
|
||||||
|
exit 2
|
||||||
|
fi
|
||||||
|
|
||||||
|
echo "[kb-bot] 订阅飞书群消息事件 → $EVENTS_DIR"
|
||||||
|
echo "[kb-bot] 只收 im.message.receive_v1；Ctrl-C 停止。"
|
||||||
|
|
||||||
|
# --output-dir: 每个事件写成独立 JSON 文件，handle.py 轮询消费
|
||||||
|
# --compact: 扁平化，提取 text，去噪
|
||||||
|
# --quiet: 抑制 stderr 状态噪音（避免日志泄露）
|
||||||
|
exec lark-cli event +subscribe \
|
||||||
|
--event-types im.message.receive_v1 \
|
||||||
|
--compact \
|
||||||
|
--quiet \
|
||||||
|
--output-dir "$EVENTS_DIR"
|
||||||
80
tools/kb-init.sh
Executable file
80
tools/kb-init.sh
Executable file
@@ -0,0 +1,80 @@
|
|||||||
|
#!/usr/bin/env bash
|
||||||
|
# kb-init.sh —— 幂等建项目骨架
|
||||||
|
# 用法:
|
||||||
|
# bash tools/kb-init.sh <代号> # 建 projects/<代号>/ 骨架 + _index.md(type: project, status: seed)
|
||||||
|
# bash tools/kb-init.sh --stats # 打印源计数（更新 meta/stats.md 参考值）
|
||||||
|
# 约束: <代号> 用英文/拼音，禁纯中文目录名（Claude Code 会把中文编码为 - 导致碰撞）。
|
||||||
|
set -euo pipefail
|
||||||
|
|
||||||
|
# 定位库根（本脚本在 tools/ 下）
|
||||||
|
ROOT="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")/.." && pwd)"
|
||||||
|
|
||||||
|
usage() { grep '^#' "$0" | sed 's/^# \{0,1\}//'; exit "${1:-0}"; }
|
||||||
|
|
||||||
|
# ── --stats: 红线观察点 ──
|
||||||
|
if [[ "${1:-}" == "--stats" ]]; then
|
||||||
|
proj=$(find "$ROOT/projects" -mindepth 1 -maxdepth 1 -type d ! -name '_example' 2>/dev/null | wc -l | tr -d ' ')
|
||||||
|
pages=$(grep -rl '^type:' "$ROOT/projects" "$ROOT/entities" "$ROOT/concepts" "$ROOT/questions" 2>/dev/null | wc -l | tr -d ' ')
|
||||||
|
srcs=$(grep -rh '^source_link:' "$ROOT/projects" 2>/dev/null | sort -u | wc -l | tr -d ' ')
|
||||||
|
echo "项目数: $proj | 知识页数: $pages | 外部源数(去重): $srcs"
|
||||||
|
exit 0
|
||||||
|
fi
|
||||||
|
|
||||||
|
CODE="${1:-}"
|
||||||
|
[[ -z "$CODE" || "$CODE" == "-h" || "$CODE" == "--help" ]] && usage 0
|
||||||
|
|
||||||
|
# 中文目录名保护
|
||||||
|
if echo "$CODE" | LC_ALL=C grep -q '[^ -~]'; then
|
||||||
|
echo "错误: 代号 '$CODE' 含非 ASCII 字符。请用英文/拼音（禁纯中文目录名）。" >&2
|
||||||
|
exit 1
|
||||||
|
fi
|
||||||
|
|
||||||
|
PDIR="$ROOT/projects/$CODE"
|
||||||
|
if [[ -d "$PDIR" ]]; then
|
||||||
|
echo "项目已存在: projects/$CODE （幂等：不覆盖，仅补齐缺失子目录）"
|
||||||
|
fi
|
||||||
|
|
||||||
|
mkdir -p "$PDIR"/{docs,decisions,conversations,assets}
|
||||||
|
for sub in docs assets; do [[ -f "$PDIR/$sub/.gitkeep" ]] || touch "$PDIR/$sub/.gitkeep"; done
|
||||||
|
|
||||||
|
INDEX="$PDIR/_index.md"
|
||||||
|
if [[ -f "$INDEX" ]]; then
|
||||||
|
echo "保留已有 _index.md（幂等）: projects/$CODE/_index.md"
|
||||||
|
else
|
||||||
|
TODAY="$(date +%F)"
|
||||||
|
cat > "$INDEX" <<EOF
|
||||||
|
---
|
||||||
|
type: project
|
||||||
|
title: "$CODE"
|
||||||
|
description:
|
||||||
|
status: seed
|
||||||
|
created: $TODAY
|
||||||
|
ingested: $TODAY
|
||||||
|
tags: []
|
||||||
|
related: []
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
# $CODE
|
||||||
|
|
||||||
|
## 概览
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|
一句话说明本项目是什么、当前在做什么。
|
||||||
|
|
||||||
|
## 进展
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|
-
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||||||
|
|
||||||
|
## 关键决策
|
||||||
|
（见 decisions/，用 [[slug]] 链接）
|
||||||
|
|
||||||
|
## 需求方 / 参与人
|
||||||
|
-
|
||||||
|
|
||||||
|
## 资料索引
|
||||||
|
- docs/ ：外部汇入文档
|
||||||
|
- conversations/ ：聊天沉淀
|
||||||
|
- decisions/ ：决策记录
|
||||||
|
EOF
|
||||||
|
echo "已创建: projects/$CODE/_index.md (type: project, status: seed)"
|
||||||
|
fi
|
||||||
|
|
||||||
|
echo "骨架就绪: projects/$CODE/{docs,decisions,conversations,assets}"
|
||||||
|
echo "下一步: 丢资料 + 一句说明，或运行 kb-lint-fm.py 校验。"
|
||||||
178
tools/kb-lint-fm.py
Executable file
178
tools/kb-lint-fm.py
Executable file
@@ -0,0 +1,178 @@
|
|||||||
|
#!/usr/bin/env python3
|
||||||
|
"""kb-lint-fm.py —— frontmatter 校验器
|
||||||
|
|
||||||
|
单一真相源：读 meta/kb-contract.yaml 判定 type 白名单 / 必填矩阵 / enum，
|
||||||
|
绝不硬编码 type 或字段清单。
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用法:
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python3 tools/kb-lint-fm.py [路径...] # 默认扫全库
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python3 tools/kb-lint-fm.py projects/foo # 只扫某目录/文件
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退出码:
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0 = 全部通过
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1 = 有错误（缺硬必填 / 未激活 type / enum 非法 / 派生必填缺失）
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2 = 运行环境问题（缺 PyYAML / 缺契约文件）
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供 CC 判定：非 0 即需处理。
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"""
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import sys
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import os
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import re
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import fnmatch
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try:
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import yaml
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except ImportError:
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print("ERROR: 需要 PyYAML。请运行: pip install pyyaml", file=sys.stderr)
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sys.exit(2)
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ROOT = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), ".."))
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||||||
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CONTRACT_PATH = os.path.join(ROOT, "meta", "kb-contract.yaml")
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FM_RE = re.compile(r"^---\s*\n(.*?)\n---\s*\n", re.DOTALL)
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def load_contract():
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if not os.path.isfile(CONTRACT_PATH):
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print(f"ERROR: 缺契约文件 {CONTRACT_PATH}", file=sys.stderr)
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sys.exit(2)
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with open(CONTRACT_PATH, encoding="utf-8") as f:
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return yaml.safe_load(f)
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def is_exempt(rel, patterns):
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for pat in patterns:
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if fnmatch.fnmatch(rel, pat) or fnmatch.fnmatch(rel, pat.rstrip("/") + "/*"):
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return True
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# 目录型 glob（docs/**）也匹配 docs/ 下任意层
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for pat in patterns:
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if pat.endswith("/**") and rel.startswith(pat[:-2]):
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return True
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return False
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def parse_frontmatter(text):
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m = FM_RE.match(text)
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if not m:
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return None, "缺 frontmatter 块（--- 开头）"
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try:
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data = yaml.safe_load(m.group(1))
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except yaml.YAMLError as e:
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return None, f"frontmatter YAML 解析失败: {e}"
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if not isinstance(data, dict):
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return None, "frontmatter 不是键值映射"
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return data, None
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def collect_md(paths):
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files = []
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for p in paths:
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ap = os.path.abspath(p)
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if os.path.isfile(ap) and ap.endswith(".md"):
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files.append(ap)
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elif os.path.isdir(ap):
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for dp, _, fns in os.walk(ap):
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|
for fn in fns:
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if fn.endswith(".md"):
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files.append(os.path.join(dp, fn))
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||||||
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return sorted(set(files))
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def check_derived(data, rules):
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"""返回派生必填字段名列表"""
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req = []
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t = data.get("type")
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src = data.get("source")
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for rule in rules or []:
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w = rule.get("when", {})
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ok = True
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||||||
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if "type_in" in w and t not in w["type_in"]:
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||||||
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ok = False
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||||||
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if "source_in" in w and src not in w["source_in"]:
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||||||
|
ok = False
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||||||
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if ok:
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req.extend(rule.get("require", []))
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return req
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def main():
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contract = load_contract()
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types = {t["name"]: t for t in contract.get("types", [])}
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active = {n for n, t in types.items() if t.get("active")}
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fields = contract.get("fields", {})
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enums = contract.get("enums", {})
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exempt = contract.get("frontmatter_exempt", [])
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||||||
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source_exempt_types = set(contract.get("source_exempt_types", []))
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||||||
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derived = contract.get("derived_rules", [])
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always_required = [f for f, spec in fields.items()
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if spec.get("required") == "always"]
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targets = sys.argv[1:] or [ROOT]
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files = collect_md(targets)
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errors = 0
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warnings = 0
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checked = 0
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for fp in files:
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rel = os.path.relpath(fp, ROOT)
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||||||
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if is_exempt(rel, exempt):
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|
continue
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checked += 1
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||||||
|
with open(fp, encoding="utf-8") as f:
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||||||
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text = f.read()
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data, err = parse_frontmatter(text)
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if err:
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print(f"[ERROR] {rel}: {err}")
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errors += 1
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continue
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# type 硬必填 + 白名单
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t = data.get("type")
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if not t:
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print(f"[ERROR] {rel}: 缺硬必填字段 type")
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errors += 1
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|
continue
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if t not in types:
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||||||
|
print(f"[ERROR] {rel}: 未知 type '{t}'（不在契约中，扩展需改 kb-contract.yaml）")
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|
errors += 1
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||||||
|
elif t not in active:
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||||||
|
print(f"[ERROR] {rel}: type '{t}' 已登记但未激活（改契约 active: true 再用）")
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errors += 1
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|
# 其余硬必填
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for f_ in always_required:
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if f_ == "type":
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continue
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if data.get(f_) in (None, ""):
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print(f"[ERROR] {rel}: 缺硬必填字段 {f_}")
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|
errors += 1
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# 派生必填（project 型豁免溯源）
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req = check_derived(data, derived)
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if t in source_exempt_types:
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req = [r for r in req if r not in ("source", "source_link")]
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for f_ in req:
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|
if data.get(f_) in (None, ""):
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||||||
|
print(f"[ERROR] {rel}: 派生必填缺失 {f_}（type={t} + source 条件触发）")
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|
errors += 1
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||||||
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|
# enum 校验
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for f_, allowed in enums.items():
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v = data.get(f_)
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|
if v is not None and v not in allowed:
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|
print(f"[ERROR] {rel}: 字段 {f_}='{v}' 不在 enum {allowed}")
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|
errors += 1
|
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|
|
||||||
|
# 软提示：建议但非必填的 title
|
||||||
|
if not data.get("title"):
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|
print(f"[WARN] {rel}: 建议补 title（AI 可自动=H1 或文件名）")
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|
warnings += 1
|
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|
print(f"\n检查 {checked} 页 | 错误 {errors} | 警告 {warnings}")
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sys.exit(1 if errors else 0)
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|
if __name__ == "__main__":
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|
main()
|
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353
完整项目现状报告.md
Normal file
353
完整项目现状报告.md
Normal file
@@ -0,0 +1,353 @@
|
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|
# 公司知识库（company-kb）完整项目现状与落地方案
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> 基于完整代码审查和实际状态验证的准确报告
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> 更新时间：2026-07-16
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> 验证方式：逐文件读取 + 目录扫描 + 工具检查
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## 📊 项目真实现状（不是猜测）
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### 一、项目定位与设计理念
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**这是什么**：
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- 一个 AI-native 的公司知识库系统
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- **不是**只有飞书集成，而是一个**完整的知识管理框架**
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|
- 核心理念：单一 Git 真相源 + OKF frontmatter + AI 主执行 + 可生长不重做
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|
**关键设计原则**（从 AI-CONTEXT.md 提取）：
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|
1. **单一真相源** = Git 仓库本身，文件即真相，无数据库
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|
2. **OKF frontmatter** = 每页顶部的结构化元数据（type/title/source/tags等）
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|
3. **溯源铁律** = AI 回答必须挂原始链接，无据报 Gap，绝不编造
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|
4. **反过度工程** = 编译层（P4）、向量库（P5）按信号触发延后，默认不上
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### 二、完整目录结构（实际扫描结果）
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company-kb-v0.1-mvp-20260707/
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├── README.md ← 总索引
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|
├── AI-CONTEXT.md ← AI 的单一入口（全景蒸馏）
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|
├── CLAUDE.md ← Claude 项目级工作记忆
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|
├── CONVENTIONS.md ← 录入宪法
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|
├── .gitignore ← Git 忽略规则
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│
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├── docs/ ← 治理文档（12篇）
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|
│ ├── 01-方案总览.md
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|
│ ├── 02-首个闭环-项目资料.md
|
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|
│ ├── 03-知识库框架选型调研.md
|
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|
│ ├── 04-架构.md
|
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|
│ ├── 05-路线图.md
|
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|
│ ├── 06-工具链.md
|
||||||
|
│ ├── 07-AI-native工作流.md
|
||||||
|
│ ├── 08-飞书双向前端方案.md
|
||||||
|
│ ├── 09-同事使用指南.md
|
||||||
|
│ ├── 10-部署与运维.md
|
||||||
|
│ ├── 11-信息全景与非项目结构.md
|
||||||
|
│ ├── 12-治理与规则维护.md
|
||||||
|
│ └── obsidian-setup.md
|
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|
│
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|
├── meta/ ← 契约与统计
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|
│ ├── kb-contract.yaml ← 唯一契约（type/字段/enum规则）
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|
│ ├── stats.md ← 源计数观察点
|
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|
│ └── ingest-manifest.json ← 去重台账
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||||||
|
│
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|
├── projects/ ← 项目知识
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|
│ ├── _example/ ← 示例项目（模板）
|
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|
│ │ ├── _index.md ← 项目门户
|
||||||
|
│ │ ├── docs/ ← 外部文档
|
||||||
|
│ │ ├── decisions/ ← 决策记录
|
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|
│ │ ├── conversations/ ← 聊天沉淀
|
||||||
|
│ │ └── assets/ ← 附件
|
||||||
|
│ └── wanniu-l1/ ← 真实项目（我帮你创建的测试项目）
|
||||||
|
│ ├── _index.md
|
||||||
|
│ ├── docs/课程大纲v1.md
|
||||||
|
│ ├── decisions/小班制20人.md
|
||||||
|
│ └── ...
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|
│
|
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|
├── company/ ← 公司基本信息
|
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|
│ └── _index.md ← （骨架已建，内容待填充）
|
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|
│
|
||||||
|
├── learning/ ← 共享学习库
|
||||||
|
│ ├── _index.md
|
||||||
|
│ ├── ai/ ← AI 相关学习
|
||||||
|
│ ├── management/ ← 管理相关
|
||||||
|
│ └── industry/ ← 行业知识
|
||||||
|
│
|
||||||
|
├── entities/ ← 实体知识（预留，未激活）
|
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|
├── concepts/ ← 概念知识（预留，未激活）
|
||||||
|
├── questions/ ← 问题知识（预留，未激活）
|
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|
│
|
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|
├── tools/ ← 工具脚本
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|
│ ├── kb-init.sh ← ✅ 完整实现：项目骨架生成
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|
│ ├── kb-lint-fm.py ← ✅ 完整实现：frontmatter校验
|
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|
│ ├── feishu-sync.py ← ✅ 完整实现：飞书采集（你已有的）
|
||||||
|
│ ├── feishu-pull.py ← ⚠️ 骨架（TODO标记）
|
||||||
|
│ ├── feishu-render.py ← ⚠️ 骨架（TODO标记）
|
||||||
|
│ ├── kb-bridge.py ← ❌ 不存在（需创建）
|
||||||
|
│ └── kb-bot/ ← ✅ 完整实现：飞书群机器人
|
||||||
|
│ ├── subscribe.sh ← WebSocket长连接收消息
|
||||||
|
│ ├── handle.py ← 处理消息+调/kb-ask+回复
|
||||||
|
│ ├── send.sh ← 手动发送测试
|
||||||
|
│ └── README.md ← 使用说明
|
||||||
|
│
|
||||||
|
└── .claude/commands/ ← Claude Code 命令
|
||||||
|
├── kb-ask.md ← 查询知识库
|
||||||
|
├── kb-check.md ← 健康检查
|
||||||
|
├── kb-ingest.md ← 录入资料
|
||||||
|
├── kb-link.md ← 建立关联
|
||||||
|
├── kb-new.md ← 新建项目
|
||||||
|
├── kb-save.md ← 保存知识
|
||||||
|
└── kb-status.md ← 查看统计
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```
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### 三、实际数据（meta/stats.md）
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| 指标 | 当前值 | 说明 |
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|------|-------|------|
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| **项目数** | 1个（wanniu-l1，测试项目） | _example 不计 |
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|
| **知识页数** | 7页 | 包含 _index、docs、decisions |
|
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|
| **外部源数** | ~3个 | 测试数据 |
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|
| **状态** | **P0 阶段完成，P1 测试阶段** | 骨架已建，首个项目已有示例内容 |
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|
### 四、分阶段实施路线图（docs/05-路线图.md）
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| 阶段 | 目标 | 当前状态 | 进入下阶段信号 |
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|------|------|---------|---------------|
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| **P0 骨架+规范** | 定死物理形态+契约+命令雏形 | ✅ **已完成** | kb-init/kb-lint能跑、CC能读引用 |
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||||||
|
| **P1 首个项目闭环** | 一个项目资料全汇入、可溯源问答 | 🔄 **进行中** | wanniu-l1已建，待补充更多真实内容 |
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|
| **P2 多项目+飞书导入** | 扩到多项目+feishu-pull半自动导入 | ⏳ 未开始 | 项目数≥3、飞书成主要文档源 |
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|
| **P3 全公司领域** | 加company/domains分区+Obsidian成熟 | ⏳ 未开始 | 非项目知识需求强烈 |
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|
| **P4 编译层** | 生成互链wiki+hot/index | ⏳ 未开始 | _index首读定位失效+摄入悖论 |
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|
| **P5 向量库** | 向量库导航层 | ⏳ 未开始 | ~100源/几百页+index定位不准 |
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**当前阶段判定**：**P0完成，P1进行中**（有测试项目但缺真实内容）
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|
## 🔧 工具与功能实现状态
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### 已完整实现（可直接使用）
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| 工具 | 完成度 | 功能 | 验证结果 |
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|------|--------|------|---------|
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| **kb-init.sh** | ✅ 100% | 创建项目骨架（_index+4个子目录） | 已验证：创建了wanniu-l1 |
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|
| **kb-lint-fm.py** | ✅ 100% | 读契约校验frontmatter | 已验证：能跑，依赖PyYAML |
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|
| **feishu-sync.py** | ✅ 100% | 飞书采集+转markdown+下载图片+去重 | 你已有的（飞书同步工具包） |
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|
| **kb-bot/** | ✅ 100% | 飞书群机器人（WebSocket+调/kb-ask） | 代码完整，依赖齐全，未实测 |
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||||||
|
| **7个/kb-*命令** | ✅ 100% | Claude Code快捷命令 | .claude/commands/全部存在 |
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|
| **meta/kb-contract.yaml** | ✅ 100% | type/字段/enum契约 | 定义了9个type（4个激活） |
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|
### 部分实现（骨架/TODO）
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| 工具 | 状态 | 缺失内容 |
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|------|------|---------|
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|
| **feishu-pull.py** | ⚠️ 骨架 | TODO标记：飞书SDK调用未实现 |
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|
| **feishu-render.py** | ⚠️ 骨架 | TODO标记：多维表格写入未实现 |
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|
### 未实现（需创建）
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| 工具 | 状态 | 作用 |
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|------|------|------|
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| **kb-bridge.py** | ❌ 不存在 | 飞书markdown → 知识库知识页的桥接 |
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|
| **auto-sync.sh** | ❌ 不存在 | 整合feishu-sync+kb-bridge的定时脚本 |
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|
| **Git仓库部署** | ❌ 未建 | NAS Gitea真相源 |
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## 🤖 机器人现状梳理
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### bot-v2（阿里云ECS，已上线）
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**位置**：`47.110.48.113:/opt/bot-v2`
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**技术栈**：Node.js + lark-cli + SQLite
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**功能**（9大能力）：
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1. 快速问答（Claude API）
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2. 整理聊天历史（拉取+分析）
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|
3. 存知识库（推送到飞书多维表格）
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|
4. 生图（Gemini API）
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|
5. RAG 检索
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|
6. 会议纪要自动生成
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|
7. 任务队列异步处理
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8. 上下文记忆（SQLite）
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9. 多群白名单配置
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**与知识库关系**：
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- ❌ 目前**未连接**知识库（不能查 projects/）
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- ✅ 有自己的知识存储（SQLite + 飞书多维表格）
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- 🔄 **可扩展**：可以加一个"查知识库"功能
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### kb-bot（知识库内置，未部署）
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**位置**：`company-kb/tools/kb-bot/`
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**技术栈**：Python + lark-cli + Claude Code CLI
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**功能**（1个能力）：
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- 查知识库问答（调 `/kb-ask` → 读 projects/ → 溯源回答）
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**与知识库关系**：
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- ✅ **深度整合**（直接读 projects/，遵守溯源铁律）
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- ❌ **未部署**（代码完整但没实际运行验证）
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- 📋 **定位**：轻量专注版，只做知识库问答
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### 两者定位对比
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| 维度 | bot-v2 | kb-bot |
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|------|--------|--------|
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| **定位** | 全能助手（生产主力） | 知识库专属问答 |
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| **功能范围** | 9大功能 | 1个功能 |
|
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| **知识源** | SQLite + 飞书多维表格 | Git仓库 projects/ |
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| **溯源能力** | 一般 | 强（frontmatter强制） |
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| **部署状态** | ✅ 已上线 | ❌ 未部署 |
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| **维护成本** | 高（代码多） | 低（200行） |
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## 🎯 核心缺失环节（阻碍完整落地的）
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### 缺失1：Git 真相源未搭建
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**现状**：知识库只是本地文件夹（SynologyDrive 同步盘）
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**缺失**：
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- ❌ NAS Gitea 仓库未建（http://192.168.0.101:3002/robert/company-kb）
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- ❌ 本地工作副本未 clone（~/work/company-kb/）
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- ❌ 无版本控制、协作机制
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**影响**：
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- 无法多人协作
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- 无法回滚版本
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- 无法审计变更
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- 机器人无法通过 Git 同步知识库
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### 缺失2：飞书采集链路未打通
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**现状**：有 feishu-sync.py（能拉飞书），但没有 kb-bridge.py（转知识页）
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**缺失**：
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- ❌ kb-bridge.py 不存在（飞书markdown → 完整frontmatter → projects/）
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- ❌ auto-sync.sh 不存在（整合采集+桥接的定时脚本）
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- ❌ 定时任务未配置
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**影响**：
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- 飞书文档不能自动进入知识库
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- 需要手动 `/kb-ingest` 录入（低效）
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### 缺失3：bot-v2 和知识库未打通
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**现状**：bot-v2 在 ECS 运行，但不能查 projects/
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**缺失**：
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- ❌ bot-v2 没有"查知识库"功能
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- ❌ ECS 上没有 Git clone 知识库
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- ❌ 没有定期 Git pull 同步机制
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**影响**：
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- 群里不能问"万牛会L1怎么安排的"（查不到 projects/）
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- 知识库和机器人是两套系统
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## 📋 完整落地的正确路径（不是猜测）
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### 阶段0：搭建Git真相源（必做，1小时）
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**目标**：知识库变成"活的"，有版本控制
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**步骤**：
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1. NAS上建Gitea仓库：`git init --bare company-kb.git`
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2. 本地clone：`git clone ssh://...@192.168.0.101/.../company-kb.git ~/work/company-kb`
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3. 推送现有内容：`cp -r 现有知识库/* ~/work/company-kb/ && git push`
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**验证**：能 `git pull/push`，NAS上能看到提交记录
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### 阶段1：打通飞书采集链路（P2核心，1-2天）
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**目标**：飞书文档自动拉取 → 转知识页 → Git
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**步骤**：
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1. 创建 kb-bridge.py（我帮你生成，调用Claude API分析+生成frontmatter）
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2. 测试：feishu-sync → kb-bridge → lint → git push
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3. 创建 auto-sync.sh（整合两个脚本）
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4. 配置定时任务（NAS cron，每天10:00）
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**验证**：飞书新文档第二天自动出现在 projects/
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### 阶段2：bot-v2整合知识库查询（1天）
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**目标**：群里能问知识库问题
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**方案A**（推荐）：bot-v2加"查知识库"功能
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- ECS上 `git clone` 知识库
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- 装 Claude Code CLI
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- router.js 加判断：如果问题含"项目/知识库" → 调 `claude -p "/kb-ask xxx"`
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**方案B**：部署独立的kb-bot
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- 部署到NAS或ECS
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- 用另一个机器人账号
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- 专门做知识库问答
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**验证**：群里@机器人问"万牛会L1怎么安排的"，能回答并带source_link
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### 阶段3：补充真实内容（持续）
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**目标**：从P1测试阶段到P1完成
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**步骤**：
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1. 录入2-3个真实项目（用 kb-init.sh 创建）
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2. 每个项目录入5-10条知识（决策/文档/聊天）
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3. 用 `/kb-ask` 验证查询效果
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4. 同事试用，收集反馈
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**完成标准**：同事认可价值，产生复制需求（进入P2信号）
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## 🚨 关键澄清（我之前的错误）
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### 错误1：说kb-bot是"空壳"
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**纠正**：kb-bot代码100%完整，逻辑清晰，依赖齐全。我当时没读内容就下判断，错了，认错。
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### 错误2：瞎猜你的需求和现状
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**纠正**：没搞清楚你有bot-v2、知识库设计理念、P0-P5路线图，就给建议，导致绕圈子。这次系统读完所有文档，确认了真实现状。
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### 错误3：把company-kb当成"飞书项目"
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**纠正**：company-kb是**完整的知识管理框架**，飞书只是采集源之一（还有NAS投递区、手动录入）。它有完整的架构设计、治理文档、工具链、命令系统。
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## ✅ 现在给你的是什么
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**一份准确的现状报告**：
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1. ✅ 完整目录结构（实际扫描）
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2. ✅ 每个工具的真实状态（逐个验证）
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3. ✅ 分阶段路线图（从文档提取）
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4. ✅ 核心缺失环节（阻碍落地的3个点）
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5. ✅ bot-v2 和 kb-bot 的真实关系（不是猜测）
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6. ✅ 正确的落地路径（基于设计文档，不是我瞎想的）
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**不再包含**：
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- ❌ 猜测和假设
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- ❌ 没验证的建议
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- ❌ 让你重复回答已经说过的问题
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## 📌 下一步（等你指示）
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我现在**不主动建议做什么**，等你说：
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**选项A**：更新知识库里的「落地方案.md」，把这份准确报告写进去
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**选项B**：开始实施阶段0（搭Git），给你逐条命令
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**选项C**：继续深挖某个模块（比如bot-v2和知识库怎么打通）
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**选项D**：其他你想做的
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你说。
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419
落地方案.md
Normal file
419
落地方案.md
Normal file
@@ -0,0 +1,419 @@
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# 公司知识库 · 完整落地方案
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> 从架构到实施的一站式方案：整体框架 + 飞书对接 + 分阶段落地
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> 更新时间：2026-07-16
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# 第一部分：整体架构
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## 1.1 这是什么系统？
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一个 **AI 原生的公司知识库**：
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- **文件柜（Git 仓库）** = 存所有知识，无数据库
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- **标签纸（frontmatter）** = 每篇文档的元数据，让 AI 快速识别
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- **AI 管理员（Claude）** = 常驻，自动采集、生成、问答
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**核心理念（4 条铁律）**：
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1. **单一真相源** = Git 仓库本身，文件即真相
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2. **编译过的链接** = 不搬原件，提炼精华 + 留 source_link 指回原文
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3. **溯源铁律** = 每条结论必挂原始链接，无据报 Gap，绝不编造
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4. **AI 权限边界** = 安全项自动做（补字段/建链），有损项挂起交人（删除/合并）
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## 1.2 四层架构
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┌────────────────────────────────────────────────┐
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│ L4 呈现层 Obsidian编辑 + 飞书展示 + Claude问答 │
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├────────────────────────────────────────────────┤
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│ L3 处理层 lint校验 + AI语义检索 + 去重 │
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├────────────────────────────────────────────────┤
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|
│ L2 汇聚层 Git仓库 + OKF frontmatter ★真相源★ │
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├────────────────────────────────────────────────┤
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|
│ L1 采集层 飞书 + NAS投递区 + 手动点名 │
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└────────────────────────────────────────────────┘
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```
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## 1.3 目录结构
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```
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company-kb/ # Git 根 = 唯一真相源
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├── projects/ # 项目知识
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│ ├── <代号>/ # 每个项目一个档案盒
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│ │ ├── _index.md # 项目门户 (type: project)
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│ │ ├── docs/ # 外部文档 (type: doc)
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│ │ ├── decisions/ # 决策记录 (type: decision)
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│ │ ├── conversations/ # 聊天沉淀 (type: conversation)
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│ │ └── assets/ # 原始附件（免 frontmatter）
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│ └── _example/ # 示例项目（照抄即合规）
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├── company/ # 公司基本信息（P3 启用）
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├── learning/ # 共享学习库（ai/management/industry）
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├── entities/ concepts/ questions/ # 预留 type（未激活）
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├── meta/
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│ ├── kb-contract.yaml # ★唯一契约：type/字段/enum 规则
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│ ├── ingest-manifest.json # 去重台账
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│ └── stats.md # 统计观察点
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├── tools/ # 工具脚本
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└── .claude/commands/ # Claude 命令面板 (/kb-*)
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```
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## 1.4 两个核心概念
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### frontmatter = 文件的"标签纸"
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每个 .md 文件顶部用 `---` 包起来的元数据：
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```yaml
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type: decision # 类型（唯一硬必填）
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title: "客户A阶梯定价" # 标题
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description: 因预算分期改用阶梯定价 # 一句话描述
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tags: [报价, 客户-a] # 标签（筛选用）
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timestamp: 2026-06-20 # 发生时间
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source: 飞书群 # 来源渠道
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source_link: https://... # 原始链接（溯源）
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status: mature # 成熟度 seed/developing/mature
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created: 2026-06-20 # 创建时间
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ingested: 2026-06-24 # 录入时间
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related: ["[[项目门户]]"] # 关联页面
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```
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**作用**：让 AI 先看标签筛选（快、准），再读内容；回答时能挂原文链接（可溯源）。
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### projects/<代号>/ = 项目档案盒
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每个项目一个统一结构的文件夹，所有资料按类型放进对应抽屉（docs/decisions/conversations/assets）。好处：结构统一、AI 友好、照抄即合规。
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**创建方式**：`bash tools/kb-init.sh <项目代号>`（自动生成骨架 + _index.md）
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# 第二部分：现状盘点
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## 2.1 已完成（70%）
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| 组件 | 完成度 | 功能 | 位置 |
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|------|--------|------|------|
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| **feishu-sync.py** | ✅ 100% | 飞书采集+去重+图片下载+简单frontmatter | 飞书同步工具包/ |
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| **run-sync.sh** | ✅ 100% | 定时任务包装 | 飞书同步工具包/ |
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| **安装.command** | ✅ 100% | 一键装环境+配定时任务 | 飞书同步工具包/ |
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| kb-lint-fm.py | ✅ 100% | frontmatter 校验器 | tools/ |
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| kb-init.sh | ✅ 100% | 项目骨架生成 | tools/ |
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| kb-contract.yaml | ✅ 100% | type/字段/enum 契约 | meta/ |
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| Claude 命令面板 | ✅ 100% | 7个 /kb-* 命令 | .claude/commands/ |
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| 示例项目 | ✅ 100% | _example/ | projects/ |
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**关键**：你的 `feishu-sync.py` 已经把「飞书采集」这一最难的环节做完了——递归拉取、docx转markdown、下载图片、去重、定时任务全有。
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## 2.2 待补全（30%）
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| 组件 | 状态 | 工作量 | 优先级 | 功能 |
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|------|------|--------|--------|------|
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| **kb-bridge.py** | ❌ 不存在 | 1-2天 | **P0** | 飞书markdown → 知识库知识页 |
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| **Git 仓库部署** | ❌ 未建 | 半天 | **P0** | NAS Gitea 真相源 |
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| **auto-sync.sh** | ❌ 不存在 | 半天 | **P0** | 整合采集+桥接的定时脚本 |
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|
| nas-watch.py | ❌ 不存在 | 1天 | P1 | 监控投递区自动采集 |
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| feishu-render.py | ❌ 骨架 | 2天 | P1 | 推送到飞书多维表格 |
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| pre-commit hook | ❌ 不存在 | 半天 | P1 | Git提交前自动校验 |
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# 第三部分：完整流程图
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## 3.1 采集与处理流程
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```mermaid
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graph TB
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A1[飞书文档] --> B{采集方式}
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A2[飞书群聊] --> B
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A3[NAS投递区] --> B
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B -->|手动| C1["/kb-ingest命令"]
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B -->|定时自动| C2["feishu-sync.py<br/>每天10:00"]
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B -->|实时监控| C3["nas-watch.py"]
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C1 --> D[kb-bridge.py<br/>桥接脚本]
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C2 --> D
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C3 --> D
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D --> E[AI分析<br/>Claude API]
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E --> F{判断type}
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F -->|决策| G1[projects/xxx/decisions/]
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F -->|文档| G2[projects/xxx/docs/]
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F -->|聊天| G3[projects/xxx/conversations/]
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G1 --> H[Git commit + push]
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G2 --> H
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G3 --> H
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H --> I[NAS Git仓库<br/>真相源]
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style C2 fill:#90EE90
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style D fill:#FFB6C1
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style E fill:#87CEEB
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style I fill:#FFD700
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```
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|
## 3.2 数据存储拓扑
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```mermaid
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graph LR
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subgraph NAS
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|
A[Gitea Git仓库<br/>真相源]
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B[投递区]
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C[定时任务]
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end
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|
subgraph Mac
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D[工作副本]
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E[Obsidian]
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F[Claude Code]
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end
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|
subgraph 飞书
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|
G[飞书文档]
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H[多维表格展示]
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|
end
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|
G -->|feishu-sync.py| I[临时目录]
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|
I -->|kb-bridge.py| A
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|
B -->|nas-watch.py| A
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|
A <-->|git pull/push| D
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|
D --> E
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|
D --> F
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|
A -->|feishu-render.py| H
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||||||
|
style A fill:#FFD700
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|
style I fill:#FFB6C1
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|
```
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||||||
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||||||
|
## 3.3 日常工作流时序
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```mermaid
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sequenceDiagram
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participant 飞书
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participant 定时任务
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participant feishu_sync
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participant kb_bridge
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participant Claude
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participant Git仓库
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Note over 飞书,定时任务: 每天10:00
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定时任务->>feishu_sync: 触发
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feishu_sync->>飞书: 扫描新文档
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|
飞书-->>feishu_sync: 返回docx
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feishu_sync->>feishu_sync: 转markdown+下图
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feishu_sync->>kb_bridge: 传markdown
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kb_bridge->>Claude: 分析+判断type
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Claude-->>kb_bridge: type/tags/要点
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kb_bridge->>kb_bridge: 生成完整frontmatter
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kb_bridge->>Git仓库: commit+push
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|
```
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|
## 3.4 三个关键位置
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|
```
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|
位置1：真相源（NAS Git仓库）
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http://192.168.0.101:3002/robert/company-kb
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|
作用：唯一权威版本，所有人 pull/push
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|
位置2：工作区（你的Mac）
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~/work/company-kb/
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|
作用：Obsidian编辑、Claude问答、Git提交
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位置3：投递区（NAS共享文件夹）
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|
SynologyDrive-zhishiku/知识库投递区/
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|
作用：同事丢文件，监控脚本自动采集
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|
```
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---
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# 第四部分：分阶段实施
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## 阶段 0：环境准备（半天）
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### 0.1 NAS 建 Git 仓库
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```bash
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# NAS 上（SSH/DSM终端）
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|
cd /volume1/git/repos/robert/
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git init --bare company-kb.git
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# 本地 clone
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cd ~/work/
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git clone ssh://用户名@192.168.0.101/volume1/git/repos/robert/company-kb.git
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cd company-kb/
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# 推送现有知识库
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cp -r "现有知识库路径"/* .
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git add . && git commit -m "Initial commit" && git push
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```
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### 0.2 整合飞书工具
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```bash
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cd ~/work/company-kb/
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cp "飞书同步工具包/feishu-sync.py" tools/
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cp "飞书同步工具包/run-sync.sh" tools/
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git add tools/ && git commit -m "Add feishu-sync" && git push
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```
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## 阶段 1：核心对接（1-2天，P0）
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### 1.1 创建 kb-bridge.py
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**作用**：把 feishu-sync.py 拉下来的 markdown，用 AI 分析后转成合规知识页。
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**核心逻辑**：
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```python
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# 伪代码
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for md_file in feishu输出目录:
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content = 读取(md_file)
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分析 = Claude_API分析(content) # 判断type、提取tags、写description
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frontmatter = 生成完整frontmatter(分析, 契约)
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保存到 projects/<代号>/{分析.type对应目录}/
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git commit + push
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```
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**安装**：
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```bash
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pip3 install anthropic pyyaml
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export ANTHROPIC_API_KEY="你的Key"
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cp kb-bridge.py tools/
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```
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### 1.2 测试完整流程
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```bash
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# 步骤1：拉飞书到临时目录
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python3 tools/feishu-sync.py --folder ROOT --out /tmp/test --skip-big
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# 步骤2：桥接处理到知识库
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python3 tools/kb-bridge.py --input /tmp/test --project wanniu-l1
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# 步骤3：校验
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python3 tools/kb-lint-fm.py projects/wanniu-l1/
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# 期望：错误 0 | 警告 0
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# 步骤4：推送
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git add . && git commit -m "Test ingest" && git push
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```
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### 1.3 创建统一定时脚本 auto-sync.sh
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```bash
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#!/bin/bash
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# 1. 拉飞书 → 临时目录
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python3 tools/feishu-sync.py --folder ROOT --out /tmp/sync-$(date +%s) --skip-big
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# 2. 桥接 → 知识库
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python3 tools/kb-bridge.py --input /tmp/sync-* --project auto
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# 3. 清理临时目录
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rm -rf /tmp/sync-*
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```
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### 1.4 配置定时任务
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```bash
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# NAS cron 或 Mac crontab
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0 10 * * * cd ~/work/company-kb && git pull && bash tools/auto-sync.sh
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```
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## 阶段 2：验证（1天，P0）
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- [ ] 手动跑 `bash tools/auto-sync.sh`，看日志
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- [ ] 检查 projects/ 下是否有新知识页
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- [ ] `python3 tools/kb-lint-fm.py` 全部通过
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- [ ] Claude Code 里 `/kb-ask` 测试问答
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## 阶段 3：锦上添花（P1，可选）
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- **nas-watch.py**：监控投递区，文件一丢就处理（1天）
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- **feishu-render.py**：推送知识库到飞书多维表格（2天）
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- **pre-commit hook**：Git提交前自动校验（半天）
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# 第五部分：日常使用
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## 常用命令
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```bash
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# 创建新项目
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bash tools/kb-init.sh <项目代号>
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# 手动录入
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/kb-ingest <项目代号> <飞书链接/文件>
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# 查询知识
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/kb-ask <问题>
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# 校验知识库
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python3 tools/kb-lint-fm.py # 或 /kb-check
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# 同步代码
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git pull # 拉最新
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git push # 推更新
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# 查看统计
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/kb-status
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## 五种使用场景
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| 场景 | 操作 |
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| **查信息** | `/kb-ask 万牛会L1怎么安排的？` → AI答案+溯源 |
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| **手动录入** | `/kb-ingest wanniu-l1 <飞书链接>` |
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| **看自动同步** | `tail -100 sync.log` |
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| **编辑知识** | Obsidian打开 → 改 → git push |
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| **健康检查** | `/kb-check` → 报告缺字段/死链 |
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# 第六部分：关键决策与FAQ
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## 改造前 vs 改造后
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**改造前（纯手工）**：打开飞书→复制→建md→手写12字段frontmatter→粘贴→commit，每篇5-10分钟，累且易错。
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**改造后（自动化）**：每天10:00全自动采集+生成+提交，你只需 `git pull` 和 `/kb-ask`，每天0分钟。
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## FAQ
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**Q: API 会不会很贵？**
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Sonnet约$3/百万token，每天10篇×2000字≈$0.12/天，月约$3.6，可接受。
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**Q: 要不要上向量库/RAG？**
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现阶段不用。文档明确 P5（~100源/几百页且定位不准）才考虑，Claude语义检索够用。
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**Q: 定时任务失败怎么办？**
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查 `sync.log`。常见：飞书登录过期（重新 `lark-cli auth login`）、API Key失效、Git冲突（手动pull）。
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**Q: NAS和本地怎么同步？**
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用 Git pull/push（可靠），不要用群晖Drive自动同步（易冲突）。
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# 快速启动清单（3天跑通）
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## Day 1：环境搭建
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- [ ] NAS 建 Git 仓库
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- [ ] 本地 clone 到 ~/work/company-kb/
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- [ ] 推送知识库内容
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- [ ] 整合 feishu-sync.py 到 tools/
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## Day 2：核心对接
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- [ ] 安装 kb-bridge.py + 配 API Key
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- [ ] 测试：feishu-sync → kb-bridge → lint → push
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- [ ] 创建 auto-sync.sh
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## Day 3：定时与验证
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- [ ] 手动跑 auto-sync.sh
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- [ ] 配置定时任务
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- [ ] /kb-ask 测试问答
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- [ ] 记录问题准备优化
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**核心结论**：你已完成最难的70%（飞书采集），只需补 kb-bridge.py（1-2天）就能打通全流程。建议先走「快速启动3天」验证价值，再决定是否补 P1 自动化。
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