- 完整的知识库框架(P0-P5 路线图) - 12篇治理文档 - 工具脚本(kb-init.sh, kb-lint-fm.py, feishu-sync.py, kb-bot) - 7个 Claude 命令 - 示例项目和测试项目(wanniu-l1) - 契约文件(meta/kb-contract.yaml) Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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09 · 同事使用指南
给全体同事。你不用懂 Git、frontmatter、OKF 这些技术词——它们 AI 全包了。 你只需要记住三个动作:丢、问、看。
一句话理解
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。 你平时怎么发飞书,就怎么用它——成本几乎为零。
三个动作
1. 丢 —— 把值得留下的资料存进去
| 场景 | 怎么做 |
|---|---|
| 飞书群里的文档/消息 | @机器人 说「把这个存进 X 项目」 |
| 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」 |
| 一个网页链接 | 直接把链接丢给 AI |
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。
💡 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。
2. 问 —— 快速找答案
飞书群 @机器人 直接问,例如:
- 「客户 A 为什么不用一口价?」
- 「power-bid 项目现在进展到哪了?」
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。
3. 看 —— 浏览和俯瞰
| 我想… | 打开 |
|---|---|
| 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) |
| 俯瞰全局、按项目/状态筛选 | 飞书多维表格(适合扫全局、过滤) |
| 深度编辑整理 | 用 Obsidian 打开仓库改(进阶) |
只需记住的三条
- 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。
- 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。
- 答案都带出处——能核对、不瞎编、查不到就说没有。
一个典型的一天
- 🌅 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
- ☀️ 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
- 🌆 周会前打开多维表格,筛出所有「进行中」的项目 → 进展一览
常见疑问
Q:我丢错了/丢重复了怎么办? 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。
Q:机器人答得不对怎么办?
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。
Q:我要改一条已有的知识? 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。
Q:涉及我个人的草稿、没定稿的东西? 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。