company-kb/CLAUDE.md

公司 AI 知识库 · 项目工作记忆 (OKF Knowledge Base)

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。 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。

这是什么

• 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。
• 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。
• 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）。
• 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）。

目录结构

projects/<代号>/     项目工作区：_index.md(project) + docs/ decisions/ conversations/ assets/
  _example/          OKF 完整示范（照抄即合规，勿当真实项目）
company/             公司基本信息（档案/团队/对外介绍，type: doc）
learning/            共享学习知识库，按领域分：ai/ management/ industry/（type: doc）
entities/ concepts/ questions/   预留 type 目录（reserved，激活后才用）
meta/kb-contract.yaml            ★唯一机器可读契约（type/字段/enum）
meta/stats.md                    源计数红线观察点
meta/ingest-manifest.json        摄入去重台账
tools/                           kb-init.sh / kb-lint-fm.py / feishu-pull.py / feishu-render.py / kb-bot/
docs/                            方案文档 01-12（治理层，改动走 PR+review，见 docs/12）

硬约束（不可违反）

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。
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。
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。
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。
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）。
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。

frontmatter 速查（真相在契约文件）

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type: decision            # 硬必填，缺失只报不猜
status: seed              # seed/developing/mature，新建默认 seed
created: 2026-06-20       # 内容产生时间
ingested: 2026-06-24      # 汇入时间=今天，你自动填
source: 飞书群             # 外部摄入页必填；enum 见契约
source_link: https://...  # 外部摄入页必填
title: "..."             # 建议，你可从 H1/文件名回填
tags: [kebab-case]
timestamp: 2026-06-20     # 可选，信息有效期
author: 张三              # 可选
related: ["[[slug]]"]     # 可选 wikilink 强边
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命令面 /kb <verb>（见 .claude/commands/ 与 docs/07）

命令	作用
/kb-new <代号>	建项目骨架（= bash tools/kb-init.sh <代号>）
/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
/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/
/kb-ask <问题>	查询：语义检索 markdown，每条结论挂 source_link，缺口明说
/kb-save	把对话洞察回写 questions/ 页
/kb-check	frontmatter 校验（= python3 tools/kb-lint-fm.py）
/kb-status	源计数 / type 分布 / 红线观察

常用操作

bash tools/kb-init.sh <代号>        # 建项目骨架
python3 tools/kb-lint-fm.py [路径]  # frontmatter 体检，退出码非0=需处理（需 pyyaml）
bash tools/kb-init.sh --stats       # 项目数/页数/源数
python3 tools/feishu-pull.py <代号> --doc <token>          # 飞书导出干跑
python3 tools/feishu-pull.py <代号> --doc <token> --write  # 实际落盘
python3 tools/feishu-render.py --bitable --dry-run         # 全库→多维表格呈现（干跑预览）
python3 tools/feishu-render.py --docs <代号> --dry-run     # 项目→飞书云文档（干跑）
bash tools/kb-bot/subscribe.sh                             # 起飞书群机器人长连接（收消息）
python3 tools/kb-bot/handle.py --watch                     # 消费事件→/kb-ask→回复（常驻在 NAS）

演进红线（默认不上，等信号）

• 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。
• 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。

规则维护（见 docs/12）

• 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。
• 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）。
• 处理层(L3)按信号生长，契约/frontmatter 尽量不动（上层长、地基稳）。

部署拓扑（见 docs/10）

• 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。
• 远程 remote：http://192.168.0.101:3002/robert/company-kb.git（NAS Gitea，需内网/VPN）。

治理文档（docs/、CONVENTIONS.md、README.md、kb-contract.yaml）改动走 PR+review（docs/12），勿随意覆盖。