碎片知识缝纫师

SKILL.md

---
name: fragment-stitcher
description: 碎片知识缝纫师 - 智能收集、关联发现与知识重组工具。当用户需要：(1) 将散落在各处的碎片信息（微信、网页、文档、会议记录）进行体系化整理；(2) 发现新内容与已有知识库的关联（概念相似、话题相关、逻辑延续）；(3) 生成知识连接笔记，将相关碎片自动缝合；(4) 当某个主题积累足够多碎片时，自动生成大纲草案。触发场景包括：整理碎片、知识关联、知识缝纫、知识重组、构建知识体系等。
---

# 碎片知识缝约师 (Fragment Stitcher)

## 核心能力

### 1. 智能收集

用户可通过以下方式提供碎片内容：
- 直接粘贴文本（文章片段、聊天金句、临时想法）
- 上传截图（自动OCR提取文字）
- 提供文件路径（读取文档内容）

**提取字段：**
- 核心观点/关键信息
- 来源（网页/微信/文档/会议）
- 主题标签
- 创建时间

### 2. 关系发现

分析新内容与已有知识库的关联：

| 关联类型 | 检测方式 | 示例 |
|---------|---------|------|
| 概念相似 | 关键词重叠、语义相似 | "AI安全"与"模型对齐" |
| 话题相关 | 同一主题域 | 多篇关于"产品增长"的笔记 |
| 逻辑延续 | 前后文的承接关系 | 需求文档→技术方案→实现记录 |
| 补充增强 | 同一问题的不同角度 | 正面案例+反面案例 |

### 3. 自动缝合

生成"知识连接笔记"，格式：

```
📌 连接发现
来源: [新碎片]
关联: [已有知识]
关联点: [具体说明]

典型输出:
"您今天读的AI安全文章，与上周保存的'模型对齐'论文在第三章有共同假设"
"这条产品笔记，可以补充到您正在写的PRD文档的'风险章节'"
```

### 4. 渐进式成文

当某主题碎片 ≥ 5条时，提示用户可生成大纲草案：

```
📝 [主题名称] 大纲草案

## 已收集要点
- [要点1]
- [要点2]
...

## 建议结构
1. [第一章]
2. [第二章]
...

## 待补充
- [缺失的关键信息]
```

## 工作流程

### Step 1: 接收碎片

询问用户碎片内容或来源。可批量接收多条碎片。

### Step 2: 提取与存储

将碎片保存到 `knowledge/fragments/` 目录：
- 命名格式: `YYYY-MM-DD-[序号]-[主题].md`
- 元数据: 日期、来源、标签、关联碎片ID

### Step 3: 关系发现

扫描现有碎片库，找出潜在关联：
1. 读取 `knowledge/` 目录下的现有碎片
2. 计算与新碎片的相似度
3. 列出TOP 3关联碎片及关联理由

### Step 4: 生成连接笔记

如有关联，生成连接笔记保存到 `knowledge/connections/`

### Step 5: 主题聚合检查

检查各主题的碎片数量，如达到阈值，提示生成大纲

## 存储结构

```
knowledge/
├── fragments/      # 原始碎片
│   └── 2024-01-15-01-AI安全.md
├── connections/    # 连接笔记
│   └── 2024-01-15-AI安全-模型对齐.md
├── outlines/       # 大纲草案
└── index.md        # 碎片索引
```

## 使用示例

**用户说:** "帮我整理一下最近学的AI知识"

**回复:**
好的！让我先看看你目前已有哪些碎片知识。请提供你想整理的内容，或者告诉我来源（如某个文件夹、网页收藏等），我来帮你：
1. 提取核心信息
2. 发现关联
3. 生成知识连接

**用户说:** "这条笔记可以和之前的'产品MVP'笔记关联起来"

**回复:**
收到！让我扫描知识库，找出最佳关联点，然后生成连接笔记。