内容运营知识库生成器
核心目标
把零散运营资料编译成一份结构化 Markdown 知识库,让后续 AI 能稳定调用已确认事实、SOP、话术、节奏、指标和风险边界,而不是每次临时总结。
默认输出中文;除非用户明确要求其他语言。
与 Agent Knowledge 的分工
本 Skill 只负责“怎么生产和维护知识”:
Agent Knowledge 负责“知识产物长什么样、如何安全进入上下文”:
工作流
1. 先盘点输入资料:SOP、历史文案、排期表、复盘、FAQ、指标、案例和风险说明。
2. 读取 `references/content-operations-template.md`,按固定章节生成知识库。
3. 缺少关键事实时,先问用户补齐;如果用户要求先生成,则用 `待补充` 标注,不要编造。
4. 提炼事实、流程、角色分工、表达边界、指标口径、风险预案和可复用素材。
5. 用 `references/content-operations-quality-checklist.md` 自检,必要时补一节“待补充信息清单”。
6. 返回符合 Lime Runtime Binding 契约的 JSON,供 `knowledge_compile_pack` 写回 KnowledgePack。
Lime Runtime Binding 契约
输入
packName: <当前知识包名> packType: content-operations profile: document-first runtime.mode: data sources[]: sources/ 下的来源文件摘要和相对路径 metadata.primaryDocument: documents/<packName>.md
输出
primaryDocument: path: documents/<packName>.md content: <按 references/content-operations-template.md 生成的完整 Markdown> status: draft | needs-review | ready | disputed missingFacts[]: <待补充信息> warnings[]: <质量、合规或冲突提醒> provenance: kind: agent-skill name: content-operations-knowledge-builder version: 1.0.0
固定规则:
1. 不输出独立于 KnowledgePack 的新目录结构;`documents/<packName>.md` 是主文档唯一写回目标。
2. 不直接改写 `KNOWLEDGE.md`;由 Lime 写入 `metadata.producedBy`、`runtime.mode` 和状态。
3. 不把模板复制进 Lime 代码;模板和质量检查表继续留在本 Skill 的 `references/`。
4. 不在运行时回答阶段执行;仅在用户导入、重新整理或维护 pack 时调用。