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personal-ip-knowledge-builder

Version

1.0.0

Files

7 files

个人 IP 知识库生成器

核心目标

把零散资料编译成一份结构化 Markdown 知识库，让后续 AI 能稳定调用这个人的事实、故事、观点、风格和边界，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”：

读取来源资料、模板、访谈问题和质量检查表。

生成或更新个人 IP 成品文档。

标记缺失事实、冲突事实和待用户确认的信息。

返回整理记录、质量诊断和 provenance 建议。

Agent Knowledge 负责“知识产物长什么样、如何安全进入上下文”：

`KNOWLEDGE.md` 保存 pack metadata、`profile: document-first`、`runtime.mode: persona`。

`documents/<pack-name>.md` 保存本 Skill 生成的主文档。

`runs/compile-*.json` 记录本次 Builder Skill 输入、输出、版本和诊断。

运行时 Resolver 只消费 KnowledgePack，不在回答用户问题时执行本 Skill。

工作流

1. 先盘点输入资料：访谈、简历、聊天记录、文章、案例、产品服务、历史文案、DOCX/Markdown。

2. 如果输入是 DOCX，优先使用 `scripts/docx_to_markdown.py` 转成 Markdown 草稿。

3. 读取 `references/personal-ip-template.md`，按固定章节生成知识库。

4. 读取 `references/interview-questions.md`，识别缺失的高价值信息。

5. 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。

6. 提炼事实、故事、案例、方法论、价值观、表达风格、金句、可引用素材和禁忌边界。

7. 生成完整 Markdown，结尾必须包含“智能体应用指南”。

8. 用 `references/quality-checklist.md` 自检，必要时补一节“待补充信息清单”。

Lime Runtime Binding 契约

当 Lime 通过 `knowledge_compile_pack` 调用本 Skill 时，输入输出必须保持下面的最小契约。

输入

packName: <当前知识包名>
packType: personal-profile
profile: document-first
runtime.mode: persona
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/personal-ip-template.md 生成的完整 Markdown>
status: draft | needs-review | ready | disputed
missingFacts[]: <待补充信息>
warnings[]: <质量或冲突提醒>
provenance:
  kind: agent-skill
  name: personal-ip-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、访谈问题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。

输出规则

不写成简历，也不写成宣传软文；要写成 AI 可调用的底层知识库。

区分事实、观点、推断和待补充信息。

保留真实语气，不要把人物包装成虚假的“成功学大师”。

尽量使用具体案例、数据、原话、场景和转折点。

每个章节都要有清晰标题，适合长期维护。

结尾必须包含：使用说明、AI 写作风格指南、核心价值观关键词、可引用故事素材、禁忌与边界。

何时读取资源

需要章节骨架时，读取 `references/personal-ip-template.md`。

资料不足或要做访谈表时，读取 `references/interview-questions.md`。

输出前做质量检查时，读取 `references/quality-checklist.md`。

用户只要空白模板时，可复制 `assets/personal-ip-knowledge-skeleton.md`。

DOCX 转 Markdown

如果需要先转换 DOCX：

python3 scripts/docx_to_markdown.py 输入.docx 输出.md

转换后再进行知识提炼。脚本只负责格式转换，不负责事实提炼。

Personal Ip Knowledge Builder