Knowledge Base Management — 知识库全生命周期管理

核心架构

三层架构

素材库/  → Layer 1: 不可变原始素材（AI 只读）
wiki/    → Layer 2: AI 编译的结构化知识（AI 维护）
产出/    → Layer 3: 按需生成的视图（不持久化）

核心原则：素材库是事实源（不可变），Wiki 是 AI 编译的投影（必须溯源），产出是按需生成的视图（不持久化）。

Vault 配置

vault 路径通过环境变量配置，不写死在脚本里：

export VAULT_DIR="$HOME/Documents/your-vault"   # 你的 Obsidian vault 根目录

完整仓库可以统一配置采集、搜索和资料包：

python3 tools/chubby.py init --vault "$VAULT_DIR"

这里的路径是知识库根目录。采集进入根目录的 00_Inbox，默认索引为 .chubby/index.sqlite。独立安装本 skill 后，tools/vault_index.py 和 tools/evidence_brief.py 直接使用 VAULT_DIR 或 --vault，不读取仓库中的 chubby.yaml。

健康检查可自行加入调度器；安装本 skill 不会创建 cron。

---

1. 素材入库 (Ingest)

新素材处理流水线

用户丢素材 →
  ① 判断类型 → 存入素材库/对应子目录
  ② 提取关键信息 → 决定是否建 wiki 页面
  ③ 如果值得：建选题（打 SHARP 分）或更新项目页
  ④ 更新 wiki/index.md 索引

素材分级 (ABC Grading)

等级	标准	处理
A	核心方法论/框架/系统	优先编译为选题
B	有洞察但不够系统	备选，作为 A 的补充
C	水货/重复/与定位无关	归档，不主动编译

公众号文章处理

来源一：可选的 wechat-article-exporter 外部同步 如果已自行部署该工具和调度器，可把公众号文章同步到 素材库/公众号文章/<公众号名>/。本 skill 不内置该服务或定时任务。

来源二：手机保存的文章导入 通过手机保存的文章先落到一个待处理目录（按日期），再由一个归类脚本搬入素材库并按领域筛选优质文章做 A+B 深度处理。

归类脚本（如 sync_notes_to_kb.py）与各人的目录结构强相关，本仓库不内置，按下面的「工作流」自建即可。

工作流：

新文章入库 →
  ① 脚本自动归类到 素材库/公众号文章/<公众号名>/
  ② URL 去重（跳过已存在的文章）
  ③ 领域关键词筛选（AI/半导体/消费/电商/品牌/投资/Agent/Skill）
     跳过纯营销、与用户领域无关的文章
  ④ 命中关键词的精选文章 → A+B 双轨处理（每日上限 5 篇）
     A层：观点提取+分类+3条Takeaway → wiki/📡 外部输入/公众号/<公众号名>/<主题>/
     B层：问题链+伴读引导 → 同上
  ⑤ 更新 wiki/index.md（外部输入 — 最新 A+B 处理 表格）

关键原则：

• 聚焦高价值主题（匹配用户兴趣），不追求全量覆盖
• 每个 wiki 页面必须用 source frontmatter 列出引用素材路径
• 深度处理上限 5 篇/天，分批消化
• 文章路径格式：[[../../../../素材库/公众号文章/<公众号>/<文件名>]]

---

2. 健康检查 (Audit)

自动检查项

手动运行脚本或配置自己的调度器后，检查：

• 断链（broken wikilinks）
• 缺 source 字段
• frontmatter 缺失
• 待沉淀概念
• 低链接密度

脚本：scripts/vault_health_check.py（本仓库提供，零依赖，纯标准库）

# 指定 vault 路径
python3 scripts/vault_health_check.py "$HOME/Documents/your-vault"

# 或读 VAULT_DIR 环境变量
export VAULT_DIR="$HOME/Documents/your-vault"
python3 scripts/vault_health_check.py --json

# 把缺 source 字段也视为问题（强溯源场景）
python3 scripts/vault_health_check.py --require-source

检查项：断链、缺 frontmatter/source/summary、孤立笔记、空目录、内容重复、文件名含空格。 存在断链时退出码为 1，方便接入 cron / CI 告警。

清理标准

操作	规则
去重	SHA256 或 diff 确认相同后删除副本
归位	散落文件按类型移到素材库/对应子目录
归档	历史版本移到 wiki/🗄️ 归档/，不删除
空目录	直接删除。含 redirect README 的 legacy 目录也算空目录
全库审计	执行第 6 节「全库审计与批量归档」
目录审查	执行第 5 节「目录审查与增量清理」

文件命名规范

✅ 选题-AI-Agent-未来方向.md    # 连字符连接，无空格
❌ 选题-DemisHassabis Agent.md  # 含空格，wikilink 断裂

迁移提示页格式

当文档内容迁移到新位置时，旧文件不删除，改为迁移提示：

---
title: ⚠️ 已迁移 - 原文件名（旧版 vX.0）
type: note
tags: [已废弃, 旧版, 已迁移]
created: YYYY-MM-DD
summary: 已被 [[新位置/新文件名|新版本]] 取代。
---

关键规则：

• frontmatter: ⚠️ 已迁移 标题 + 已废弃 标签
• 说明为什么旧版不再适用（1-3条）
• 明确的新链接
• 不要保留旧的正文内容

---

3. 工具集成 (Tools)

🧠 增量索引与统一搜索

完整仓库的统一入口：

python3 tools/chubby.py init --vault "$VAULT_DIR"
python3 tools/chubby.py ingest "替换为真实素材链接" --no-enrich
python3 tools/chubby.py search "AI Agent"
python3 tools/chubby.py search "内容策略" --mode lite

成功采集后，以及统一搜索前，自动同步索引。init --vault 指向根目录；旧的 ingest --vault 参数仍表示具体入库目录。

独立安装本 skill 后，在 skill 目录内使用自带工具：

export VAULT_DIR="$HOME/Documents/your-vault"
python3 tools/vault_index.py index "$VAULT_DIR"
python3 tools/vault_index.py search "AI Agent"
python3 tools/vault_index.py semantic "内容策略"
python3 tools/vault_index.py search "品牌" --platform wechat
python3 tools/vault_index.py recent --limit 10
python3 tools/vault_index.py read "10_Sources/x/example.md" --vault "$VAULT_DIR"
python3 tools/vault_index.py stats

独立 vault_index.py 搜索读取已有索引，笔记变化后先再运行 index。后续命令需要保持 VAULT_DIR，或显式传入同一个数据库：

python3 tools/vault_index.py --db /path/to/index.sqlite index "$VAULT_DIR"
python3 tools/vault_index.py --db /path/to/index.sqlite search "内容策略"

SQLite FTS5 可用时自动启用；不可用时使用 LIKE 搜索。默认 semantic-lite 只做本地词语和字符组合排序，不调用模型 API。

索引规则：

• 默认位置为 $VAULT_DIR/.chubby/index.sqlite；VAULT_INDEX_DB 或显式 --db 可以覆盖。
• index 默认增量同步。未变笔记的向量保留，实际 embedding 输入变化时使旧向量失效，删除笔记时移除对应索引和向量。
• 新默认索引不存在时，旧 $VAULT_DIR/.chubby/vault_index.sqlite 会复制迁移，原文件保留。其他位置的旧数据库需显式指定并验证所属知识库。
• 数据库绑定知识库，扫描或读取失败会回滚同步，越出知识库范围的符号链接会被拒绝。
• 全量重建需显式执行 python3 tools/vault_index.py index "$VAULT_DIR" --rebuild，会丢弃已有 embedding。

📥 导入本地材料

完整仓库中，python3 tools/chubby.py import "/path/to/document.md" 将 Markdown、文本或文字层 PDF 接入现有采集、复用和索引流程。可用 --source-url 指定原始网页；本地附件会复制并改写引用，原文件保留。PDF 需要可选 pymupdf，扫描件不会被当作成功导入。

独立安装本 skill 后，也可在 skill 目录使用：

python3 tools/import_document.py "/path/to/document.md" --output "$VAULT_DIR/00_Inbox"
python3 tools/vault_index.py index "$VAULT_DIR"

独立导入工具不写统一 CLI 的运行记录；MCP 查询或 brief 生成前仍会自动同步知识库。安装包包含该工具及所需公共模块。

📎 逐字原文资料包

完整仓库使用统一入口：

python3 tools/chubby.py brief --topic "内容策略" --output reports/content-brief.md

独立安装后，在 skill 目录运行：

python3 tools/evidence_brief.py --vault "$VAULT_DIR" --topic "内容策略" \
  --output "$VAULT_DIR/30_Output/content-brief.md"

资料包工具先自动同步索引，关键词检索没有命中时回退到本地 semantic-lite；生成的 research_brief 文档从候选中排除。输出 Markdown 与同名 JSON，包含逐字摘录、原始 source、笔记相对路径、真实文件行号和 SHA-256。

行号从源文件第一行计算，包含 frontmatter。导出前再次检查文件和摘录，来源变动时需要重新生成。已有输出默认拒绝覆盖，显式 --force 才替换。没有匹配内容时写明证据不足。

工具只整理原文证据包和 Agent 任务说明，选题由 Agent 另行生成；文件和摘录核验不代表原文事实已证实。要求 Agent 区分原作者观点与推断，并在引用中保留证据编号、路径和行号。

🗂️ 自动归档与知识卡片

tools/vault_curator.py 默认预览，确认后用 --apply 执行：

python3 tools/vault_curator.py archive "$VAULT_DIR"
python3 tools/vault_curator.py archive "$VAULT_DIR" --apply
python3 tools/vault_curator.py card "$VAULT_DIR" "10_Sources/x/example.md" --apply

• archive 只处理 00_Inbox/**/*.md，按平台、摘要和 processed 标签归入 10_Sources/<platform>/ 或 20_Processed/。
• card 生成 20_Processed/Cards/*.md，保留来源、摘要、要点和 tags。

🔌 MCP Server

scripts/mcp_server.py 为支持 MCP 的 Agent 提供搜索、读取和索引工具。使用 Python 3.10 或更新版本，在完整仓库根目录执行：

python3 -m pip install -r knowledge-base-management/requirements-mcp.txt
python3 tools/mcp_smoke.py --json
VAULT_DIR=/path/to/your-vault python3 knowledge-base-management/scripts/mcp_server.py

当前验证 SDK 为 mcp==1.30.0。mcp_smoke.py 用临时 vault 启动真实 stdio 服务，验证握手、6 个工具发现、搜索和读取，不访问你的知识库。--help 不需要安装 SDK。

完整仓库的安装器会一起复制 vault_index.py、vault_curator.py、evidence_brief.py、import_document.py 及所需公共模块：

python3 tools/install_skill.py knowledge-base-management --dest ~/.codex/skills
python3 -m pip install -r ~/.codex/skills/knowledge-base-management/requirements-mcp.txt
VAULT_DIR=/path/to/your-vault python3 ~/.codex/skills/knowledge-base-management/scripts/mcp_server.py

目标技能目录必须不存在；已有安装先备份，或使用新的安装目录。MCP 优先加载 skill 内的工具，安装后不依赖原仓库位置。

客户端配置使用真实的 Python 和 server 绝对路径：

{
  "mcpServers": {
    "chubby-kb": {
      "command": "/absolute/path/to/venv/bin/python",
      "args": ["/absolute/path/to/knowledge-base-management/scripts/mcp_server.py"],
      "env": { "VAULT_DIR": "/path/to/your-vault" }
    }
  }
}

工具名保持 6 个：search_vault、semantic_search_vault、read_kb_note、list_recent_notes、reindex_vault、vault_index_stats。搜索、语义检索、最近笔记和统计前自动同步索引；read_kb_note 直接读取原文；reindex_vault() 名称不变，执行增量同步。

默认数据库与 CLI 一致，为根目录下 .chubby/index.sqlite；自定义时在客户端环境中设置 VAULT_INDEX_DB。读取路径必须位于 VAULT_DIR 范围内。

---

以下均为可选的第三方/外部工具，不随本仓库提供。路径（如 ~/graphrag-poc/、 ~/.hermes/...）是作者本机的示例位置，请替换为你自己的安装路径。没有它们也不影响 第 1、2 节的核心流程与 scripts/vault_health_check.py。

知识库三件套

工具	定位	适用场景
GBrain	搜索	知道要找什么关键词
GraphRAG	发现	不知道关键词，想发现隐藏关联
LLM Wiki	写作	用 Karpathy 模式建 LLM 可读的 Wiki
Understand-Anything	可视化	看懂全库结构，发现隐性关联

GBrain 搜索集成

日常使用：

alias gs='GBRAIN_SKIP_RECIPES=1 gbrain search'
gs "定价 品牌"
gs "奥德赛时期"

# 混合搜索
gbrain query "消费者心理剩余"

# 读全文（注意 slug 含 emoji 目录名）
gbrain get "wiki/📡 外部输入/播客/XXX/观点提取"

# 查看统计
gbrain stats

配置：DeepSeek downstream LLM（deepseek_api_key + deepseek_model: deepseek-chat + search.mode: balanced） 完整手册：wiki/🧠 AI系统/GBrain-完整操作手册.md

GraphRAG 发现

⚠️ 已移至独立项目：按你的实际安装路径配置 Flask API：localhost:8999（默认） 内容：自定义知识库 + DeepSeek + BGE 嵌入

用于发现知识库中的隐性关联和跨领域连接。

LLM Wiki（Karpathy 模式）

Karpathy 的 LLM Wiki 模式：构建 interlinked markdown 知识库，让 LLM 在推理时直接查。 已集成到 Obsidian vault。

Understand-Anything — 知识图谱可视化

已安装为独立 skill。

使用：

# 必须指向 wiki 根目录，必须用 python3.11+
python3 parse-knowledge-base.py /path/to/your-vault/wiki

⚠️ 关键 pitfalls：

• Python 3.11+ 必需
• 必须指向 wiki 根目录（子目录没有 index.md 会报错）
• Dashboard 需先 build core 包
• 需要 GRAPH_DIR 和 ACCESS_TOKEN 环境变量

---

4. 目录整理 (Organization)

目录审查与增量清理

当用户说"看一下目录是否合理"时执行：

Step 1: 全量目录扫描
  → find . -maxdepth 3 -type d | sort
  → 对每个 wiki 子目录统计 .md 文件数

Step 2: 逐项检查
  | 检查项 | 特征 | 严重性 |
  |--------|------|--------|
  | 旧版残留目录 | diff -rq 确认新旧版本内容不同 | 🔴 |
  | Legacy redirect 只剩 README | 目录只有一个 redirect 文件 | 🟡 |
  | 概念卡片散落根目录 | wiki/🧬 知识图谱/XXX.md 应在概念/下 | 🟡 |
  | cron 脚本写入旧路径 | grep -rn "旧目录" ~/.hermes/scripts/ | 🔴 |

Step 3: 分类执行 → 归档/删除/移动/更新引用

Step 4: 验证 → 零残留

全库审计与批量归档

Step 1: 全量扫描目录结构和文件数
Step 2: 逐目录与最新管理办法对照
Step 3: 分级标记（🔴明确无用 → 🟡重复 → 🟠草稿 → 🔵过时）
Step 4: 批量 mv 到 wiki/🗄️ 归档/
Step 5: 修复残留引用（README/wiki/index/项目索引）

归档目录结构：

wiki/🗄️ 归档/
├── 归档清单-YYYY-MM-DD.md
├── 旧版管理办法/
├── 旧版流程/
├── 旧版草稿/
├── 旧选题/
└── ...

反模式：

• ❌ 不要删除归档目录下的文件
• ❌ 归档后必须同步更新所有 index/README 引用
• ❌ 素材库/ 下的文件不归档
• ❌ 归档时不要改文件名
• ✅ 每次大清理必须创建 归档清单-YYYY-MM-DD.md

---

5. Wiki 实体管理

Wiki 实体格式

每个团队/项目在 wiki/teams/ 下有对应 .md 实体：

---
title: 团队名
created: YYYY-MM-DD
updated: YYYY-MM-DD
type: entity
tags: [team, ...]
sources: [50.团队/实际目录名]   # 重要：路径必须是实际存在的目录名
---

# 团队名

## Overview
## 文件结构（表格，列出子目录和数量）
## Related

sources 路径必须与实际目录名完全匹配：

• ❌ sources: [50.团队/02.事业线] （旧/错）
• ✅ sources: [50.团队/事业线] （新/对）

异常文件处理

某些 .md 文件可能被误认为目录名（如 千金-日报索引.md、OKR看板.md）。检查方式：

# 检查是否是文件被当作目录
for d in team_dir.iterdir():
    if d.is_file() and not d.name.startswith("."):
        print(f"⚠️ {d.name} 是文件却像目录")

修复：用 mv 把它们移到对应目录下。

---

6. 批量修复模式

broken wikilink 修复（播客 EP 文件）

问题：播客 wiki 文件中的 wikilink 引用素材库 EP 文件，因文件名含特殊字符（引号、emoji、反斜杠）导致相对路径解析失败。

修复方式：

# 1. 建索引: EP编号 → 实际文件路径
ep_index = {}
for f in 素材库_dir.iterdir():
    ep_match = re.match(r'(EP\d+)', f.name)
    if ep_match:
        ep_index[ep_match.group(1)] = f

# 2. 扫描 wiki 文件，用 EP 编号匹配实际文件，重建相对路径
for link in wikilinks:
    ep_match = re.search(r'(EP\d+)', target)
    if ep_match and ep_match.group(1) in ep_index:
        rel = os.path.relpath(ep_index[ep_id], md.parent)
        # 替换 wikilink

批量补 frontmatter（summary + source）

问题：大量 A+B 产物（观点提取/问题链）缺少 summary 和 source 字段。

修复方式：

# summary: 从正文第一个 # 标题提取
title_match = re.search(r'^#\s+(.+)', body, re.MULTILINE)
summary = title_match.group(1).strip()[:100] if title_match else md.stem

# source: 从文件路径推断
if '观点提取' in md.name or '问题链' in md.name:
    source = '素材库/播客/给女孩的商业第一课'

⚠️ PITFALL：GraphRAG 自动生成的实体文件（🧬 知识图谱/GraphRAG*/实体/）约 260+ 个没有 summary，这是正常的，不需要修复。

文件名含空格修复

# 扫描
find wiki/ -name "* *" -type f

# 重命名
mv "MarkItDown 操作手册.md" "MarkItDown-操作手册.md"

目录迁移提示页格式

当目录整体迁移时，旧位置保留 README.md 提示页：

---
title: "⚠️ 已迁移 - 目录名"
type: note
tags: [已废弃, 已迁移]
created: YYYY-MM-DD
summary: 已迁移到 ../../新位置。
source: "原系统名"
---

---

7. 事业线文件命名规范

事业线（50.团队/事业线/）的文件命名与 Agent 的对应关系：

文件名前缀	Agent	应放入子目录
O1-猎手 / 猎手-内容情报 / 猎手-渠道情报 / 猎手-技术调研 / 内容情报-给女孩的商业第一课	猎手	猎手/
O2-笔神	笔神	笔神/
O2-天眼	天眼	天眼/
O3-管家	管家	管家/
O4-极客	极客	极客/
O4-画神	画神	画神/
千金-	千金	千金/

特别注意：内容情报-给女孩的商业第一课-*.md 这些文件名（87个）不是系列名，是猎手的产出，需归入 猎手/ 目录。

O3-CFO 文件：属于 家庭线/CFO/，不是事业线。

---

8. 千金日报文件命名规范

文件名包含	子目录
总裁日报	总裁日报/
O1线/O2线/O3线/O4线	O线日报/
晨间简报	晨间简报/
浪漫-	浪漫/
系统-	系统/
其他	其他/

---

反模式

• ❌ 不要删除素材库/ 下的任何文件
• ❌ Wiki 页面必须有 source 字段指向原始素材
• ❌ 不要创建没有入链的孤立 wiki 页面（除索引页）
• ❌ 清理前先 dry-run
• ❌ 归档时不要改文件名
• ✅ 每次大清理必须创建 归档清单-YYYY-MM-DD.md

---

相关 Skill

• kb-ingest — 素材入库（详细流程）
• kb-audit — 健康检查与清理（详细流程）
• kb-tools — GBrain/GraphRAG/LLM Wiki 集成（详细配置）
• chubby-knowledge-base-organization — 团队文件组织规范
• content-ab-processing — A+B 双轨处理
• memory-obsidian-sync — Memory 同步到 Obsidian
• understand / understand-knowledge — 知识图谱可视化