YuJunZhiXue

knowledge-absorber

304
19
# Install this skill:
npx skills add YuJunZhiXue/StudyAnalysis-Skills --skill "knowledge-absorber"

Install specific skill from multi-skill repository

# Description

深度解析链接、文档或代码,生成“全能导师级”的教学笔记(零基础直达精通)。具备“真理锚定”校验能力,自动识别幻觉与过时信息。

# SKILL.md


name: knowledge-absorber
description: 深度解析链接、文档或代码,生成“全能导师级”的教学笔记(零基础直达精通)。具备“真理锚定”校验能力,自动识别幻觉与过时信息。
tags: ["learning","学习","analysis","分析","documentation","文档","knowledge-base","知识库","architecture","知识吸收","knowledge-absorber","verification",]
version: 4.4.0


核心流程 (Core Workflow)

本技能采用 三级加载机制 (Level-3 Loading) 配合 真理锚定协议 (Truth Anchoring Protocol)。请严格按照以下步骤执行。

第一步:智能摄取 (Content Ingestion)

先运行脚本获取干净的 Markdown 数据。脚本会自动清洗 HTML 噪音并处理多模态内容(PDF/OCR)。

  1. 运行摄取脚本

    • Command: python [SKILL_PATH]/scripts/content_ingester.py "INPUT_URL_OR_PATH"
    • 依赖自愈: 运行前检查依赖。若发现 ImportError立即自动执行 pip install -r [SKILL_PATH]/requirements.txt,无需询问用户。
  2. 读取结果

    • 读取 [SKILL_PATH]/config/raw_content.txt
    • 该文件已通过 html2text 清洗,可直接用于分析。

第二步:真理锚定 (Truth Anchoring)

“不要轻信任何文本,哪怕它看起来很专业。”
在加载导师人格之前,必须先对摄取的内容进行准确性校验

  1. 提取核心主张 (Claim Extraction)

    • 快速扫描 raw_content.txt
    • 提取文件中提到的所有关键事实性主张(Key Factual Claims)。
    • 重点关注:具体数据、代码API用法、历史事件、绝对化论断("总是"、"从未")。
  2. 联网审计 (Web Audit)

    • Tool: 调用 WebSearch
    • Query: 针对每个主张构造验证性搜索(例如:"React 19 useEffect changes 2026")。
    • Constraint: 必须包含当前年份(2026)以确保时效性。
  3. 生成校准报告 (Calibration Report)

    • 在心中构建一个“红队报告”。
    • 如果发现原文有误、过时或存在争议,必须在后续生成的教学笔记中显式标注。

第三步:加载导师人格 (Load Persona)

读取系统提示词以激活“首席认知架构师”人格。

  1. 加载 Prompt
    • Command: cat [SKILL_PATH]/references/system_prompt.md
    • 注意:将读取到的内容作为 System Prompt 注入当前上下文。

第四步:生成教学内容 (Generate Content)

本步骤适用于所有领域的知识(技术、国学、学术、商业)。

根据 raw_content.txt 的内容、system_prompt.md 的指示以及第二步的校准报告,生成多模态输出。

  1. 结构化输出 (必填项)

    • 单一真理源:文章结构、模块定义、透镜应用严格遵循 system_prompt.md 中的 [Construct Narrative] 章节定义
    • 严禁偏差:不要自行发明模块,也不要遗漏 System Prompt 中标记为 [Mandatory] 的任何部分。
  2. 生成与写入

    • 必须同时生成 Markdown 和 HTML 文件。
    • 写入位置:项目根目录下的独立文件夹 knowledge_{YYYYMMDD}_{Title}/
    • 文件名格式:knowledge_{YYYYMMDD}_{Title}.md/html
    • 内容适配
      • 技术类:使用 Preset A(现代清爽)。
      • 国学/人文类:使用 Preset B(水墨清茶)。

第五步:质量验收 (Quality Assurance) [New]

在向用户交付前,必须自检以下项:
1. [ ] HTML 是否包含 <script> 搜索逻辑?(参照 system_prompt.md 组件库)
2. [ ] 国学模式下,是否使用了“扪心自问”和“藏经阁”标题?(参照 system_prompt.md 映射表)
3. [ ] 是否包含 Mermaid 认知地图?
4. [ ] 是否包含 5-8 个自测题?

若任一项缺失,必须重新生成。

何时调用 (When to use)

当出现以下任一场景时,请立即激活本技能:

  1. 显式学习指令

    • 用户明确要求:“学习这个”、“深度分析”、“解析链接”、“解释这个概念”、“存入知识库”。
    • 关键词触发:只要用户提到“学习”或“分析”配合某个对象,必须激活。
  2. 复杂多模态输入

    • 用户提供了一个或多个 URL 链接。
    • 用户上传了文档文件(PDF, Word, Markdown, TXT)。
    • 用户上传了图片(PNG, JPG),且内容包含大量文字或图表。
  3. 代码深度解析

    • 用户选中或上传了代码文件,并询问:“这段代码是怎么跑的?”、“架构是怎样的?”。
  4. 隐式教学需求

    • 用户表示困惑:“我不理解这个概念”、“太难了,看不懂”。
    • 用户需要降维打击:“用大白话解释一下”、“给个小白能懂的例子”。

# Supported AI Coding Agents

This skill is compatible with the SKILL.md standard and works with all major AI coding agents:

Learn more about the SKILL.md standard and how to use these skills with your preferred AI coding agent.