knowledge-base-management
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npx mdskill add chubbyguan/chubbyskills/knowledge-base-managementManages Obsidian knowledge base lifecycle with three-layer architecture and AI integration.
- Ingests and classifies new materials into ABC grades for prioritization.
- Depends on Obsidian vault, environment variables, and cron jobs.
- Decides actions based on material type, SHARP score, and domain keywords.
- Updates wiki index and triggers health checks or GraphRAG integration.
SKILL.md
.github/skills/knowledge-base-managementView on GitHub ↗
---
name: knowledge-base-management
description: "Obsidian 知识库全生命周期管理:三层架构、素材入库(ABC分级)、健康检查、GBrain/GraphRAG/LLM Wiki 三件套集成、目录整理"
triggers:
- "知识库管理"
- "素材入库"
- "健康检查"
- "盘点知识库"
- "清理知识库"
- "搜索知识库"
- "GBrain"
- "GraphRAG"
- "知识图谱"
- "整理知识库"
- "知识库架构"
version: 1.0
created: 2026-06-02
tags: [knowledge-base, obsidian, wiki, note-taking, gbrain, graphrag]
---
# 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:
```bash
export VAULT_DIR="$HOME/Documents/your-vault" # 你的 Obsidian vault 根目录
```
- **健康检查 cron**:建议每周日 9:00 运行 `scripts/vault_health_check.py`(见第 2 节)
---
## 1. 素材入库 (Ingest)
### 新素材处理流水线
```
用户丢素材 →
① 判断类型 → 存入素材库/对应子目录
② 提取关键信息 → 决定是否建 wiki 页面
③ 如果值得:建选题(打 SHARP 分)或更新项目页
④ 更新 wiki/index.md 索引
```
### 素材分级 (ABC Grading)
| 等级 | 标准 | 处理 |
|------|------|------|
| **A** | 核心方法论/框架/系统 | 优先编译为选题 |
| **B** | 有洞察但不够系统 | 备选,作为 A 的补充 |
| **C** | 水货/重复/与定位无关 | 归档,不主动编译 |
### 公众号文章处理
**来源一:wechat-article-exporter 自动同步(每天 07:00 cron)**
公众号文章直接存入 `素材库/公众号文章/<公众号名>/`,每日自动增量同步。
**来源二:手机保存的文章同步(每天 08:00 cron)**
通过手机保存的文章先落到一个待处理目录(按日期),再由一个归类脚本搬入素材库并按领域筛选优质文章做 A+B 深度处理。
> 归类脚本(如 `sync_notes_to_kb.py`)与各人的目录结构强相关,本仓库不内置,按下面的「工作流」自建即可。
**工作流**:
```
新文章入库 →
① 脚本自动归类到 素材库/公众号文章/<公众号名>/
② URL 去重(跳过已存在的文章)
③ 领域关键词筛选(AI/半导体/消费/电商/品牌/投资/Agent/Skill)
跳过纯营销、与用户领域无关的文章
④ 命中关键词的精选文章 → A+B 双轨处理(每日上限 5 篇)
A层:观点提取+分类+3条Takeaway → wiki/📡 外部输入/公众号/<公众号名>/<主题>/
B层:问题链+伴读引导 → 同上
⑤ 更新 wiki/index.md(外部输入 — 最新 A+B 处理 表格)
```
**关键原则**:
- 聚焦高价值主题(匹配用户兴趣),不追求全量覆盖
- 每个 wiki 页面必须用 `source` frontmatter 列出引用素材路径
- 深度处理上限 5 篇/天,分批消化
- 文章路径格式:`[[../../../../素材库/公众号文章/<公众号>/<文件名>]]`
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## 2. 健康检查 (Audit)
### 自动检查项
每周日 9:00 cron 自动运行,检查:
- 断链(broken wikilinks)
- 缺 source 字段
- frontmatter 缺失
- 待沉淀概念
- 低链接密度
**脚本**:`scripts/vault_health_check.py`(本仓库提供,零依赖,纯标准库)
```bash
# 指定 vault 路径
python3 scripts/vault_health_check.py "$HOME/Documents/your-vault"
# 或读 VAULT_DIR 环境变量
export VAULT_DIR="$HOME/Documents/your-vault"
python3 scripts/vault_health_check.py --json
# 把缺 source 字段也视为问题(强溯源场景)
python3 scripts/vault_health_check.py --require-source
```
检查项:断链、缺 frontmatter/source/summary、孤立笔记、空目录、内容重复、文件名含空格。
存在断链时退出码为 1,方便接入 cron / CI 告警。
### 清理标准
| 操作 | 规则 |
|------|------|
| 去重 | SHA256 或 diff 确认相同后删除副本 |
| 归位 | 散落文件按类型移到素材库/对应子目录 |
| 归档 | 历史版本移到 `wiki/🗄️ 归档/`,不删除 |
| 空目录 | 直接删除。含 redirect README 的 legacy 目录也算空目录 |
| 全库审计 | 执行第 6 节「全库审计与批量归档」 |
| 目录审查 | 执行第 5 节「目录审查与增量清理」 |
### 文件命名规范
```
✅ 选题-AI-Agent-未来方向.md # 连字符连接,无空格
❌ 选题-DemisHassabis Agent.md # 含空格,wikilink 断裂
```
### 迁移提示页格式
当文档内容迁移到新位置时,旧文件不删除,改为迁移提示:
```yaml
---
title: ⚠️ 已迁移 - 原文件名(旧版 vX.0)
type: note
tags: [已废弃, 旧版, 已迁移]
created: YYYY-MM-DD
summary: 已被 [[新位置/新文件名|新版本]] 取代。
---
```
**关键规则**:
- frontmatter: `⚠️ 已迁移` 标题 + `已废弃` 标签
- 说明为什么旧版不再适用(1-3条)
- 明确的新链接
- **不要保留旧的正文内容**
---
## 3. 工具集成 (Tools)
### 🧠 本地索引(本仓库提供,零依赖)
`tools/vault_index.py` 会把 Markdown vault 建成 SQLite 索引,支持关键词搜索、semantic-lite 检索、平台/标签过滤、最近笔记、读取笔记和统计。SQLite FTS5 可用时自动启用;不可用时降级为 LIKE 搜索,中文内容也能命中。
```bash
# 在仓库根目录运行
python3 tools/vault_index.py index "$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 "$VAULT_DIR"
python3 tools/vault_index.py stats
```
默认索引位置:`.chubby/vault_index.sqlite`。也可以用 `--db /path/to/index.sqlite` 指定。
### 🗂️ 自动归档与知识卡片(本仓库提供,零依赖)
`tools/vault_curator.py` 默认 dry-run,适合先看会移动/生成什么:
```bash
python3 tools/vault_curator.py archive "$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 `platform`、`summary`、processed 标签归入 `10_Sources/<platform>/` 或 `20_Processed/`。
- `card` 从单篇笔记生成 `20_Processed/Cards/*.md`,保留来源、摘要、要点和 tags。
### 🔌 MCP Server(本仓库提供,推荐)
`scripts/mcp_server.py` 把知识库的「搜索 / 语义检索 / 读取 / 最近笔记 / 重建索引 / 统计」暴露成 MCP 工具,让**任何支持 MCP 的 Agent**(Claude Code、Codex 等)直接查你的库——形成「采集类 skill 负责写入、MCP 负责被调用查询」的闭环。
```bash
pip install mcp
VAULT_DIR=/path/to/your-vault python3 scripts/mcp_server.py
```
在 Agent 的 MCP 配置里:
```json
{
"mcpServers": {
"chubby-kb": {
"command": "python3",
"args": ["<knowledge-base-management/scripts/mcp_server.py 的绝对路径>"],
"env": { "VAULT_DIR": "/path/to/your-vault" }
}
}
}
```
暴露的工具:`search_vault(query, limit, platform, tag)`、`semantic_search_vault(query, limit, platform, tag)`、`read_kb_note(path)`、`list_recent_notes(limit, platform)`、`reindex_vault()`、`vault_index_stats()`。
内置路径穿越防护,只能读 `VAULT_DIR` 范围内的笔记。
---
> 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**:
```bash
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**:
```bash
# 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:
```yaml
---
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:
```python
# 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**:
```python
# 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**:
```python
# 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
```bash
# 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:
```yaml
---
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"
---
```
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## 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。
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## 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