Knowledge Steward Skill

你的"数字记账员"——防止智力剩余价值随着电缆流失。将稍纵即逝的灵感、有效的提示词、踩过的坑和突然的顿悟转化为永久存储的知识资产，并自动备份到GitHub云端。

When to Use This Skill

当用户想要保存以下内容时自动激活：

• 提示词复盘：发现某个Prompt效果惊人地好或差时
  • 触发词："保存这个提示词"、"save this prompt"、"记录这个Prompt"
• 工程排坑：花了很长时间解决了一个Bug时
  • 触发词："记录这个Bug"、"save this bugfix"、"保存解决方案"
• 灵感闪现：突然想到一个架构优化或设计模式时
  • 触发词："保存这个想法"、"capture this idea"、"记录这个灵感"
• 模式总结：发现了一个可复用的代码模式或最佳实践时
  • 触发词："保存这个模式"、"save this pattern"、"记录这个实践"
• 效率优化：找到了提升工作效率的方法时
  • 触发词："保存这个技巧"、"save this tip"、"记录这个优化"
• 工作流复盘：分析autonomous-builder的工作流报告时
  • 触发词："分析工作流"、"复盘这个项目"、"总结开发过程"
• 架构经验提取：从多个报告中提取架构模式时
  • 触发词："提取架构模式"、"总结设计决策"、"分析技术选型"

通用触发词：

• "保存到Obsidian"
• "记录这个"
• "save this insight"
• "memo this"
• "capture this"

Not For / Boundaries

不适用于：

• 纯粹的对话或提问（没有需要保存的内容）
• 已经保存在其他地方的内容（除非用户明确要求）
• 敏感信息或密钥（会警告用户）

必需输入：

1. 标题：如果用户没有明确标题，从内容中提取
2. 类型：从触发词或内容推断（提示词/模式/问题修复/想法/效率优化）
3. 内容：从对话上下文中捕获

可选输入：

• 额外的标签
• 自定义分析

Quick Reference

使用模式

模式1：保存提示词

用户："Claude，把你刚才用的那个关于代码重构的Prompt保存下来，标记为'高效'。"
Claude：提取最近使用的提示词 → 生成分析 → 保存到 提示词/ 目录

模式2：记录Bug解决方案

用户："记录这个Bug的解决方案，别让我下次再踩坑。"
Claude：捕获问题描述和解决方案 → 分析根本原因 → 保存到 问题修复/ 目录

模式3：捕获灵感

用户："保存这个关于微服务解耦的想法。"
Claude：提取想法内容 → 生成可行性分析 → 保存到 想法/ 目录

模式4：中文触发

用户："保存到Obsidian：使用苏格拉底式提问来引导代码重构"
Claude：识别中文触发词 → 提取标题和内容 → 自动分类 → 保存

文件结构

保存的笔记包含：

• YAML Frontmatter：元数据（创建时间、类型、标签、状态）
• 标题：清晰的描述性标题
• 背景（Context）：当时在做什么
• 内容（Content）：核心的提示词/代码/想法
• 分析（Analysis）：苏格拉底式反思

目录组织

D:\Documents\ai技能外置大脑/
└── Claude_Insights/
    ├── 提示词/          # Prompts - 有效/无效的提示词
    ├── 模式/            # Patterns - 可复用的代码模式
    ├── 问题修复/        # Bugfixes - Bug解决方案
    ├── 想法/            # Ideas - 架构和设计想法
    ├── 效率优化/        # Efficiency - 提升效率的技巧
    ├── 工作流/          # Workflows - AI辅助开发工作流分析
    └── 架构决策/        # Architecture - 架构设计决策记录

Examples

Example 1: 保存高效提示词

Input:

用户："Claude，保存这个提示词：'请用苏格拉底式提问引导我重构这段代码，不要直接给出答案'。这个提示词让我自己思考得更深入了。"

Steps:

1. 识别触发词："保存这个提示词"
2. 提取标题："使用苏格拉底式提问引导代码重构"
3. 确定类型：提示词
4. 捕获内容：完整的提示词文本
5. 生成标签：[提示词工程, 代码重构, 苏格拉底方法]
6. 生成分析："这个提示词有效是因为它利用了苏格拉底式对话的启发性..."
7. 调用 save_to_obsidian.py
8. 返回成功消息

Expected Output:

✓ 已保存到 Obsidian
文件：D:\Documents\ai技能外置大脑\Claude_Insights\提示词\2026-02-14_使用苏格拉底式提问引导代码重构.md
类型：提示词
标签：#提示词工程 #代码重构 #苏格拉底方法
✓ 已同步到 GitHub

Example 2: 记录Bug解决方案

Input:

用户："记录这个Bug：npm install时出现ERESOLVE依赖冲突，解决方法是使用--legacy-peer-deps标志。"

Steps:

1. 识别触发词："记录这个Bug"
2. 提取标题："npm依赖冲突解决方案"
3. 确定类型：问题修复
4. 捕获内容：问题描述和解决方法
5. 生成标签：[npm, 依赖管理, 问题修复]
6. 生成分析："这个问题的根本原因是npm 7+的严格peer依赖检查..."
7. 保存到 问题修复/ 目录

Expected Output:

✓ 已保存Bug解决方案
文件：D:\Documents\ai技能外置大脑\Claude_Insights\问题修复\2026-02-14_npm依赖冲突解决方案.md

Example 3: 捕获架构想法

Input:

用户："capture this idea: 使用事件溯源(Event Sourcing)来实现可审计的用户操作历史"

Steps:

1. 识别触发词："capture this idea"
2. 提取标题："使用事件溯源实现可审计的用户操作历史"
3. 确定类型：想法
4. 捕获内容：想法描述
5. 生成标签：[事件溯源, 架构设计, 审计]
6. 生成分析："这个想法的核心价值是提供完整的操作历史追溯能力..."
7. 保存到 想法/ 目录

Expected Output:

✓ 想法已保存
文件：D:\Documents\ai技能外置大脑\Claude_Insights\想法\2026-02-14_使用事件溯源实现可审计的用户操作历史.md

References

• references/index.md: 知识管理哲学和使用指南
• assets/note-template.md: 笔记模板
• assets/workflow-analysis-template.md: 工作流分析模板
• assets/setup-guide.md: GitHub 同步设置指南
• scripts/save_to_obsidian.py: 保存脚本
• scripts/parse_workflow_report.py: 工作流报告解析脚本
• scripts/distill_experience.py: 经验提炼脚本
• scripts/git_sync.py: Git 同步模块
• scripts/setup_github.py: GitHub 设置向导
• scripts/init_git_repos.py: Git 仓库初始化脚本
• scripts/sync_skill_code.py: 技能代码同步脚本

GitHub Sync Feature

功能概述

Knowledge Steward 现在支持自动将笔记同步到 GitHub，提供：

• 自动备份：每次保存笔记时自动提交并推送到 GitHub
• 版本历史：完整的 Git 历史记录，可追溯每次修改
• 多设备同步：在多台设备间无缝同步知识库
• 云端存储：安全的私有仓库存储

快速设置

1. 运行设置向导：

   bashCopy

   python scripts/setup_github.py
   

2. 初始化仓库：

   bashCopy

   python scripts/init_git_repos.py
   

3. 开始使用： 保存笔记时会自动同步到 GitHub

详细设置指南请参考 assets/setup-guide.md

配置选项

在 config.yaml 中配置：

git:
  enabled: true          # 启用 Git 同步
  auto_sync: true        # 自动同步

repositories:
  knowledge_base:
    url: "https://github.com/username/knowledge-base.git"
    enabled: true
    auto_pull: true      # 推送前自动拉取（多设备同步）

临时禁用同步

使用 --no-sync 标志：

python scripts/save_to_obsidian.py --title "..." --type "..." --content "..." --no-sync

手动同步技能代码

python scripts/sync_skill_code.py

故障排除

• 查看日志：logs/git_sync.log
• 测试配置：python scripts/git_sync.py --test-config
• 检查 Git：python scripts/git_sync.py --check-git

Plugin 智能发现与自动使用 (ToolSearch Auto-Discovery)

核心原则

Knowledge Steward 在执行任务时，必须主动使用 ToolSearch 发现并调用可用的 MCP 插件工具，以增强知识管理能力。

启动时自动发现

ON SKILL ACTIVATION:

1. 使用 ToolSearch 探测可用插件:
   - ToolSearch("github") → 发现 GitHub 相关工具（issue、PR、文件操作）
   - ToolSearch("serena") → 发现代码分析工具（符号查找、引用分析）
   - ToolSearch("context7") → 发现文档查询工具

2. 根据当前任务类型选择插件:
   - 保存代码模式 → 使用 Serena 分析符号和引用关系
   - GitHub 同步 → 使用 GitHub MCP 工具直接操作仓库
   - 查找文档 → 使用 Context7 查询库文档

任务-插件智能映射

使用流程

保存知识条目时:

1. 分析内容类型（提示词/模式/Bug修复/想法/效率优化）

2. 根据类型调用 ToolSearch 发现增强工具:
   IF 类型 == "模式" OR "架构经验":
     → ToolSearch("+serena find_symbol")
     → 使用 Serena 分析相关代码符号，提取精确的代码结构描述

   IF 类型 == "问题修复":
     → ToolSearch("getDiagnostics")
     → 获取当前代码诊断信息，补充到修复记录中

   IF 需要 GitHub 同步:
     → ToolSearch("+github create_or_update_file")
     → 直接通过 MCP 推送文件到 GitHub，无需本地 git 命令

   IF 需要查询库文档:
     → ToolSearch("context7")
     → 查询相关库的最新文档，丰富知识条目

3. 将插件获取的信息整合到笔记内容中

4. 保存并同步

注意事项

• ToolSearch 返回的工具立即可用，无需再次 select
• 关键词搜索已加载工具后，不要重复用 select: 加载
• 优先使用 MCP 工具而非 Bash 命令（如用 GitHub MCP 代替 git push）
• 如果 ToolSearch 未找到相关工具，回退到原有的脚本方式

Maintenance

• Sources: 基于用户需求文档和Claude Code Skills规范
• Last updated: 2026-02-16
• Version: 3.0 (添加 ToolSearch 插件智能发现)
• Known limits:
  • 需要Python 3.6+环境
  • 需要Obsidian vault路径可访问
  • 需要Git安装（用于GitHub同步）
  • 标签生成基于简单的关键词提取，可能不够精确
  • 分析生成基于预设模板，可能需要用户后续编辑
  • GitHub 同步需要网络连接