JK知识库

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@xh-ai/jk-knowledge-base

【JK知识库】从零搭建一个真正属于自己的 Obsidian 知识库，并且让它能长期自己运转下去。采用「1 个总编排官 + 7 个专注角色」的分层流水线：先让你选定知识库根目录（没给完整路径绝不动手）→ 按职业、岗位、需求、场景与目标提问，问透行业对象、业务生命周期、合规约束与高频检索口令 → 产出定制的元数据清单（五维底座 + 关系与状态字段）、三层标签体系与原子化笔记标准 → 按「知识资产在知识生产中扮演的角色」裁出 13 个顶层目录方案（原始资料 → 研究洞察 → 思考假设 → 验证证据 → 知识与模型 → 项目应用 → 决策复盘 → 岗位技能库 → 归档与历史），逐条摊开让你确认「每个目录放什么、不放什么」→ 调用本地 Obsidian CLI 技能（obscli）落盘并做交付前体检。**交付之后库才开始真正运转**：一是「往柜子里放东西」——内置 10 个常见岗位（创业/销售/市场/产品/研发/设计/咨询/教育/投资/职场通用）× 各阶段共 47 个技能，编号自动分配、自动落位、每份必做置信度判定（高/中/低：有没有来源、有没有被验证）。二是「定期整理柜子」——8 条整理规则每条讲清依据与阈值，先摊成清单让你逐条确认才执行，绝不自动删除，归档必留四要素。三是「SKILL 机制」——你可以把自己的方法论沉淀成带登记号（SK-xxx）与版本号（x.x.x）的 SKILL：创建前自动查重，已有类似 SKILL 会先讲清它是干什么与重复建设的风险，经你确认才继续；要记录哪些关键信息字段也逐条问你确认后才落盘；升级默认小版本号 +1 或由你指定，旧版本自动归档到 12_归档与历史；用 skill-find 按场景找 SKILL，**找不到就如实说没有、绝不靠猜**；每次调用必须回执，成功失败都留痕、失败必写原因；SKILL 产出只能落进 03~12 白名单目录；全部调用记录自动生成日历式 HTML 页（按年/按月切换、点日期看当天明细、最近记录分页浏览）。内置编号与溯源链规范（R/S/H/E/K/D/RT/P/SK），让一条决策多年后仍能追溯到原始访谈。纯本地运行，无需 API Key、不联网；支持 Windows / macOS / Linux / HarmonyOS 四平台，无 Python 环境时可用零脚本模式。当用户说「帮我搭个知识库」「Obsidian 怎么建库」「我的资料该怎么分类」「知识库目录怎么设计」「标签体系怎么做」「这份东西该放哪」「怎么判断一条结论可不可信」「知识库怎么定期整理」「把我的方法做成 SKILL」时使用。