知识模块生成

qiaomiaojoe2026-10-28查看 1291复制 1049

知识模块生成(乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流 · 文献分析步骤)。按知识模块清单逐模块读全文生成 M_n.md:机械抽取模块 prompt(不改写不补全)、flag 而非 ask、map-reduce 逐篇防爆上下文、页码诚实、每模块一行执行日志自检;支持

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📘如何使用这个技能

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    复制技能内容·点击上方「Copy SKILL.md」复制全部内容,或 Download 下载到本地
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    打开你的 AI 客户端·支持 Claude Code、Trae、Cursor、ChatGPT、DeepSeek、Kimi 等任意 AI 助手
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    粘贴为系统提示/知识文件·Claude Code:放入 .claude/skills/ 目录;普通对话:作为首条消息发送并说「请严格按这份技能文档执行」
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    直接提出你的需求·AI 会按技能定义的工作流、格式和约束来处理,无需再解释背景

💡 提示:技能生效后,每次对话只需一句需求,AI 会按 SKILL.md 的流程执行。

SKILL.md2621 chars
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name: knowledge-module-gen
description: 知识模块生成(乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流 · 文献分析步骤)。按知识模块清单逐模块读全文生成 M_n.md:机械抽取模块 prompt(不改写不补全)、flag 而非 ask、map-reduce 逐篇防爆上下文、页码诚实、每模块一行执行日志自检;支持 Zotero / NotebookLM / 本地 PDF 三种数据通道。Trigger on:"生成知识模块"、"按模块清单跑模块"、"逐模块读全文写 M1-Mn"、"generate knowledge modules from my module list"。
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# Knowledge Module Gen · 知识模块生成

## 调用约定(独立运行)

- 输入:知识模块清单(`知识模块清单.md`,或用户给的路径;没有 → 先跑 `knowledge-module-list`)+ 主数据通道(Zotero MCP / NotebookLM / 本地 PDF,问用户或按可用性选)。
- 落盘:`模块/M_n.md` + `执行日志.md`(默认当前工作目录)。
- **调用方覆盖约定**:调用方(工作台 prompt / 用户)显式给出的参数、输入路径、落盘路径与工具选择,一律覆盖本 skill 的默认;但本 skill 的方法步骤、硬约束与停点不可被省略或稀释——调用方若要求跳过某硬约束,以本 skill 为准并提示冲突。
- 工具适配:以环境实际可用为准,不可用时走降级通道并注明,不编造工具结果。

前置:已有 知识模块清单.md(步骤 1 Part A 产物)。若没有,先跑步骤 1。

按用户所选主数据通道执行(Zotero / NotebookLM / 本地 PDF;个别模块可在执行时覆盖:文献量大 / 要严格 citation 验证 → 改用 NotebookLM;MCP 不可用 → 改用本地 PDF)。

## 【准确拾取并执行模块 prompt】(防 AI 自由发挥 · 全程不打断)

不需要逐模块回显让用户确认。用三件套保证准确:

1. **机械抽取**(拾取靠切片,不靠理解):从 知识模块清单.md 中定位"## 模块 M_n"标题,逐字抽取其下代码围栏内的文本,当作字面 spec。不改写、不补全、不重排关键问题与期望输出结构。
2. **flag 而非 ask**(执行忠实,想改只标记,不停下来问):照原样跑。若认为某处该调整,不要调整——在该模块输出里加一行 `_deviation: 想改什么 + 为什么`,然后仍按原 prompt 执行。
3. **结尾自检日志**(把关靠一份日志,不靠过程确认):每跑完一个模块,往 执行日志.md 追加一行:`M_n | 用的 prompt 首行 | 结构符合期望(✓/✗) | 证据假设对上(✓/✗) | 有无 _deviation`。全部跑完后用户只看这一份日志,有 ✗ 或 _deviation 的模块才回看。

## 主数据通道分支

- **Zotero MCP**:对该模块每篇文献调 zotero_get_item_fulltext 取全文(或 zotero_get_item_metadata 取摘要;工具名以环境实际注册为准),按下方 map-reduce 逐篇抽取,不要一次性拼接全部全文。
- **NotebookLM MCP**:add_notebook 建新 notebook;提示用户把该模块文献 PDF 上传并粘贴 share URL 注册到 MCP。用 ask_question 喂入该模块的「生成 prompt」,保存 session_id 以便追问。收到返回 → 验证 inline citation → 保存为 M_n.md。(NotebookLM 自身检索已控上下文,map-reduce 主要用于另两种模式。)
- **本地 PDF 直读**:在 pdf_download/(或用户给的文件夹)下按 AuthorYear.pdf 找到本地 PDF,按页读取,逐篇抽取(本地 PDF 天然有页码,引用页码以此为准)。找不到对应 PDF 的文献回退 Zotero 或 NotebookLM。

## 【上下文管理 · map-reduce 逐篇】

注意:map-reduce 不是 Claude Code / Codex 的内置功能,必须显式照做,否则会一次性把全文塞满上下文。对一个模块涉及的多篇文献:
1. map:一篇一篇处理——读第 1 篇 → 抽取与"关键问题"相关的段落(每段记页码)写成中间笔记 → 不保留全文 → 读第 2 篇……
2. reduce:全部读完后,只基于中间笔记 + 证据摘录写该模块,不回头重读全文。

这样既不爆上下文,也避免"lost in the middle"。

## 【页码诚实】

- 优先用能给页码的来源(本地 PDF 按页读,页码最准)。
- Zotero fulltext 若不含页码 → 回退本地 PDF;都拿不到就标注 (Author Year),不要编造页码。

## 【字数与结构】

- 单模块 ≈500 词英文 / 800 字中文。
- 结构配额:概念/操作化 ~20% · 核心 findings ~50% · 对综述 Section 的贡献 ~30%。
- 证据不足以支撑字数时,标注"该模块证据偏薄",不灌水重复。

## 【双层产物】

- M_n.md 是工作层,可以"脏":正文之外附"证据摘录"区(原文 quote + 页码 + Zotero key),供步骤 3 溯源。
- 步骤 3 的综述初稿才要纯净——溯源信息不进初稿。

## 输出

每个模块一个独立 .md,统一写到 模块/ 目录:M1.md, M2.md, ..., M_n.md;外加一份 执行日志.md(每模块一行自检)。

执行顺序建议:先跑 Classic / Key Texts 占比高的模块(学术分量重),再跑 Supporting 为主的模块;每跑完一个模块,对照"生成 prompt"的期望结构与"证据假设"自检——假设对不上就在文件里标注,并考虑回退该模块。
来源:skillsdirectory

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