基于 R-P-T 框架的知识炼金 Agent Skill
将任意输入（URL、文章、代码、对话）通过 R-P-T 引导对话转化为结构化的 Obsidian 知识笔记。
每个知识原子（Atom）包含三个维度：
| 维度 | 含义 | 示例 |
|---|---|---|
| R（Resource） | 物理约束 / 硬件边界 | GPU HBM 带宽、浏览器单线程、关系型 DB schema 不可回滚 |
| P（Problem） | 经典痛点 | 注意力矩阵 IO 成本极高、大组件树阻塞主线程 |
| T（Tool / Paradigm） | 底层数学或物理模型 | IO 感知算法、协作式调度、版本控制+增量迁移 |
这不是信息的停尸房，而是底层直觉的炼金炉。
- R-P-T 引导对话：通过结构化问答提取知识的三个维度
- Atom 笔记创建：生成结构化的知识原子笔记
- Source 笔记存档：记录原始来源和关键观点
- Paradigm 笔记提炼：识别跨域范式并建立连接
- 批量处理待办笔记
- 重复检测（Jaccard 相似度 ≥0.88）
- 错误处理和批量摘要
- 智能合并策略
- 多维度搜索（R-P-T + Domain）
- 同义词扩展（内存→显存→HBM）
- 跨域 Paradigm 发现
- 相关度排序
- 5 维度评分（完整性、关联性、深度、准确性、网络价值）
- 单个/批量评分
- 网络连接度分析
- 改进建议生成
如果你还没有 R-P-T 知识库，对 Agent 说：
初始化知识库
这将创建以下目录结构：
your-vault/
├── .obsidian/
├── 00-Inbox/ # 原始输入暂存
├── 01-Atoms/ # R-P-T 知识原子
├── 02-Paradigms/ # 跨域范式节点
├── 03-Sources/ # 原始来源存档
└── _Templates/ # 笔记模板
炼金这篇文章：https://example.com/article
或者直接粘贴内容：
帮我整理这段内容到知识库：
[粘贴文章内容]
批量炼金 Inbox
在知识库里找关于"内存带宽"的笔记
评估 01-Atoms/ai-hbm-bandwidth-attention-io-cost.md 的质量
Skill 会在以下情况自动触发：
- 炼金：「炼金」「知识炼金」「卡片化」「原子笔记」「整理」「记录到知识库」
- 初始化：「初始化知识库」「创建知识库」「搭建 R-P-T 环境」
- 批量处理：「批量炼金」「处理 Inbox」「批量整理」
- 搜索：「在知识库里找」「搜索笔记」「查找 Atom」
- 评分：「评估质量」「质量评分」「检查笔记质量」
如果你的 vault 不在当前目录，可以在 AGENT.md 中配置：
knowledge_alchemy:
vault_root: /Users/you/Documents/knowledge-vault
vault_name: knowledge-vault未配置时，skill 会自动检测：
- 当前目录是否为 vault
- 读取 AGENT.md 配置
- 向上查找父目录中的 vault
- 询问用户
knowledge-alchemy/
├── SKILL.md # Skill 主文件
├── README.md # 本文件
├── ROADMAP.md # 未来扩展计划
├── assets/
│ └── templates/ # Obsidian 笔记模板
│ ├── Atom.md
│ ├── Source.md
│ ├── Paradigm.md
│ └── Inbox.md
├── references/ # 详细流程文档
│ ├── init.md # 初始化流程
│ ├── inbox-batch.md # 批量炼金
│ ├── natural-language-search.md # 搜索功能
│ ├── quality-scoring.md # 质量评分
│ └── search-synonyms.md # 同义词库
├── evals/ # 测试用例
│ ├── evals.json
│ ├── association-evals.json
│ ├── inbox-batch-evals.json
│ ├── quality-scoring-evals.json
│ └── search-evals.json
└── examples/ # 示例和文档
| 功能模块 | 通过率 | 状态 |
|---|---|---|
| 自然语言搜索 | 100% | ✅ 优秀 |
| Atom 质量评分 | 100% | ✅ 优秀 |
| Inbox 批量炼金 | 需要用户交互 |
使用 skill-creator 运行评估。
欢迎提交 Issue 和 Pull Request！
- Fork 本项目
- 创建特性分支 (
git checkout -b feature/amazing-feature) - 提交更改 (
git commit -m 'Add amazing feature') - 推送到分支 (
git push origin feature/amazing-feature) - 开启 Pull Request
详见 ROADMAP.md：
- 间隔重复系统（SRS） - 优先级：高 🔴
- 知识合成（Paradigm Mining） - 优先级：中 🟡
- 学习路径推荐 - 优先级：中 🟡
MIT
灵感来源于：
- Zettelkasten 方法论
- Obsidian 知识管理工具