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使用此技能：
- 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：
- 标题：如果用户没有明确标题，从内容中提取
- 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）
- 内容：从对话上下文中捕获
可选输入：
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:
- 识别触发词："保存这个提示词"
- 提取标题："使用苏格拉底式提问引导代码重构"
- 确定类型：提示词
- 捕获内容：完整的提示词文本
- 生成标签：[提示词工程, 代码重构, 苏格拉底方法]
- 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..."
- 调用 save_to_obsidian.py
- 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:
- 识别触发词："记录这个Bug"
- 提取标题："npm依赖冲突解决方案"
- 确定类型：问题修复
- 捕获内容：问题描述和解决方法
- 生成标签：[npm, 依赖管理, 问题修复]
- 生成分析："这个问题的根本原因是npm 7+的严格peer依赖检查..."
- 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:
- 识别触发词："capture this idea"
- 提取标题："使用事件溯源实现可审计的用户操作历史"
- 确定类型：想法
- 捕获内容：想法描述
- 生成标签：[事件溯源, 架构设计, 审计]
- 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..."
- 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
-
运行设置向导：
python scripts/setup_github.py
-
初始化仓库：
python scripts/init_git_repos.py
-
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）
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 → 先确认版本，再使用官方 primary docs
任务-插件智能映射
| 任务场景 | ToolSearch 查询 | 用途 |
|---|
| 保存代码模式/架构经验 | ToolSearch("+serena symbol") | 分析代码符号结构，提取精确的模式描述 |
| GitHub 同步笔记 | ToolSearch("+github file") | 直接通过 MCP 创建/更新 GitHub 文件 |
| 创建 GitHub Issue 追踪 | ToolSearch("+github issue") | 为重要知识点创建追踪 Issue |
| 查询库文档补充知识 | 本地依赖信息与官方 primary docs | 查询第三方库文档，丰富知识条目 |
| 浏览器截图保存 | ToolSearch("+playwright screenshot") | 截取网页内容作为知识附件 |
| IDE 代码诊断 | ToolSearch("getDiagnostics") | 获取代码诊断信息辅助问题修复记录 |
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:
→ 先确认本地依赖版本，再查询官方 primary docs
→ 只用已核实的资料丰富知识条目；无法核实时明确标注
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