「knowledge base」の検索結果

会話で話し合った内容とコードベースの理解から仕様書を作り、プロジェクトのIssue管理先に公開します。課題、利用者の要望、実装・テスト方針、対象外を整理します。

• 機能の議論を仕様書にしたいとき
• 合意した要件のIssue公開
• 実装とテストの方針の文書化

Serve an interactive codebase knowledge graph web UI.

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Query and edit a SiYuan knowledge base via its API.

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Use a file-based PARA memory system to store, retrieve, and organize durable knowledge across sessions. Trigger on saving facts, daily notes, entity records, weekly synthesis, recall, tacit user patterns, or plan memory.

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Implement semantic vector search with AgentDB for intelligent document retrieval, similarity matching, and context-aware querying. Use when building RAG systems, semantic search engines, or intelligent knowledge bases.

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Launch the interactive web dashboard to visualize a codebase's knowledge graph

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Analyze a codebase to produce an interactive knowledge graph for understanding architecture, components, and relationships

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Use when you need to ask questions about a codebase or understand code using a knowledge graph

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Build a graph-structured dossier on a seed entity via parallel fan-out + recursive expansion across web, memory, knowledge-graph, codebase, ADR index, and git intel

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Implement semantic vector search with AgentDB for intelligent document retrieval, similarity matching, and context-aware querying. Use when building RAG systems, semantic search engines, or intelligent knowledge bases.

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Use when auditing content pages for AI discoverability. Applies to any informational page intended to appear in AI-generated answers, search snippets, or knowledge base extraction.

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Use when auditing public documentation portals, API references, help centers, SDK docs, or large knowledge bases. Check the final file served at `/llms.txt` and verify that the linked pages are stable, high-value, and accessible without relying on a JavaScript-only interface.

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Initializes a hierarchical AGENTS.md knowledge base for a project. Use when a repo needs its structure, commands, and conventions documented for agents.

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Use this skill when the user's prompt requires (1) researching a topic across multiple sources, comparing options or alternatives, analyzing trends or history, understanding markets or industries, or reviewing literature or studies and (2) synthesizing that research into a comprehensive, narrative report. If you're planning to search the web or internal knowledge bases, consider using this skill. This skill coordinates research subagents, so use it only when you have a tool for spawning subagents (the Agent or Task tool); otherwise, research the question directly.

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Capability-based multi-tool matrix for research, note-taking, document authoring, and publishing. Agents compose providers (CLI-Anything harnesses, public CLIs, Python libs, native binaries, cloud APIs) per capability.

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SiYuan (思源笔记) CLI — manage notebooks, documents, blocks, and search your knowledge base from the terminal.

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Announcement board: author, category, department, priority, audience, publish and expiry dates, status and acknowledgements, as CSV, SQL, JSON Schema or Notion on request. Use for internal notices.

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Configure, manage, and use DeepTutor through its CLI, including capabilities, knowledge bases, partners, memory, sessions, notebooks, providers, skills, and the server or Web app.

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Use Copilot Spaces to provide project-specific context to conversations. Use this skill when users mention a "Copilot space", want to load context from a shared knowledge base, discover available spaces, or ask questions grounded in curated project documentation, code, and instructions.

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LLM Wiki — persistent markdown knowledge base that compounds across sessions (Karpathy model)

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Recall and persist long-term memory through the OpenViking MCP tools. Use at the start of any substantive task (coding, configuration, debugging, multi-step or tool-based work) to retrieve relevant prior knowledge with find/search/read, and during or after work to persist durable facts, preferences, decisions, and lessons with remember. Do not use for casual chat or simple factual questions the model can answer directly.

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Install and configure the OpenViking long-term memory plugin for OpenClaw via natural conversation. Once installed, the plugin automatically captures facts from chats and recalls relevant context before each reply (auto-capture + auto-recall, cross-session). Covers prerequisites, install through OpenClaw's plugin manager (ov-install as backup), wizard-based configuration, slot activation, gateway restart, verification, multi-tenant root keys, multi-instance and uninstall. The user needs no CLI knowledge — the agent runs everything and only asks for a few values. Assumes the OpenViking server is already running; it does NOT install the server. Trigger on: "install OpenViking", "set up memory", "configure memory plugin", "add long-term memory", "semantic memory", "RAG", "帮我装 OpenViking", "配置记忆插件", "安装记忆功能", "接入 OpenViking".

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Converts books and documents (PDF, EPUB, DOCX, HTML, Markdown, plain text, RTF, MOBI/AZW with Calibre) into structured agent skills, extracting frameworks, mental models, principles, techniques, and anti-patterns. Use when the user wants to study a document through GitHub Copilot CLI, Amp, Claude Code, Hermes Agent, OpenCode, or OpenClaw, apply an author's frameworks while working, or build a reusable knowledge base from a file.

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Use when driving a WeKnora RAG server through the `weknora` CLI as an agent — authenticating, managing knowledge bases / documents / sessions / agents, running search or chat, or interpreting the CLI's JSON envelopes and exit codes. Read this before any other weknora-* skill.

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