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knowledge-distillation

通用知识沉淀能力。用于从 devflow 或其他交付过程的需求、设计、实现、审查、测试产物中提炼可复用经验、技术决策、踩坑记录和流程改进。

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  • SKILL.md4.1 KB

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

Knowledge Distillation

本 skill 提供知识沉淀方法论。它只定义如何收集、筛选、组织和输出知识点; 具体输入产物与输出路径由调用方指定。

DevFlow Override

当本 skill 由 Codex devflow 的 TASK-05 knowledge-engineer 调用时:

  • 必须读取 workflow-state.json 中的 task_slug、artifacts_dir 和各阶段 artifact_path。
  • 必须读取 TASK-01、TASK-02、TASK-03、CODE-REVIEW、TASK-04 的有效产物; 若任一必需上游阶段未完成或产物缺失,TASK-05 应失败并写入 last_error。
  • 输出路径固定为 {ARTIFACTS_ROOT}/knowledge/{task_slug}.md,其中 ARTIFACTS_ROOT 来自 .codex/assets/devflow.defaults.yaml 的 artifacts.root_dir。
  • 只允许追加,不允许删除、覆盖或改写已有知识条目。
  • 如果同一 task_slug 的知识文件已存在,应先做标题和主题去重;相似条目合并为 新子条目,不重复创建同义章节。
  • 完成后由 knowledge-engineer 更新 workflow-state.json: stages.TASK-05.status = "completed"、artifact_path 指向全局知识文件、 last_event = "TASK-05_completed"、next_target = "leader"。

When To Use

  • 需求或项目交付完成后,提炼可复用经验。
  • 技术攻关后,记录关键决策和踩坑经验。
  • 代码改造后,沉淀可复用的改造模式。
  • 流程复盘时,记录后续 devflow 可改进点。

Step 1: Collect Inputs

优先从结构化产物中提取信息:

来源关注要点
需求分析关键约束、澄清过的歧义、纳入/排除范围
技术方案架构决策、取舍理由、风险控制
执行计划任务拆分、文件边界、并行协作约束
代码实现可复用改造模式、关键实现点、实际变更边界
代码审查P0/P1 问题、门禁经验、质量规则
测试报告有效测试方法、无需测试的判定依据、环境限制

Step 2: Filter And Distill

每条知识点必须满足:

标准要求反例
可复用后续类似场景能直接参考本次任务创建时间是某日某时
具体明确包含模块、文件、函数、配置项或流程节点某个地方要注意
结论导向写清建议做法和原因复述完整讨论过程
精简每条 1-3 句大段复制原始报告

宁可少写,也不要为凑数写低价值条目。

Step 3: Categorize

按需使用以下类别;没有价值的类别可省略:

  • 业务知识:业务规则、模块职责、数据流向。
  • 技术决策:架构选型、方案取舍及理由。
  • 改造模式:可复用的代码或文档改造方式。
  • 踩坑记录:易错点、隐含约束、环境问题。
  • 流程改进:devflow、评审、测试或协作流程的改进建议。

Output Template

---
task_id: {task_id}
stage: TASK-05
author: 知识沉淀师
date: {YYYY-MM-DD}
run_mode: {auto/manual}
---

## {YYYY-MM-DD} | {task_slug} | {title}

### 技术决策
- ...

### 改造模式
- ...

### 踩坑记录
- ...

### 流程改进
- ...

如果本次交付没有新的可复用知识,也要追加一条简短记录说明“不产生新知识点” 的依据,避免 TASK-05 看起来像被跳过。

Write Rules

  1. 追加不覆盖:不得删除或改写已有条目。
  2. 幂等安全:同一任务重复沉淀时先检查已有章节,避免重复。
  3. 可追溯:保留 YAML front matter 或追加章节中的日期、任务 slug。
  4. 不越权:不修改需求、设计、代码、审查、测试等阶段产物。

Quality Check

完成前检查:

  • 每条知识点是否可复用、具体、结论导向、精简。
  • 是否遗漏了关键决策理由或明确踩坑。
  • 是否含足够上下文,方便不了解本次任务的人理解。
  • 是否避免了大段复制原始产物。
  • 是否只写入调用方指定的知识文件。

レビュー

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