知识拆解·分类打标·建库

要解决什么问题

你手头有一篇长文、几份笔记或一批资料，想变成可检索、可筛选、可溯源的结构化知识库，而不是一坨 Markdown 或文件夹里散落的文件。难点通常在于：拆多细才算「一条知识」、怎么打标签才能以后按场景筛、以及怎样保证每条结论都能回到原文。

本技能在用户提出「拆成知识卡片」「建 XX 知识库」「分类打标」等需求时触发，默认产出本地 Markdown 知识库（也可按你指定改用飞书多维表格、腾讯文档、Notion 等载体）。

工作方式

整体流程是：确认主题与路径 → 读入素材 → 语义拆解 → 五维打标 → 按模板落盘 → 生成总目录 → 原文存档 → 支持后续增量。

拆解遵循固定颗粒度：一条规则 = 一个机制 + 至少一个案例 + 适用边界。每张卡片包含名称、一句话命题（> 引用）、机制说明、案例表（人物/情境/结果）、边界条件、原文摘录（不改写）。原文只有结论没有案例时，边界里注明「原文无实证案例」，不编造案例。

打标采用五维体系：领域、机制、强度（L1–L4 违规后果）、场景、可信度（A 亲历 / B 旁证 / C 传闻 / D 推演）。机制与领域的取值会随主题调整（SKILL 中以「潜规则」类主题为示例）。卡片写入 cards/{序号}-{简称}.md，并生成 目录.md：来源登记、总览表、按领域/机制/强度筛选、文字版关联图谱及打标说明；原文完整复制为 source-*.md。

边界与注意点

• 一卡一命题：一段话里两个独立观点应拆成两张卡，用关联关系串联，不要合并不同层级。
• 边界必填：原文未写时可推演，但需在边界中标注「推演」。
• 打标宁宽勿窄：领域、机制等多选时用 · 连接，避免漏标导致检索不到。
• 关联图谱要分层：区分元认知/机制/应对/案例等层次，孤立卡片需在图谱中注明待补充。
• 入库后需自检：卡片字段完整、总览行数与 cards/ 文件数一致、序号连续、原文存档与用户输入一致。