ima 知识库标签化

问题背景

腾讯 ima 知识库（ima.qq.com）的 OpenAPI 里，文档只有 media_id、title、parent_folder_id，没有原生的 tag/label 字段。当你想给知识库做分类、打标签、梳理前置/相关/进阶关系，或输出一棵可浏览的「知识地图」时，不能假设存在现成的打标接口——必须把标签体系落在 ima 真实能力上：文件夹层级 + 一篇标签索引/知识地图类文档。

技能如何工作

本技能（ima-kb-tagging）面向上述场景，在已安装 ima-skill（ima_api.cjs 与凭证）的前提下，按标准流程运作：

1. 只读扫描：按知识库名称解析目标库，拉取文件夹层级与文档列表，可选抓取正文；面向用户始终用库名/标题/路径，不暴露内部 ID。
2. 分析与设计（核心）：依据内置方法论设计 L1/L2/L3 标签（优先复用现有文件夹名、尽量 MECE），为每篇文档推荐 1 个主标签与若干附加标签，并建立 prerequisite / related / advanced 等有向关联；同时做「体检」——冗余、缺失、孤立文档及可执行建议。
3. 可视化：将标注结果 JSON 渲染为自包含 HTML（可折叠标签树、关联标注、体检面板），或用纯文本树输出。
4. 可选落地：默认仅建议 + 可视化；写回知识库（如 Markdown 知识地图、文件夹重组）必须先经用户明确确认。

用户若直接给一批文档标题，也可跳过全库扫描，走同一套标签设计与渲染路径。

边界与注意

• 专用于 ima，接口与落地方式与 ima 的文件夹 + 知识地图模型绑定，不适用于通用 Wiki/Notion 等。
• 凭证通过 ima-skill 从环境变量或 ~/.config/ima/ 读取，只读访问官方域；正文抓取可能涉及 ima 返回的 COS 临时链接。
• 标签与关联均为建议，落地前宜人工复核；大库可先扫结构全貌，再对重点目录 --fetch-content 深挖。