大模型内置知识库生成器

解决什么问题

大模型虽掌握海量知识，但实际使用中常面临三类问题：实时数据滞后（如今日股价）、结构松散（知识碎片化）、引用不可信（虚构原文）。这些问题导致生成的内容难以直接复用，尤其在需要结构化知识库的场景中效率低下。

技能如何工作

本技能通过三个核心步骤实现知识库生成：

1. 内置知识提取：基于模型训练数据中的真实知识，避免外部依赖
2. 结构化输出：

- 强制分节分段（如经典著作按章节组织）
- 头部生成概览（# 项目概述）
- 末尾添加索引（## 关键词索引）

1. 可落地设计：输出文件直接适配 clones/{分魂名}/knowledge/ 目录结构

生成过程遵循五条规范：真实性（不编造）、结构化（层次清晰）、可检索（双索引）、可落地（路径适配）、文件大小（20-60KB核心库）

适用边界

• 知识截止日期（当前模型约2025年底）
• 极冷门内容可能不准确
• 法律/医疗等专业领域需人工复核
• 实时数据（如最新政策）需外部补充