花都盘古

一个知识库的常见困境

知识库越堆越厚，用起来却越来越重。想执行某个流程时，你得先知道自己要搜什么，然后在一堆文档里翻找、读取、自行理解，再把散落的规则拼成可执行的步骤。知识库是被动的——它只负责被查询，不负责替你干活。

问题不在文档多，而在知识形态错了：库里存的是「知道什么」（信息、文档），而真正能驱动执行的是「能做到什么」（流程、规则、框架）。花都盘古把后者从知识库里提炼出来，打包成安装即用的 Skill。

多阶段蒸馏流程

技能按 7 个阶段推进，关键节点设置了检查点，避免「垃圾进、垃圾出」。

• Phase 0 入口分流：识别完整蒸馏、文件夹蒸馏、单文档蒸馏或任务蒸馏四种模式。
• Phase 1 需求澄清：检查知识库是否适合蒸馏——纯数据表、实时更新的价格表、无操作指导的文献存档直接劝退。
• Phase 1.5 创建目录：先建 SKILL.md 和 references/、assets/、examples/ 目录，保证 Skill 自包含，复制整个目录即可独立运行。
• Phase 2 内容分析：读取知识库，按流程型、规范型、任务型、框架型、模板型判断该蒸馏成哪类 Skill。
• Phase 2.5 / 3.5 检查点：分析摘要和提炼摘要分别暂停，确认无误再往下走。
• Phase 3 框架提炼：只保留 3-7 个核心框架，每个必须有来源证据和应用方式，宁可少而准，不可多而浅。
• Phase 4 构建：把零散规则映射为检查清单、操作步骤、决策表或模板。
• Phase 5 质量验证：跑已知测试、边缘测试和可用性测试，不通过则回到 Phase 3，最多迭代 2 轮。
• Phase 6 双 Agent 精炼（可选）：一个 Agent 审结构，一个 Agent 审触发词和示例，综合改进。

边界与注意点

• 蒸馏的是能力，不是文档搬运——绝不把知识库原文复制进 SKILL.md。
• 知识库超过 100 个文件时，建议指定蒸馏范围或分批处理。
• 医疗诊断、法律咨询等需要专业资质的领域，Skill 只作参考，决策必须人工介入。
• 蒸馏完成后原知识库保留不动，Skill 是精炼版而非替代品。
• 注册后需平台审核，通过后在新对话中才能触发。