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IMA 知识蒸馏器

知识管理 更新于 2026.08.29

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中：

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_0210c829/ima-knowledge-distiller 到你的 AI 助手中。

技能介绍

解决的问题

当个人笔记、文档、网页和知识库积累到一定量后，真正可复用的经验往往散落在多个来源里。直接让模型总结，容易得到泛泛而谈的条目；如果手写 Skill，又需要反复整理范围、格式、引用和验收标准。IMA Knowledge Distiller 针对这个问题，把 IMA 知识库里的内容转成结构化的可执行技能描述。

核心工作方式

技能按五阶段推进：

  • 发现：通过 search_knowledge_base、get_knowledge_list 或 search_knowledge 列出候选内容，由用户选定蒸馏范围。
  • 获取：下载文件、读取笔记正文、抓取网页，统一落到临时目录。
  • 蒸馏：分析核心主题、方法论、决策逻辑、常见误区和量化指标，并推荐方法论型、思维方式型、综合型、数据驱动型或工具型结构。
  • 生成：创建 Skill 目录，编写 SKILL.md 与 references/，控制主文件长度并拆分细节。
  • 验收：检查触发条件、可执行性、长度、敏感数据、Gotchas、引用完整性和命名规范。

适用边界

它依赖 ima 读取知识库，处理 PDF、Word、Excel 或网页时还需要相应解析能力。输出偏向给 Agent 或工程师复用的结构化知识，而不是面向外部的宣传文案。使用前应先确认知识库范围，避免把内部 ID、密钥或客户信息蒸馏进最终 Skill。

使用场景

  • 将团队 IMA 知识库里关于排障流程的笔记、文档和网页蒸馏成一份可复用 Skill。
  • 从 IMA 知识库选定若干项目复盘文件和网页，提取决策逻辑、常见误区并生成方法论型 Skill。
  • 把分散的接口说明、错误处理记录和示例网页整理成带 references 的工具型 Skill。
  • 生成优先级矩阵或需求到方案的方法论前，先确认蒸馏范围，并输出包含 Gotchas 的 SKILL.md。

适合人员

  • 管理 IMA 知识库的团队负责人，希望把内部笔记和文档沉淀为可给 Agent 使用的标准 Skill。
  • 需要整理 API 文档、错误处理和示例的工程师，想生成带 references 的工具型技能。
  • 负责方法论落地的技术写作或解决方案工程师，要把复盘材料转成步骤清晰的方法论 Skill。
  • 使用 Agent 完成知识检索的工程师，希望减少手写 SKILL.md、references 和验收检查的时间。