UU AI 知识库

解决什么问题

把散落在文件夹里的文档、笔记和会议纪要变成可查询知识库时，常见问题不只是“没有摘要”，而是文件堆叠后缺少主题页、来源引用和更新机制；全量重复扫描容易制造噪音；批量转换 PDF 或 Office 又会产生大量中间文件，污染原始目录。UU AI Wiki 的目标是让普通资料目录保持为 Markdown 原生 的知识库，既可用 Obsidian 或任意 Markdown 编辑器打开，也能让 Agent 基于原始来源做可追溯的增量整合。

如何工作

它不是简单读取文件后生成孤立摘要，而是围绕 raw/、wiki/ 和 .uu-ai-wiki/ 建立一套受控入库流程：

• 投递与归档：新建知识库时，先把受支持资料放入 raw/_inbox/，再通过 organize-inbox 按中文主题归档到 raw/<主题>/，避免临时文件直接混入正式目录。
• 增量扫描：更新时优先只处理本次投递队列；旧库迁移允许建立一次初始清单，之后保持 scan_mode: incremental，避免反复遍历已入库资料。
• 专业入库：Agent 根据内容创建来源页、主题页、实体页、概念页、方法页、规则页、场景页、对比页或综合页，并更新 index.md、overview.md、questions.md、knowledge-graph.md 和 wiki/log.md。
• 质量闭环：页面与来源回链完成后运行检查，修复 error，审阅 warning，再通过 mark-ingested 生成质量凭证；如果 raw/_inbox/ 非空，或 Wiki 再次发生变化，凭证会失效并需要重新检查。

适用边界

该技能默认不安装文档转换依赖，也不批量转换 PDF、DOCX、PPTX 或 XLSX；只有用户明确要求理解某份二进制文档时，Agent 才按需读取。它不创建数据库、向量库、Web 框架、包管理项目或 Git 仓库，适合需要低副作用、可追溯、Markdown 原生知识整理的工程师场景。