knowledge-compile

知识编译技能：把 raw markdown 变 wiki

把一个目录下的散装 markdown（抓取的推文、知乎回答、文章笔记 ...）整理成结构化 wiki。产出在 Obsidian 里双链可用。

何时用

• 用户说"整理今天抓的内容"、"把 X 目录编译成 wiki"、"生成日报/周报"
• 和 browser-scrape 技能配套：先抓后编
• 和 cron 任务配套：定时 pipeline 的最后一环

输入

一个目录，里面可能有：

• 多个 *.md 文件（来自不同来源：twitter、zhihu、bilibili、read...）
• 可选的 raw/*.json（原始抓取数据，用作溯源）

产出（约定）

写回同一个目录下：

<input-dir>/
├── index.md              # TOC + 一览表
├── daily-digest.md       # 一屏内看完：一句话总览 + 100 字摘要 + 今日亮点
├── topics/
│   ├── <topic-slug>.md   # 按主题聚合，内部用 Obsidian 双链 [[source-file]] 回引原文
│   └── ...
└── raw/                  # 保留原始文件（若已有）

硬约束：

• 只新增 / 覆盖上面四类文件；不要删 .md 原文或 raw/
• 原文保留在原路径，通过 [[文件名]] 双链引用
• 所有时间用 ISO 格式（2026-04-22T17:05:00+08:00）
• 中文优先，技术术语保留英文原词

工具选择（很关键）：

• 创建新文件（index.md、daily-digest.md、topics/<slug>.md）：必须用 Write 工具，它会自动 mkdir -p 父目录。
• 修改已存在文件：用 Edit 或 HashlineEdit。
• HashlineEdit / Edit 对不存在的路径会报 File not found —— 不要用它们写新文件。

标准执行流程

步骤 1：扫描输入目录

Glob: <input-dir>/*.md
Glob: <input-dir>/raw/*.json   # 可选

读每个 .md，抽取 frontmatter（至少 source / url / scraped_at 可能存在），取第一段作为摘要候选。

步骤 2：聚类成主题

• 用内容相似性 + 关键词共现，把文件分成 3-7 个主题
• 主题名短、名词化、中文：如 模型发布、AI 工具、工程实践、安全与对齐
• 每篇文章归入一个主主题（避免重复计数带来的膨胀）
• 主题 slug 用拼音或英文短语：model-releases、ai-tools、engineering、safety-alignment

步骤 3：写 topics/<slug>.md

模板：

---
topic: 模型发布
slug: model-releases
article_count: 5
generated_at: 2026-04-22T17:05:00+08:00
---

# 模型发布

## 本期概要
<2-3 句话说明本主题下的整体动态>

## 条目

### [[twitter-17xxx]] — Anthropic 发布 Claude Opus 4.7
- 来源：X @AnthropicAI
- 时间：2026-04-22 09:30
- 要点：
  - <bullet 1>
  - <bullet 2>

### [[zhihu-abc123]] — <标题>
...

关键点：

• [[文件名]] 不带 .md 后缀，指向原文件 stem
• 一条一个 H3，不要堆成长段落
• 要点用 bullet，每条 ≤ 30 字，严禁复述原文

步骤 4：写 index.md

---
generated_at: 2026-04-22T17:05:00+08:00
article_count: 23
topic_count: 5
---

# 索引 · 2026-04-22

## 主题一览

| 主题 | 条目数 | 入口 |
|---|---|---|
| 模型发布 | 5 | [[topics/model-releases]] |
| AI 工具 | 8 | [[topics/ai-tools]] |
...

## 原始文件

- [[twitter-17xxx]]
- [[zhihu-abc123]]
- ...（按时间倒序）