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TC Knowledge｜天策知识库

一句话说明

知识库像一个有管理员的图书馆：核心参考源是看问题的眼镜，原推是原书，知识原子是带出处的小卡片，知识包是按问题装好的教材。不能把书架上所有句子都当成正确答案。

六种模式

1. 查 TC 知识

用户问天策过去说过什么、某个方法来自哪里，或要求结合 TC 知识时，使用本 Skill 目录内的脚本：

python3 scripts/tc_knowledge.py search --query "目标用户 产品化" --scope guidance --limit 5

实际运行时从本 SKILL.md 所在目录解析脚本绝对路径，不假设当前工作目录。搜索范围：

• guidance：默认范围，只查核心参考源、知识包和知识原子；
• atoms：经过筛选、带边界的知识原子；
• posts：仅用于用户明确要求的历史查询，只证明作者当时公开说过；
• packs：可以直接用于判断和行动的专项知识包；
• sources：技术合伙人与天策的两份核心参考框架；
• all：兼容旧调用，与 guidance 相同，不包含历史原推。

回答创业方法时先选相关核心参考源，再用知识包和原子落地。不得为了补故事、证明方向或模仿作者而检索原推。

只有用户明确问“天策过去说过什么、某条原推是什么、历史上怎样表达”时，才使用 --scope posts。返回后停留在历史查询，不把作者的职业、项目、收入、失败、违规经历或其他个人经历带回 /tc 生成项目、推荐方向或推断用户能力。

2. 接用户自己的知识库

用户提供飞书、Notion、网盘、代码仓库或本地目录时：

1. 先找项目级 AGENTS.md、knowledge/SOURCE_OF_TRUTH.md 或 SOURCE_OF_TRUTH.md；
2. 没有导航时，只扫描用户指定范围，先列资料地图；
3. 建立一份短导航，说明不同问题去哪里找、更新时间、是否允许公开；
4. 具体回答继续读取导航指向的原始文件，不只根据摘要作答；
5. 用户没有要求修改时，只读，不自动整理或上传资料。

对用户统一叫“知识库”和“知识库导航”，不要求他理解 RAG、向量库或真源等术语。

3. 把新资料放进 TC

先登记来源，再按五层处理：

L0 原始资料：保存出处和权限，不代表认可
L1 候选原子：有场景、动作、边界和可证伪条件
L2 已验证模式：拿到真实动作与结果，或多次出现
L3 稳定方法：脱敏、通用、合规、跨案例稳定
核心参考源：多条方法背后相对稳定的世界观，只用于形成问题和判断视角

知识对象使用 QST / CON / OPI / CAS / SOL。一次先提炼 5 至 10 条高价值样本；结构和去重规则稳定后才扩大，不用“全量导入”冒充知识工程。

第三方资料没有公开授权时，原文、私有链接、人物、客户、收入和经营细节只留内部；公开版只保留脱敏后的通用方法。被列为“核心参考源”不等于作者每句话都正确，也不提高其中事实的证据等级。

4. 检查知识库

在官方 TC 安装包中运行：

python3 scripts/tc_knowledge.py stats
python3 scripts/tc_knowledge.py validate

在用户知识库中检查：导航路径是否存在、多个版本是否冲突、动态事实是否过期、私密资料是否被错误标成可公开、答案是否能回到原文件。

5. 查或加工 DBS 外部理论库

用户明确要求使用 dontbesilent 的开源推文集、DBS books 或“那 1,544 条精选推文”时，必须先完整读取 dbs-books.md。AI 只用 Markdown，不读 PDF。

第一次使用时，说明上游是 CC BY-NC 4.0；用户确认仅作署名的非商业研究后运行：

python3 scripts/tc_knowledge.py external-sync \
  --source dbs-books --accept-license

然后按当前真问题搜索，不要顺序阅读 1,544 条：

python3 scripts/tc_knowledge.py search \
  --scope dbs-books --query "流量 变现 产品" --limit 5

已经下载原文件时，用 --source-path 指向 Markdown 文件或其目录。返回结果必须保留日期、原帖链接、主题、标签、第三方观点和许可证边界。