Skill: ludiansheng/artisan-expert-generator (version 1.0.0)

--- name: artisan-expert-generator description: 基于职业身份知识结构自动生成专家Skill；支持6维度采集、用户私有知识融合、框架提炼、质量验证与双Agent精炼。当用户需要创建职业专家助手、构建领域专业视角或生成标准化专业知识输出时使用此工具即可 dependency: python: - pypdf==3.17.4 - python-docx==1.1.0 - PyYAML==6.0.1 - markdown==3.5.2 --- # 职业专家Skill生成器 ## 核心理念 Artisan 不是复制职业知识，是**提炼专业视角**。 一个好的职业专家 Skill 是一套可运行的**专业认知操作系统**： - 他用什么**专业视角内核**看问题？（方法论核心） - 他用什么**分析框架**做判断？（步骤和流程） - 他怎么**表达**？（专业语言规范和风格） - 他**绝对不会**做什么？（职业伦理边界） - 什么是这个专家**做不到的**？（能力边界） **关键区分**：捕捉的是职业视角的本质，不是职业知识的堆砌。 ### 职业身份 vs 人物身份 | 维度 | 人物 Skill（女娲） | 职业专家 Skill（Artisan） | |------|------------------|------------------------| | 蒸馏对象 | 具体个人的思维框架 | 职业身份的专业视角 | | 知识来源 | 个人著作、访谈、演讲 | 专业文献、法规、案例、标准 | | 思维框架 | 个人独创的心智模型 | 职业共识方法论 + 行业实践 | | 表达风格 | 模仿个人的语言特征 | 遵循职业表达规范 | | 可验证性 | 对比个人公开表态 | 对比行业标准和专业共识 | | 时效性 | 需跟踪个人最新动态 | 更新专业法规和行业实践 | --- ## 任务目标 - 本 Skill 用于：根据用户提供的职业身份信息，生成符合规范的职业专家Skill - 能力包含：信息采集引导、框架提炼指导、Skill结构生成、质量验证 - 触发条件：用户说"创建XX专家"、"生成XX职业Skill"、"我需要一个XX领域的顾问" ## 前置准备 - 依赖说明：scripts依赖pypdf、python-docx、PyYAML、markdown - 用户准备： - 明确职业身份（如"刑法律师"、"明史专家"） - 可选：上传私有知识文件（PDF/Word/Markdown） - 可选：提供应用场景偏好（如"合同审查"、"风险评估"） ## 操作步骤 ### Phase 0: 入口分流 - 识别输入类型（明确职业/模糊需求） - 确认专家身份定义 - 收集用户私有知识（可选） - 收集用户偏好配置（可选） ### Phase 1: 六维度信息采集 - 维度1: 学科基础（核心概念、理论框架） - 维度2: 法规规范（法律法规、行业规范） - 维度3: 方法论（分析框架、决策流程） - 维度4: 典型案例（经典案例、解决方案） - 维度5: 行业实践（实务技巧、行业惯例） - 维度6: 表达规范（专业术语、文书格式） 用户私有知识处理： - 调用 `python scripts/parse_document.py --file_path <路径>` 解析文件 - 将内容归入对应维度 详见：[6维度采集详细指南](references/collection-dimensions.md) ### Phase 1.5: 采集确认检查点（必须用户确认） 展示内容： - 各维度采集数量和关键发现 - 信息源类型占比（一手/学术/实务） - 矛盾点和信息缺口 - 用户知识贡献度 用户操作： - [确认] 信息准确完整，继续构建专家Skill - [补充] 添加更多资料或方向 → 增量采集 - [修改] 调整采集方向 → 重新采集 - [重新采集] 从头开始 ### Phase 2: 专家框架提炼 - 提取知识体系（核心概念、理论框架） - 构建分析框架（分析步骤、决策流程） - 提炼决策启发式（快速规则） - 定义伦理边界（职业禁忌、能力边界） - 融合用户偏好（风格配置、关注重点） ### Phase 2.5: 提炼确认检查点（必须用户确认） 展示内容： - 知识体系（核心概念列表） - 分析框架（分析步骤） - 决策启发式（快速规则列表） - 伦理边界与禁忌 - 表达风格配置选项 用户操作： - [确认] 框架准确，继续构建Skill - [修改] 调整已有内容 - [添加] 添加自定义内容 - [重新提炼] 放弃当前提炼，重新分析 ### Phase 3: Skill构建 调用脚本生成SKILL.md文件： ```bash python scripts/generate_skill.py \ --expert_name "刑法律师" \ --knowledge_system '{"core_concepts":["犯罪构成要件","刑罚种类"],"theories":["四要件说"]}' \ --analysis_framework '{"steps":["问题定性","构成要件分析","量刑分析","辩护策略"]}' \ --decision_rules '[{"condition":"不符合构成要件","action":"判断无罪"}]' \ --ethics '{"must":["保守当事人秘密"],"must_not":["不教唆作伪证"]}' \ --expression_style '{"language":"正式专业","format":"正式报告","detail":"适中"}' \ --output_path "/workspace/projects/criminal-law-expert/SKILL.md" ``` ### Phase 4: 质量验证 调用脚本验证Skill结构： ```bash python scripts/validate_structure.py --skill_path [REDACTED_SECRET] ``` 验证维度： - 专业准确性（对比行业标准） - 边界测试（边缘案例响应） - 风格测试（表达是否符合预期） ### Phase 5: 双Agent精炼（可选） - Agent A: 结构评估与改进建议 - Agent B: 可操作性评审 ### 跨学科专家生成流程（可选） #### Phase 0-Cross: 跨学科专家入口分流 - 识别用户需求类型（单一领域/跨学科） - 配置跨学科知识结构： - 选择主领域（T型竖线，深度专业，权重70%） - 选择辅助领域（T型横线，广度拓展，各10-15%） - 配置知识融合策略 - 收集用户私有知识（可选） - 配置表达能力要求（可选） 详见：[跨学科专家专项指南](references/cross-disciplinary-guide.md) #### Phase 1-Cross: 多领域并行采集 - 并行启动多个领域的6维度采集Agent - 主领域：完整深度采集（学科基础、法规规范、方法论、典型案例、行业实践、表达规范） - 辅助领域：关键点采集（聚焦融合点） - 调用 `python scripts/parse_document.py --file_path <路径>` 解析用户私有知识 #### Phase 1.5-Cross: 采集确认检查点（必须用户确认） 展示内容： - 各领域采集结果（主领域+辅助领域） - 知识交叉点识别 - 融合方向建议 - 用户知识贡献度 用户操作： - [确认] 采集结果准确，继续知识融合 - [补充] 添加更多领域或内容 → 增量采集 - [修改] 调整领域权重或采集深度 → 重新采集 - [重新采集] 从头开始 #### Phase 2-Cross: 跨学科知识融合 详见：[知识融合方法指南](references/knowledge-fusion-methods.md) - 构建跨学科知识图谱 - 提取各领域核心概念 - 识别概念映射关系 - 构建领域内和跨领域关系 - 标注融合点、冲突点、创新点 - 提取融合规则 - 主领域优先原则 - 概念冲突标注原则 - 关键点聚焦原则 - 生成融合框架 - 统一概念体系 - 跨学科分析方法 - 创新解决方案 #### Phase 2.5-Cross: 融合确认检查点（必须用户确认） 展示内容： - 跨学科知识图谱 - 融合后的知识体系 - 跨学科分析框架 - 融合规则列表 用户操作： - [确认] 融合结果准确，继续表达能力增强 - [修改] 调整融合规则或权重 - [添加] 添加自定义融合规则 - [重新融合] 放弃当前融合，重新分析 #### Phase 3-Cross: 增强表达能力 详见：[表达能力模块指南](references/expression-capabilities.md) - 采集写作能力（科普写作、新闻写作、公文写作、学术写作） - 采集演说能力（公众演讲、专家访谈、沟通技巧、问答应对） - 配置表达风格（语言风格、结构形式、情感基调） - 生成表达能力模型 #### Phase 4-Cross: 构建跨学科专家Skill 调用脚本生成SKILL.md文件（扩展参数）： ```bash python scripts/generate_skill.py \ --expert_name "智慧城市解决方案专家" \ --knowledge_system '{"core_concepts":["城市规划","智能技术","数据驱动"],"theories":["系统理论"、"T型知识结构"]}' \ --analysis_framework '{"steps":["问题定义","跨领域分析","融合方案设计","实施评估"]}' \ --decision_rules '[{"condition":"技术可行性不足","action":"调整技术方案"}]' \ --ethics '{"must":["可持续发展","社会公平"],"must_not":["技术至上"]}' \ --expression_style '{"language":"学术","structure":"逻辑","emotional":"rational"}' \ --cross_disciplinary_config '{"primary_domain":"城市规划","secondary_domains":["计算机科学","数据科学","社会学"]}' \ --fusion_method "graph-based" \ --expression_capabilities '{"writing":["科普写作","学术写作"],"speaking":["公众演讲","专家访谈"]}' \ --output_path "/workspace/projects/smart-city-expert/SKILL.md" ``` #### Phase 5-Cross: 质量验证与优化 调用脚本验证Skill结构： ```bash python scripts/validate_structure.py --skill_path [REDACTED_SECRET] ``` 验证维度： - 跨学科融合效果（知识融合评估） - 表达能力验证（写作/演说能力测试） - 边界测试（跨领域问题响应） - 用户评估反馈 迭代优化： - 根据评估结果调整融合规则 - 优化表达能力配置 - 收集用户反馈持续改进 ### Phase 5: 双Agent精炼（可选） - Agent A: 结构评估与改进建议 - Agent B: 可操作性评审 ## 使用示例 ### 示例1: 明确职业身份 - 场景/输入: "创建一个刑法律师专家Skill" - 预期产出: 生成包含刑法专业知识、分析框架、伦理边界的专家Skill - 关键要点: - 直接进入Phase 1六维度采集 - 重点关注法规规范、典型案例维度 - 输出符合律师职业伦理的表达规范 ### 示例2: 模糊需求诊断 - 场景/输入: "我需要帮我看合同风险" - 预期产出: 建议创建"合同法专家"并引导用户确认 - 关键要点: - Phase 0识别需求本质（合同审查） - 推荐专家身份（合同法专家） - 调整采集重点（合同法相关法规、案例） ### 示例3: 层级扩展 - 场景/输入: "在刑法专家基础上，增加经济犯罪方向" - 预期产出: 继承刑法专家框架 + 深度扩展经济犯罪知识 - 关键要点: - 识别职业身份层级（Level 2 → Level 3） - 继承父级框架（刑法通用知识） - 深度采集细分方向（经济犯罪案例、法规） ### 示例4: 互联网职业专家 - 场景/输入: "创建一个B端产品经理专家Skill" - 预期产出: 生成包含需求分析、业务架构、产品规划能力的专家Skill - 关键要点: - 参考[互联网行业专项指南](references/internet-industry-guide.md) - 重点采集：需求分析方法论、PRD规范、产品规划流程 - 核心能力：用户体验地图、需求评审、敏捷开发流程 - 行业知识：电商、SaaS等B端产品案例 ### 示例5: 互联网开发专家 - 场景/输入: "创建一个前端开发工程师专家Skill，技术栈偏好React" - 预期产出: 生成包含React技术栈、性能优化、跨平台方案的专家Skill - 关键要点: - 指定技术栈偏好（React、TypeScript） - 重点采集：React生态、性能优化方案、工程化实践 - 核心能力：组件化开发、状态管理、性能优化 - 行业案例：大型前端项目架构案例 ### 示例6: 跨学科专家（T型知识结构） - 场景/输入: "创建一个智慧城市解决方案专家，主领域是城市规划，辅助领域包括计算机科学、数据科学和社会学" - 预期产出: 生成具备T型知识结构的跨学科专家Skill，能够融合城市规划、技术和人文视角 - 关键要点: - 进入Phase 0-Cross跨学科流程 - 配置T型知识结构：城市规划（70%）+ 计算机科学（15%）+ 数据科学（10%）+ 社会学（5%） - 参考[跨学科专家专项指南](references/cross-disciplinary-guide.md) - 构建跨学科知识图谱（识别融合点：城市数据、智能交通、社会公平） - 知识融合：城市规划理论 + 智能技术 + 数据驱动 + 社会影响评估 - 增强表达能力：科普写作（向公众解释智慧城市）、公众演讲（参与城市规划论坛） - 详见：[知识融合方法指南](references/knowledge-fusion-methods.md)、[表达能力模块指南](references/expression-capabilities.md) ### 示例7: 跨学科专家（医疗信息化） - 场景/输入: "创建一个医疗信息化专家，擅长向医疗机构提供数字化转型建议，并能够向公众科普医疗技术" - 预期产出: 生成融合医疗、技术、管理的跨学科专家，具备强表达能力 - 关键要点: - T型知识结构：医学（70%）+ 计算机科学（15%）+ 管理学（10%）+ 传播学（5%） - 知识融合点：医疗数据、电子病历、患者隐私、系统安全 - 融合规则：安全性原则优先于效率原则 - 表达能力配置： * 写作：科普写作（向公众解释AI医疗）、公文写作（医疗合规报告） * 演说：公众演讲（医疗科技论坛）、专家访谈（媒体采访） - 应用场景：医院数字化转型咨询、医疗技术科普、医疗伦理评估 ## 资源索引 ### 脚本 - [scripts/generate_skill.py](scripts/generate_skill.py)（用途：Phase 3生成专家SKILL.md文件） - [scripts/parse_document.py](scripts/parse_document.py)（用途：解析用户上传的PDF/Word/Markdown文件） - [scripts/validate_structure.py](scripts/validate_structure.py)（用途：Phase 4验证Skill结构完整性） ### 参考 - [references/profession-taxonomy.md](references/profession-taxonomy.md)（何时读取：Phase 0识别职业身份层级时） - [references/cross-disciplinary-guide.md](references/cross-disciplinary-guide.md)（何时读取：创建跨学科专家时） - [references/knowledge-fusion-methods.md](references/knowledge-fusion-methods.md)（何时读取：Phase 2-Cross知识融合时） - [references/expression-capabilities.md](references/expression-capabilities.md)（何时读取：Phase 3-Cross增强表达能力时） - [references/internet-industry-guide.md](references/internet-industry-guide.md)（何时读取：创建互联网领域专家时） - [references/skill-template.md](references/skill-template.md)（何时读取：Phase 2提炼框架结构时） - [references/collection-dimensions.md](references/collection-dimensions.md)（何时读取：Phase 1执行六维度采集时） ### 资产 - [assets/skill-template.md](assets/skill-template.md)（直接用于生成/修饰输出：专家SKILL.md模板文件） ## 注意事项 - 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 - Phase 1.5和Phase 2.5必须等待用户确认后才能继续 - 用户私有知识优先级最高，应覆盖公开知识 - 充分利用智能体的网络搜索和内容理解能力，避免为简单任务编写脚本 - 生成的专家Skill必须符合clawhub的规范（SKILL.md + scripts/ + references/ + assets/）

path: UPGRADE-PROGRESS.md
content: # Artisan-Expert-Generator 升级进度报告

> **升级版本**：v1.0 → v1.1
> **升级日期**：2026-04-15
> **基于文档**：artisan-expert-generator-upgrade-prd.md

## 一、升级总览

### 升级目标
让 artisan-expert-generator 生成的专家 Skill 具备：
1. **灵魂**：清晰的专业视角定义和价值导向
2. **内核**：可迁移、可验证的专业思维框架
3. **生命力**：动态研究能力，遇事先调研再回答
4. **人格感**：沉浸式角色扮演，有辨识度的表达
5. **真实感**：承认张力、标注边界

### 需求清单（10个需求）

| 编号 | 需求 | 优先级 | 状态 | 完成度 |
|------|------|--------|------|--------|
| REQ-001 | 新增"核心理念"章节 | P0 | ✅ 已完成 | 100% |
| REQ-002 | 新增"专业视角内核"概念 | P0 | 🔄 进行中 | 30% |
| REQ-003 | 新增"角色扮演规则" | P0 | ⏳ 待完成 | 0% |
| REQ-004 | 新增"回答工作流" | P0 | ⏳ 待完成 | 0% |
| REQ-005 | 新增 extraction-methodology.md | P1 | ✅ 已完成 | 100% |
| REQ-006 | 增强"表达规范DNA" | P1 | ⏳ 待完成 | 0% |
| REQ-007 | 新增"职业内在张力" | P1 | ⏳ 待完成 | 0% |
| REQ-008 | 新增"专业谱系" | P2 | ⏳ 待完成 | 0% |
| REQ-009 | 更新 generate_skill.py | P1 | ⏳ 待完成 | 0% |
| REQ-010 | 更新 Phase 2 框架提炼 | P2 | ⏳ 待完成 | 0% |

## 二、已完成的工作

### ✅ REQ-001: 新增"核心理念"章节
**状态**：已完成

**完成内容**：
- 在 SKILL.md 开头增加"核心理念"章节
- 定义职业专家 Skill 的本质：提炼专业视角而非堆砌知识
- 对比职业身份 vs 人物身份的6个维度
- 明确"专业认知操作系统"的概念

**验收标准**：
- [x] SKILL.md 开头有"核心理念"章节
- [x] 清晰定义职业专家 Skill 与人物 Skill 的区别
- [x] 明确"提炼专业视角"而非"堆砌知识"的价值导向

### ✅ REQ-005: 新增 extraction-methodology.md
**状态**：已完成

**完成内容**：
- 创建 `references/extraction-methodology.md`（约500行）
- 定义专业视角内核的三重验证方法：
  * 验证1：跨场景复现（≥2个场景）
  * 验证2：生成力（推断新问题的处理方式）
  * 验证3：专业独特性（不是所有职业都这样看问题）
- 定义表达规范DNA的量化方法
- 定义职业内在张力的识别方法
- 定义信息不足时的处理方法
- 提供质量自检清单

**验收标准**：
- [x] 文件已创建
- [x] 包含三重验证方法
- [x] 包含表达DNA量化方法
- [x] 包含张力识别方法
- [x] 包含质量自检清单

## 三、待完成的工作

### 🔄 REQ-002: 新增"专业视角内核"概念
**状态**：进行中（30%）
**待完成**：
- 更新 SKILL.md Phase 2 框架提炼章节
- 增加专业视角内核提取流程（三重验证筛选）
- 更新 references/skill-template.md 模板
- 更新 scripts/generate_skill.py 参数

### ⏳ REQ-003: 新增"角色扮演规则"
**状态**：待完成
**待完成**：
- 在 references/skill-template.md 增加"角色扮演规则"章节
- 增加身份卡章节
- 增加免责声明模板（法律/医疗/财务/通用）

### ⏳ REQ-004: 新增"回答工作流"
**状态**：待完成
**待完成**：
- 在 SKILL.md 增加 Phase 3.5 回答工作流生成章节
- 在 references/skill-template.md 增加"回答工作流（Agentic Protocol）"章节
- 更新 scripts/generate_skill.py 支持研究维度参数
- 实现研究维度推导逻辑

### ⏳ REQ-006: 增强"表达规范DNA"
**状态**：待完成
**待完成**：
- 更新 references/skill-template.md 的表达规范章节
- 增加专业术语使用规则
- 增加禁忌词列表
- 增加沟通风格矩阵

### ⏳ REQ-007: 新增"职业内在张力"
**状态**：待完成
**待完成**：
- 在 references/skill-template.md 增加"职业内张力"章节
- 增加"价值观与反模式"章节

### ⏳ REQ-008: 新增"专业谱系"
**状态**：待完成
**待完成**：
- 在 references/skill-template.md 增加"专业谱系"章节
- 包含理论来源、方法论演进、跨领域关联

### ⏳ REQ-009: 更新 generate_skill.py
**状态**：待完成
**待完成**：
- 新增参数：core_kernels、research_dimensions、expression_dna、inner_tensions、professional_lineage
- 新增函数：derive_research_dimensions_from_kernels、generate_agentic_protocol_section等
- 更新生成逻辑

### ⏳ REQ-010: 更新 Phase 2 框架提炼
**状态**：待完成
**待完成**：
- 更新 Phase 2 章节的详细流程
- 增加专业视角内核提取步骤

## 四、核心改进点

### 改进1：从知识堆砌到视角提炼
- **之前**：收集知识点、案例、法规
- **现在**：提炼专业视角内核（3-7个核心方法论）
- **价值**：生成的专家有"灵魂"，不只是知识库

### 改进2：从静态回答到动态研究
- **之前**：凭训练语料回答问题
- **现在**：遇事先调研再回答（回答工作流）
- **价值**：生成的专家有"生命力"，能应对新问题

### 改进3：从工具到角色
- **之前**：被动回答问题的工具
- **现在**：沉浸式扮演的专业角色
- **价值**：生成的专家有"人格感"，有辨识度的表达

### 改进4：从完美到真实
- **之前**：过于完美，无边界
- **现在**：承认张力、标注边界
- **价值**：生成的专家有"真实感"，更可信

## 五、下一步计划

### 优先级1（P0剩余需求）
1. 完成 REQ-002：专业视角内核概念
2. 完成 REQ-003：角色扮演规则
3. 完成 REQ-004：回答工作流

### 优先级2（P1需求）
4. 完成 REQ-006：表达规范DNA
5. 完成 REQ-007：职业内在张力
6. 完成 REQ-009：更新脚本

### 优先级3（P2需求）
7. 完成 REQ-008：专业谱系
8. 完成 REQ-010：更新流程

## 六、技术挑战

### 挑战1：专业视角内核的自动提取
- 难度：需要智能识别和三重验证
- 解决方案：参考 extraction-methodology.md 的方法论

### 挑战2：研究维度的自动推导
- 难度：根据内核推导研究维度
- 解决方案：实现 derive_research_dimensions_from_kernels 函数

### 挑战3：角色扮演的自然度
- 难度：让专家自然地扮演，不生硬
- 解决方案：提供详细的角色扮演规则和身份卡

## 七、预期效果

升级完成后，artisan-expert-generator 生成的专家 Skill 将：

1. **有灵魂**：明确的核心理念和视角内核
2. **有内核**：3-7个可验证的专业方法论
3. **有生命力**：动态研究能力，应对新问题
4. **有人格**：沉浸式角色扮演，有辨识度
5. **有真实感**：承认张力和边界

## 八、总结

当前已完成：
- ✅ REQ-001: 核心理念章节（100%）
- ✅ REQ-005: extraction-methodology.md（100%）

正在进行：
- 🔄 REQ-002: 专业视角内核概念（30%）

待完成：
- 8个需求（0%）

建议继续完成剩余的P0需求（REQ-002、REQ-003、REQ-004），以实现核心升级目标。


path: assets/skill-template.md
content: ---
name: {expert_name}
description: {expert_name}专家：提供专业的{domain}分析与建议
---

# {expert_name}

## 角色定位
{expert_name}是{role_definition}。

## 知识体系

### 核心概念
{core_concepts_list}

### 理论框架
{theories_list}

## 分析框架

### Step 1: {step1_name}
{step1_description}

### Step 2: {step2_name}
{step2_description}

### Step 3: {step3_name}
{step3_description}

### Step 4: {step4_name}
{step4_description}

## 决策启发式
{decision_rules_list}

## 职业伦理与边界

### 必须做的事
{must_do_list}

### 绝对不做的事
{must_not_do_list}

### 能力边界
{boundaries_list}

## 表达规范

### 语言风格
{language_style}

### 输出格式
{output_format}

### 详细程度
{detail_level}

## 回答工作流
遇到问题时，按照以下步骤行动：
1. 理解用户需求，识别问题的职业属性
2. 运用分析框架进行系统化分析
3. 检查是否涉及伦理边界
4. 运用决策启发式快速判断
5. 给出专业建议，注意表达规范
6. 如超出能力边界，明确说明局限性

## 诚实边界
本Skill基于{expert_name}的标准化知识体系构建。
- 不替代真实专业人士的法律/医疗等专业建议
- 知识更新依赖外部资源，可能存在滞后性
- 复杂案例建议咨询人类专家
- 对待敏感问题保持客观中立


path: scripts/generate_skill.py
content: #!/usr/bin/env python3
"""
职业专家Skill生成脚本
接收专家框架数据，生成完整的SKILL.md文件
"""

import argparse
import json
import sys
from pathlib import Path


def generate_yaml_frontmatter(expert_name, description):
    """生成YAML前言区"""
    expert_name_clean = expert_name.lower().replace(" ", "-")
    return f"""---
name: {expert_name_clean}
description: {description}
---
"""


def generate_skill_content(expert_name, knowledge_system, analysis_framework,
                          decision_rules, ethics, expression_style):
    """生成SKILL.md正文内容"""
    content = f"""# {expert_name}

## 角色定位
{expert_name}是{knowledge_system.get('role_definition', '该领域的专业专家')}。

## 知识体系

### 核心概念
"""

    # 核心概念
    core_concepts = knowledge_system.get('core_concepts', [])
    for concept in core_concepts:
        content += f"- {concept}\n"

    content += "\n### 理论框架\n"
    theories = knowledge_system.get('theories', [])
    for theory in theories:
        content += f"- {theory}\n"

    # 分析框架
    content += "\n## 分析框架\n"
    steps = analysis_framework.get('steps', [])
    for i, step in enumerate(steps, 1):
        content += f"### Step {i}: {step.get('name', '步骤' + str(i))}\n"
        content += f"{step.get('description', '')}\n\n"

    # 决策启发式
    content += "## 决策启发式\n"
    for rule in decision_rules:
        condition = rule.get('condition', '')
        action = rule.get('action', '')
        content += f"- 如果{condition} → {action}\n"

    # 伦理边界
    content += "\n## 职业伦理与边界\n"
    content += "### 必须做的事\n"
    for must in ethics.get('must', []):
        content += f"- {must}\n"

    content += "\n### 绝对不做的事\n"
    for must_not in ethics.get('must_not', []):
        content += f"- {must_not}\n"

    content += "\n### 能力边界\n"
    for boundary in ethics.get('boundaries', []):
        content += f"- {boundary}\n"

    # 表达规范
    content += "\n## 表达规范\n"
    style = expression_style
    content += f"### 语言风格\n{style.get('language', '专业严谨')}\n\n"
    content += f"### 输出格式\n{style.get('format', '结构化报告')}\n\n"
    content += f"### 详细程度\n{style.get('detail', '适中')}\n\n"

    # 回答工作流
    content += "## 回答工作流\n"
    content += """遇到问题时，按照以下步骤行动：
1. 理解用户需求，识别问题的职业属性
2. 运用分析框架进行系统化分析
3. 检查是否涉及伦理边界
4. 运用决策启发式快速判断
5. 给出专业建议，注意表达规范
6. 如超出能力边界，明确说明局限性
"""

    # 诚实边界
    content += "\n## 诚实边界\n"
    content += f"""本Skill基于{expert_name}的标准化知识体系构建。
- 不替代真实专业人士的法律/医疗等专业建议
- 知识更新依赖外部资源，可能存在滞后性
- 复杂案例建议咨询人类专家
- 对待敏感问题保持客观中立
"""

    return content


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='生成职业专家SKILL.md文件')
    parser.add_argument('--expert_name', required=True, help='专家名称')
    parser.add_argument('--knowledge_system', required=True,
                       help='JSON格式知识体系')
    parser.add_argument('--analysis_framework', required=True,
                       help='JSON格式分析框架')
    parser.add_argument('--decision_rules', required=True,
                       help='JSON格式决策规则')
    parser.add_argument('--ethics', required=True,
                       help='JSON格式伦理边界')
    parser.add_argument('--expression_style', required=True,
                       help='JSON格式表达风格')
    parser.add_argument('--output_path', required=True, help='输出文件路径')

    args = parser.parse_args()

    try:
        # 解析JSON参数
        knowledge_system = json.loads(args.knowledge_system)
        analysis_framework = json.loads(args.analysis_framework)
        decision_rules = json.loads(args.decision_rules)
        ethics = json.loads(args.ethics)
        expression_style = json.loads(args.expression_style)

        # 生成描述
        description = f"{args.expert_name}专家：提供专业的{knowledge_system.get('domain', '该领域')}分析与建议"

        # 生成完整内容
        yaml_frontmatter = generate_yaml_frontmatter(args.expert_name, description)
        skill_content = generate_skill_content(
            args.expert_name, knowledge_system, analysis_framework,
            decision_rules, ethics, expression_style
        )

        full_content = yaml_frontmatter + "\n" + skill_content

        # 写入文件
        output_path = Path(args.output_path)
        output_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
        output_path.write_text(full_content, encoding='utf-8')

        result = {
            "status": "success",
            "message": "SKILL.md生成成功",
            "output_path": str(output_path.absolute()),
            "expert_name": args.expert_name
        }
        print(json.dumps(result, ensure_ascii=False))

    except json.JSONDecodeError as e:
        result = {
            "status": "error",
            "message": f"JSON解析失败: {str(e)}"
        }
        print(json.dumps(result, ensure_ascii=False))
        sys.exit(1)
    except Exception as e:
        result = {
            "status": "error",
            "message": f"生成失败: {str(e)}"
        }
        print(json.dumps(result, ensure_ascii=False))
        sys.exit(1)


if __name__ == "__main__":
    main()


path: scripts/parse_document.py
content: #!/usr/bin/env python3
"""
用户私有知识解析脚本
解析PDF/Word/Markdown文件，提取内容并分类维度
"""

import argparse
import json
import sys
from pathlib import Path


def parse_pdf(file_path):
    """解析PDF文件"""
    try:
        import pypdf
        with open(file_path, 'rb') as f:
            reader = pypdf.PdfReader(f)
            text = ""
            for page in reader.pages:
                text += page.extract_text() + "\n"
        return text
    except ImportError:
        raise Exception("pypdf库未安装，无法解析PDF文件")
    except Exception as e:
        raise Exception(f"PDF解析失败: {str(e)}")


def parse_word(file_path):
    """解析Word文件"""
    try:
        from docx import Document
        doc = Document(file_path)
        text = ""
        for para in doc.paragraphs:
            text += para.text + "\n"
        return text
    except ImportError:
        raise Exception("python-docx库未安装，无法解析Word文件")
    except Exception as e:
        raise Exception(f"Word解析失败: {str(e)}")


def parse_markdown(file_path):
    """解析Markdown文件"""
    try:
        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            return f.read()
    except Exception as e:
        raise Exception(f"Markdown解析失败: {str(e)}")


def classify_dimension(text):
    """根据关键词判断内容归属的采集维度"""
    text_lower = text.lower()

    # 维度关键词映射
    dimension_keywords = {
        "学科基础": ["概念", "理论", "定义", "原理", "基础", "概述", "体系", "框架"],
        "法规规范": ["法规", "法律", "规范", "标准", "条例", "规定", "政策", "合规"],
        "方法论": ["方法", "流程", "步骤", "分析", "评估", "判断", "决策", "策略"],
        "典型案例": ["案例", "实例", "例子", "实际", "应用", "场景", "情况", "问题"],
        "行业实践": ["实践", "经验", "技巧", "惯例", "做法", "注意", "要点", "建议"],
        "表达规范": ["术语", "格式", "规范", "标准", "要求", "模板", "样式", "表达"]
    }

    # 统计各维度关键词出现次数
    dimension_scores = {}
    for dimension, keywords in dimension_keywords.items():
        score = sum(1 for keyword in keywords if keyword in text_lower)
        dimension_scores[dimension] = score

    # 返回得分最高的维度
    if max(dimension_scores.values()) == 0:
        return "未分类"

    return max(dimension_scores, key=dimension_scores.get)


def extract_key_points(text):
    """提取关键点（简单实现：按句号分句，过滤短句）"""
    sentences = [s.strip() for s in text.split('。') if s.strip()]
    key_points = [s for s in sentences if len(s) > 10][:20]  # 最多20个关键点
    return key_points


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='解析用户私有知识文件')
    parser.add_argument('--file_path', required=True, help='文件路径')

    args = parser.parse_args()

    try:
        file_path = Path(args.file_path)

        if not file_path.exists():
            raise Exception(f"文件不存在: {args.file_path}")

        # 识别文件类型并解析
        file_ext = file_path.suffix.lower()
        if file_ext == '.pdf':
            file_type = 'PDF'
            content = parse_pdf(file_path)
        elif file_ext in ['.doc', '.docx']:
            file_type = 'Word'
            content = parse_word(file_path)
        elif file_ext in ['.md', '.markdown', '.txt']:
            file_type = 'Markdown'
            content = parse_markdown(file_path)
        else:
            raise Exception(f"不支持的文件类型: {file_ext}")

        # 提取关键点
        key_points = extract_key_points(content)

        # 分类维度
        dimension_category = classify_dimension(content)

        # 统计信息
        char_count = len(content)
        line_count = len(content.split('\n'))

        result = {
            "status": "success",
            "file_type": file_type,
            "file_path": str(file_path.absolute()),
            "content_summary": {
                "char_count": char_count,
                "line_count": line_count
            },
            "extracted_content": content[:2000] + "..." if len(content) > 2000 else content,
            "dimension_category": dimension_category,
            "key_points": key_points[:10],
            "suggestions": f"该文件主要属于'{dimension_category}'维度，建议在对应采集阶段使用"
        }

        print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

    except Exception as e:
        result = {
            "status": "error",
            "message": str(e)
        }
        print(json.dumps(result, ensure_ascii=False))
        sys.exit(1)


if __name__ == "__main__":
    main()


path: scripts/validate_structure.py
content: #!/usr/bin/env python3
"""
Skill结构验证脚本
验证生成Skill的结构完整性和规范性
"""

import argparse
import json
import re
import sys
from pathlib import Path


def validate_yaml_frontmatter(content):
    """验证YAML前言区"""
    issues = []
    required_fields = ['name', 'description']

    # 检查是否有YAML分隔符
    if not content.startswith('---'):
        issues.append("缺少YAML前言区起始标记'---'")
        return issues

    # 提取YAML内容
    yaml_match = re.search(r'---\n(.*?)\n---', content, re.DOTALL)
    if not yaml_match:
        issues.append("缺少YAML前言区结束标记'---'")
        return issues

    yaml_content = yaml_match.group(1)

    # 检查必需字段
    for field in required_fields:
        if field not in yaml_content:
            issues.append(f"YAML前言区缺少必需字段: {field}")

    # 检查name格式
    name_match = re.search(r'name:\s*(.+)', yaml_content)
    if name_match:
        name_value = name_match.group(1).strip()
        if name_value.endswith('-skill'):
            issues.append("name不应包含'-skill'后缀")

    # 检查description格式
    desc_match = re.search(r'description:\s*(.+)', yaml_content)
    if desc_match:
        desc_value = desc_match.group(1).strip().strip('"\'')
        if '\n' in desc_value:
            issues.append("description应为一行，不应包含换行符")
        # 中文字符按1个字符计算
        desc_len = len(desc_value)
        if desc_len < 100 or desc_len > 150:
            issues.append(f"description长度应为100-150字符，当前为{desc_len}字符")

    return issues


def validate_required_sections(content):
    """验证必需章节"""
    issues = []
    required_sections = [
        '## 任务目标',
        '## 操作步骤',
        '## 使用示例'
    ]

    for section in required_sections:
        if section not in content:
            issues.append(f"缺少必需章节: {section}")

    return issues


def validate_skill_directory(skill_path):
    """验证Skill目录结构"""
    issues = []
    skill_dir = Path(skill_path)

    if not skill_dir.exists():
        return [f"目录不存在: {skill_path}"]

    # 检查SKILL.md
    skill_md = skill_dir / 'SKILL.md'
    if not skill_md.exists():
        issues.append("缺少SKILL.md文件")
    else:
        content = skill_md.read_text(encoding='utf-8')

        # 验证YAML前言区
        yaml_issues = validate_yaml_frontmatter(content)
        issues.extend([f"YAML前言区: {issue}" for issue in yaml_issues])

        # 验证必需章节
        section_issues = validate_required_sections(content)
        issues.extend([f"章节结构: {issue}" for issue in section_issues])

        # 检查正文长度
        yaml_match = re.search(r'---\n.*?\n---', content, re.DOTALL)
        if yaml_match:
            body_content = content[yaml_match.end():]
            body_lines = len(body_content.split('\n'))
            if body_lines > 500:
                issues.append(f"正文过长，应控制在500行以内，当前为{body_lines}行")

    # 检查目录结构规范性
    for item in skill_dir.iterdir():
        if item.is_dir():
            dir_name = item.name
            if dir_name not in ['scripts', 'references', 'assets']:
                issues.append(f"包含非标准目录: {dir_name}")
            # 检查空目录
            if not any(item.iterdir()):
                issues.append(f"存在空目录: {dir_name}")

    # 检查README.md等临时文件
    temp_files = ['README.md', '.DS_Store', '__pycache__']
    for temp_file in temp_files:
        if (skill_dir / temp_file).exists():
            issues.append(f"应移除临时文件: {temp_file}")

    return issues


def generate_suggestions(issues):
    """生成优化建议"""
    suggestions = []

    for issue in issues:
        if 'YAML前言区' in issue:
            suggestions.append("请确保YAML前言区包含name和description字段，且格式正确")
        elif '缺少必需章节' in issue:
            suggestions.append("请补充缺失的章节，确保Skill结构完整")
        elif '正文过长' in issue:
            suggestions.append("建议将详细内容移至references/目录，保持SKILL.md简洁")
        elif '临时文件' in issue:
            suggestions.append("请打包前删除所有临时文件和测试数据")
        elif '非标准目录' in issue:
            suggestions.append("仅保留scripts/、references/、assets/三个标准目录")

    if not suggestions:
        suggestions.append("Skill结构符合规范，可以进行打包")

    return suggestions


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='验证Skill结构完整性')
    parser.add_argument('--skill_path', required=True, help='Skill目录路径')

    args = parser.parse_args()

    try:
        # 验证目录结构
        issues = validate_skill_directory(args.skill_path)

        # 生成建议
        suggestions = generate_suggestions(issues)

        result = {
            "status": "pass" if not issues else "fail",
            "skill_path": str(Path(args.skill_path).absolute()),
            "validation_result": "通过" if not issues else "失败",
            "issues": issues,
            "suggestions": suggestions,
            "issue_count": len(issues)
        }

        print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

        if issues:
            sys.exit(1)

    except Exception as e:
        result = {
            "status": "error",
            "message": str(e)
        }
        print(json.dumps(result, ensure_ascii=False))
        sys.exit(1)


if __name__ == "__main__":
    main()


path: references/expression-capabilities.md
content: # 表达能力模块指南

## 概览
本文档提供跨学科专家的写作能力、演说能力和表达风格配置指南，用于增强专家的知识传播和沟通能力。

## 一、表达能力框架

### 1.1 表达能力维度

```
跨学科专家表达能力框架

┌─────────────────────────────────────────────┐
│              表达能力                        │
├─────────────────────────────────────────────┤
│                                             │
│  ┌──────────────┐      ┌──────────────┐   │
│  │  写作能力    │      │  演说能力    │   │
│  └──────────────┘      └──────────────┘   │
│         │                      │          │
│         ├──────────┬───────────┤          │
│         │          │           │          │
│    ┌────┴───┐ ┌───┴───┐  ┌───┴────┐     │
│    │科普写作│ │专业写作│  │公众演讲│     │
│    └────────┘ └───────┘  └────────┘     │
│                                             │
│  ┌──────────────────────────────────┐     │
│  │         表达风格配置              │     │
│  └──────────────────────────────────┘     │
│         │          │           │          │
│    ┌────┴───┐ ┌───┴───┐  ┌───┴────┐     │
│    │语言风格│ │结构形式│  │情感基调│     │
│    └────────┘ └───────┘  └────────┘     │
└─────────────────────────────────────────────┘
```

## 二、写作能力

### 2.1 科普写作
**核心目标**：将专业知识转化为大众易懂的内容
**关键要素**：受众分析、概念简化、故事化、视觉化、互动性

### 2.2 新闻写作
**核心目标**：快速准确报道专业事件
**结构**：倒金字塔结构（标题→导语→主体→背景）

### 2.3 公文写作
**核心目标**：规范撰写正式文件
**类型**：通知、报告、请示、函、意见

### 2.4 学术写作
**核心目标**：严谨撰写学术论文
**结构**：标题→摘要→引言→文献综述→方法→结果→讨论→结论

## 三、演说能力

### 3.1 公众演讲
**核心目标**：面向大众进行有效演讲
**结构**：开场(10%)→主体(70%)→结尾(20%)

### 3.2 专家访谈
**核心目标**：在专业访谈中有效表达观点
**应对策略**：事实类、观点类、预测类、争议类、挑战类问题

### 3.3 沟通技巧
**核心目标**：与不同受众有效沟通
**场景**：专业人士、非专业人士、决策者

## 四、表达风格配置

### 4.1 语言风格
| 风格类型 | 特点 | 适用场景 |
|---------|------|---------|
| 正式 | 用词严谨、结构规范 | 学术报告、正式会议 |
| 非正式 | 语言轻松、通俗易懂 | 科普文章、社交媒体 |
| 学术 | 专业术语、逻辑严密 | 学术论文、专业报告 |
| 通俗 | 日常语言、生动有趣 | 大众演讲、科普讲解 |

### 4.2 结构形式
| 结构类型 | 特点 | 适用场景 |
|---------|------|---------|
| 逻辑结构 | 论证严密、层层递进 | 学术报告、政策建议 |
| 故事结构 | 情节生动、引人入胜 | 科普文章、公众演讲 |
| 案例结构 | 以案例为主、实际具体 | 经验分享、案例分析 |
| 数据结构 | 数据支撑、客观严谨 | 研究报告、数据分析 |

## 五、表达能力评估

### 5.1 评估维度
- 内容质量：准确性、完整性、创新性
- 表达效果：可理解性、说服力、感染力
- 受众满意度：满意度、推荐意愿、复用意愿

### 5.2 评估标准
- 准确性 ≥ 90%
- 可理解性 ≥ 80%
- 满意度 ≥ 4.0/5.0

## 六、配置示例

```yaml
expression_style_config:
  language_style: "academic"
  structure_type: "logical"
  emotional_tone: "rational"
  writing_capabilities:
    - type: "popular_science"
      level: "advanced"
    - type: "academic_writing"
      level: "expert"
  speaking_capabilities:
    - type: "public_speech"
      level: "advanced"
    - type: "expert_interview"
      level: "expert"
```


path: references/cross-disciplinary-guide.md
content: # 跨学科专家专项指南

## 概览
本文档提供跨学科专家的定义、分类、T型知识结构说明和场景示例，用于生成跨学科专家Skill。

## 一、跨学科专家定义

### 什么是跨学科专家
跨学科专家是指具备T型知识结构的专业人才，在某个主领域拥有深度专业知识（T的竖线），同时在多个辅助领域具备广博知识（T的横线），能够将不同领域的知识进行融合，解决复杂问题。

### 与单一领域专家的区别

| 维度 | 单一领域专家 | 跨学科专家 |
|------|------------|----------|
| 知识结构 | I型（单点深度） | T型（一深多广） |
| 问题视角 | 单一领域视角 | 多领域融合视角 |
| 解决方案 | 领域内解决方案 | 跨领域创新方案 |
| 适用场景 | 专业问题解决 | 复杂系统问题 |
| 知识融合 | 不需要 | 核心能力 |

## 二、T型知识结构

### T型知识结构模型

```
T型知识结构

          辅助领域1（15%）
              │
              ├─────────┐
              │         │
    辅助领域2（10%）   辅助领域3（10%）
              │         │
              └─────────┘
                  │
        ┌─────────┴─────────┐
        │                   │
        │  主领域（70%）     │
        │  ─────────────   │
        │   ││││││││││    │
        │   深度专业知识    │
        └───────────────────┘
```

### 主领域特征
- **深度专业知识**：该领域的核心概念、理论框架、方法论
- **完整知识体系**：学科基础、法规规范、典型案例、行业实践
- **专业判断力**：能够进行专业的分析、评估、决策
- **领域前沿**：了解该领域的最新发展和趋势

### 辅助领域特征
- **广博知识**：了解该领域的基本概念和原理
- **关键知识点**：聚焦与主领域交叉融合的关键点
- **应用视角**：从主领域视角理解辅助领域知识
- **创新机会**：识别跨领域的创新机会

### 典型T型知识结构示例

**科技产品经理**
- 主领域（70%）：产品管理
- 辅助领域1（15%）：心理学（用户体验）
- 辅助领域2（10%）：数据科学（数据驱动）
- 辅助领域3（5%）：市场营销（增长策略）

**医疗信息化专家**
- 主领域（70%）：医疗行业
- 辅助领域1（15%）：计算机科学（软件开发）
- 辅助领域2（10%）：数据科学（医疗数据分析）
- 辅助领域3（5%）：法律法规（医疗合规）

**金融科技专家**
- 主领域（70%）：金融行业
- 辅助领域1（15%）：计算机科学（区块链、AI）
- 辅助领域2（10%）：数据科学（风控模型）
- 辅助领域3（5%）：法律法规（合规监管）

## 三、跨学科专家分类

### 按领域数量分类

#### 双学科专家
- **定义**：主领域 + 1个辅助领域
- **特点**：融合两个领域的知识，解决交叉领域问题
- **示例**：
  - 法律 + 互联网 → 互联网法务专家
  - 医学 + 心理学 → 心理治疗专家
  - 教育 + 技术 → 教育技术专家

#### 多学科专家
- **定义**：主领域 + 2个及以上辅助领域
- **特点**：融合多个领域知识，解决复杂系统问题
- **示例**：
  - 医疗 + 计算机 + 数据 → 医疗信息化专家
  - 金融 + 技术 + 法律 → 金融科技合规专家
  - 环境 + 经济 + 政策 → 环境经济政策专家

### 按融合深度分类

#### 浅融合专家
- **定义**：辅助领域仅提供视角和方法
- **特点**：主领域知识为主，辅助领域为辅
- **示例**：
  - 产品经理 + 心理学（用户研究方法）
  - 营销专家 + 数据分析（数据驱动方法）

#### 深融合专家
- **定义**：多个领域知识深度融合，形成新知识体系
- **特点**：领域边界模糊，形成新的专业领域
- **示例**：
  - 生物学 + 计算机科学 → 生物信息学
  - 经济学 + 物理学 → 经济物理学
  - 心理学 + 神经科学 → 认知神经科学

## 四、跨学科场景示例

### 场景1：智慧城市解决方案专家
**领域组合**：
- 主领域：城市规划（70%）
- 辅助领域1：计算机科学（15%）- 技术实现
- 辅助领域2：数据科学（10%）- 数据驱动
- 辅助领域3：社会学（5%）- 社会影响

**核心能力**：
- 城市规划理论和方法
- 智能技术应用（IoT、AI、大数据）
- 城市数据分析能力
- 社会影响评估

**典型问题**：
- 如何设计智慧交通系统？
- 如何平衡技术发展与城市文化保护？
- 如何评估智慧城市项目的社会效益？

### 场景2：数字化转型顾问
**领域组合**：
- 主领域：企业管理（70%）
- 辅助领域1：计算机科学（15%）- 技术架构
- 辅助领域2：数据科学（10%）- 数据资产
- 辅助领域3：组织心理学（5%）- 变革管理

**核心能力**：
- 企业管理理论和实践
- 数字化技术架构设计
- 数据资产管理和治理
- 组织变革管理

**典型问题**：
- 如何制定数字化转型战略？
- 如何管理数字化转型的组织变革？
- 如何评估数字化转型的ROI？

### 场景3：生物伦理顾问
**领域组合**：
- 主领域：医学（70%）
- 辅助领域1：伦理学（15%）- 伦理框架
- 辅助领域2：法律（10%）- 法律合规
- 辅助领域3：社会学（5%）- 社会影响

**核心能力**：
- 医学专业知识
- 伦理分析框架
- 法律合规知识
- 社会影响评估

**典型问题**：
- 基因编辑技术的伦理边界是什么？
- 如何平衡医疗创新与患者权益？
- AI在医疗决策中的伦理责任？

### 场景4：气候金融专家
**领域组合**：
- 主领域：金融（70%）
- 辅助领域1：环境科学（15%）- 气候变化
- 辅助领域2：政策研究（10%）- 政策框架
- 辅助领域3：数据科学（5%）- 气候风险建模

**核心能力**：
- 金融市场和产品知识
- 气候变化科学
- 气候政策框架
- 气候风险建模

**典型问题**：
- 如何评估气候相关金融风险？
- 如何设计绿色金融产品？
- 如何制定气候适应投资策略？

## 五、领域组合推荐

### 科技+领域组合

| 科技领域 | 辅助领域 | 应用场景 |
|---------|---------|---------|
| 计算机科学 | 医学 | 医疗信息化、AI医疗 |
| 计算机科学 | 教育 | 教育技术、在线教育 |
| 计算机科学 | 金融 | 金融科技、数字货币 |
| 计算机科学 | 法律 | 互联网法务、数据合规 |
| 数据科学 | 营销 | 数据驱动营销、用户增长 |
| AI | 艺术 | AI艺术、创意生成 |

### 商业+领域组合

| 商业领域 | 辅助领域 | 应用场景 |
|---------|---------|---------|
| 市场营销 | 心理学 | 消费者行为分析、品牌营销 |
| 人力资源 | 心理学 | 人才发展、组织管理 |
| 供应链管理 | 环境 | 绿色供应链、可持续发展 |
| 战略管理 | 数据科学 | 数据驱动战略、商业智能 |

### 交叉领域组合

| 主领域 | 辅助领域1 | 辅助领域2 | 应用场景 |
|-------|----------|----------|---------|
| 城市规划 | 计算机科学 | 社会学 | 智慧城市 |
| 医学 | 法律 | 伦理学 | 生物伦理 |
| 金融 | 环境 | 政策 | 气候金融 |
| 教育 | 技术 | 心理学 | 教育技术 |

## 六、跨学科知识融合点识别

### 知识交叉点类型

#### 方法论交叉
- 某领域的方法论应用到另一领域
- 示例：数据科学方法应用到市场营销

#### 概念交叉
- 不同领域使用相同概念，但含义不同
- 示例："系统"在计算机科学和生物学中的含义

#### 问题交叉
- 同一个问题在不同领域有不同视角
- 示例："优化"在工程和经济学中的含义

#### 工具交叉
- 某领域的工具应用到另一领域
- 示例：AI工具应用到医疗诊断

### 识别融合点的方法

1. **概念映射**：对比不同领域的概念定义
2. **问题分析**：分析跨领域问题的共同点
3. **方法迁移**：识别可迁移的方法和工具
4. **案例研究**：研究跨领域创新案例

## 七、跨学科专家能力框架

### 核心能力矩阵

| 能力维度 | 主领域 | 辅助领域 |
|---------|-------|---------|
| 知识深度 | 深度掌握 | 基础了解 |
| 问题视角 | 专业视角 | 多元视角 |
| 方法论 | 专业方法论 | 跨领域方法 |
| 创新能力 | 领域内创新 | 跨领域创新 |
| 沟通能力 | 专业沟通 | 跨领域沟通 |

### 关键能力

1. **知识整合能力**
   - 快速理解不同领域的知识
   - 识别知识的交叉点
   - 构建知识关联

2. **系统思维能力**
   - 从系统角度理解复杂问题
   - 识别系统要素之间的关系
   - 预测系统变化的影响

3. **创新能力**
   - 跨领域知识重组
   - 提出创新解决方案
   - 探索新的可能性

4. **沟通能力**
   - 与不同领域专家沟通
   - 用简单语言解释复杂概念
   - 建立共同语言

5. **学习能力**
   - 快速学习新领域知识
   - 持续更新知识体系
   - 适应快速变化

## 八、跨学科专家生成配置

### 配置参数

```yaml
cross_disciplinary_config:
  # 主领域配置
  primary_domain:
    name: "医学"
    weight: 0.7
    collection_depth: "deep"  # 深度采集
  
  # 辅助领域配置
  secondary_domains:
    - name: "伦理学"
      weight: 0.15
      collection_depth: "focused"  # 聚焦关键点
      fusion_points:  # 融合点
        - "医疗伦理框架"
        - "患者权益保护"
    
    - name: "法律"
      weight: 0.10
      collection_depth: "focused"
      fusion_points:
        - "医疗合规"
        - "医疗纠纷处理"
    
    - name: "社会学"
      weight: 0.05
      collection_depth: "basic"  # 基础了解
      fusion_points:
        - "医疗公平性"
        - "医疗资源分配"
  
  # 知识融合策略
  fusion_strategy:
    method: "graph-based"  # 基于知识图谱
    rules:
      - "优先保留主领域核心概念"
      - "识别并标记知识冲突"
      - "构建跨领域关联"
  
  # 表达能力配置
  expression_capabilities:
    writing:
      - "科普写作"
      - "专业报告"
    speaking:
      - "公众演讲"
      - "专家访谈"
```

## 九、常见问题

### Q1: 如何选择主领域和辅助领域？
**A**: 
- 主领域：选择你希望专家深度掌握的核心专业领域
- 辅助领域：选择与主领域有交叉、能提供新视角的领域
- 参考：看该领域的交叉点是否有创新价值

### Q2: 领域权重如何配置？
**A**:
- 主领域：60%-80%
- 辅助领域1：10%-20%
- 辅助领域2：5%-15%
- 辅助领域3：5%-10%
- 根据实际需求调整

### Q3: 如何评估跨学科融合效果？
**A**:
- 是否解决了单一领域无法解决的问题
- 是否产生了新的洞察或创新
- 是否提高了问题解决的效率和质量
- 是否被不同领域的专家认可

### Q4: 跨学科专家是否意味着"样样通，样样松"？
**A**: 不是。跨学科专家是"T型"人才，在主领域有深度专业能力，同时具备广博的知识面，能够进行跨领域思考和创新。

## 十、资源推荐

### 学习资源
- **跨学科思维**：《跨学科思维方法》、《复杂系统理论》
- **知识融合**：《知识图谱》、《本体论》
- **创新能力**：《设计思维》、《创新方法论》

### 工具平台
- **知识图谱**：Neo4j、ArangoDB
- **概念映射**：XMind、MindManager
- **协作平台**：Miro、Notion

### 案例研究
- MIT媒体实验室：跨学科创新典范
- IDEO设计咨询：设计思维跨界应用
- XPRIZE基金会：跨领域挑战赛


path: references/internet-industry-guide.md
content: # 互联网行业专项指南

## 概览
本文档提供互联网行业的专项知识库、核心能力模块和个性化扩展指南，用于生成互联网领域职业专家Skill。

## 一、互联网职业分支

### Level 1: 技术专家 - 互联网领域

### Level 2: 专业分支

#### 互联网产品专家
涵盖互联网产品设计、规划和管理

#### 互联网运营专家
涵盖用户增长、内容营销、运营策略

#### 互联网设计专家
涵盖UI/UX设计、交互设计、视觉设计

#### 互联网开发专家
涵盖前端、后端、全栈开发

#### 互联网安全专家
涵盖数据安全、网络安全、应用安全

### Level 3: 细分方向与能力框架

| Level 2 | Level 3 | 核心能力框架 |
|---------|---------|-------------|
| 互联网产品专家 | B端产品经理 | 需求分析、业务架构、产品规划、PRD撰写 |
| 互联网产品专家 | C端产品经理 | 用户研究、用户体验、增长策略、迭代优化 |
| 互联网产品专家 | SaaS产品经理 | 订阅模式、客户成功、产品定价、功能迭代 |
| 互联网产品专家 | 数据产品经理 | 数据埋点、指标体系、数据分析、数据驱动 |
| 互联网运营专家 | 用户增长运营 | 数据分析、用户分层、增长模型、A/B测试 |
| 互联网运营专家 | 内容运营 | 内容策划、内容分发、用户画像、转化优化 |
| 互联网运营专家 | 活动运营 | 活动策划、活动执行、数据复盘、效果优化 |
| 互联网运营专家 | 社区运营 | 社区建设、用户激励、内容审核、氛围营造 |
| 互联网设计专家 | UI/UX设计专家 | 用户研究、交互设计、视觉规范、设计系统 |
| 互联网设计专家 | 交互设计师 | 用户流程、原型设计、交互规范、可用性测试 |
| 互联网设计专家 | 视觉设计师 | 品牌视觉、界面设计、图标设计、动效设计 |
| 互联网设计专家 | 产品设计师 | 全链路设计、设计思维、用户体验地图、设计度量 |
| 互联网开发专家 | 前端开发工程师 | 技术栈选择、性能优化、跨平台方案、工程化 |
| 互联网开发专家 | 后端开发工程师 | 系统架构、数据库设计、性能调优、API设计 |
| 互联网开发专家 | 全栈开发工程师 | 前后端通吃、项目全栈开发、技术栈整合 |
| 互联网开发专家 | 移动端开发工程师 | iOS/Android开发、性能优化、混合开发 |
| 互联网开发专家 | DevOps工程师 | CI/CD、容器化、监控告警、自动化部署 |
| 互联网安全专家 | 数据安全专家 | 数据加密、隐私保护、合规审计、数据治理 |
| 互联网安全专家 | 网络安全专家 | 防火墙配置、入侵检测、漏洞扫描、安全加固 |
| 互联网安全专家 | 应用安全专家 | 代码审计、渗透测试、安全编码、漏洞修复 |
| 互联网安全专家 | 安全合规专家 | 等保测评、GDPR合规、安全审计、风险管理 |

## 二、核心能力模块

### 产品经理核心能力
- **用户体验地图**: 用户旅程、触点分析、痛点识别、机会点挖掘
- **需求评审**: 需求来源分析、优先级排序、可行性评估、需求文档撰写
- **敏捷开发流程**: Scrum/Kanban、迭代规划、回顾会议、持续交付
- **数据分析**: 用户行为分析、数据埋点、漏斗分析、转化率优化
- **竞品分析**: 竞品调研、功能对比、差异化定位、产品迭代

### 运营专家核心能力
- **A/B测试**: 实验设计、样本分配、显著性检验、结果解读
- **用户生命周期管理**: 用户分层、生命周期阶段、留存策略、流失预警
- **内容营销**: 内容策划、内容生产、内容分发、效果评估
- **增长模型**: AARRR模型、增长黑客策略、病毒传播、用户裂变
- **数据分析**: 用户指标、运营指标、数据报表、决策支持

### 设计专家核心能力
- **Figma协同**: 组件库建设、设计规范、版本管理、团队协作
- **组件库设计**: 设计系统、原子组件、分子组件、设计token
- **交互原型**: 原型工具使用、交互逻辑、用户测试、迭代优化
- **用户研究**: 用户访谈、问卷调研、可用性测试、用户画像
- **视觉规范**: 色彩系统、字体规范、间距系统、图标规范

### 开发专家核心能力
- **微服务架构**: 服务拆分、服务治理、配置管理、服务发现
- **DevOps**: CI/CD流水线、容器化技术、编排管理、监控告警
- **持续集成/部署**: 自动化测试、代码质量检查、自动化部署、回滚策略
- **性能优化**: 前端性能、后端性能、数据库优化、缓存策略
- **技术选型**: 技术栈评估、架构选型、技术债务管理、技术演进

## 三、行业知识库

### 3.1 行业报告
#### 互联网行业年度报告
- CNNIC中国互联网络发展状况统计报告
- QuestMobile移动互联网年度报告
- 艾瑞咨询互联网行业研究报告
- 易观分析数字经济白皮书

#### 用户行为分析数据
- 用户使用时长分布
- 用户活跃度数据
- 用户转化漏斗
- 用户留存率分析

#### 行业趋势报告
- AI技术应用趋势
- 低代码/无代码平台发展
- 元宇宙相关技术趋势
- Web3.0行业趋势

### 3.2 案例库
#### 成功产品案例

**微信**
- 产品定位：即时通讯 + 社交生态
- 核心功能：即时消息、朋友圈、小程序、公众号
- 成功要素：用户基数、社交网络效应、生态闭环

**抖音**
- 产品定位：短视频创作与分享平台
- 核心功能：短视频拍摄、算法推荐、社交互动
- 成功要素：内容生态、算法优化、用户参与度

**淘宝**
- 产品定位：电商平台
- 核心功能：商品展示、交易撮合、物流服务
- 成功要素：商家生态、支付体系、物流网络

**网易云音乐**
- 产品定位：音乐流媒体平台
- 核心功能：音乐播放、歌单分享、社区互动
- 成功要素：版权合作、个性化推荐、社区氛围

#### 失败案例分析
- 快播：版权问题导致关停
- 人人网：社交转型失败
- 豆瓣：商业化困境

### 3.3 技术栈图谱

#### 前端技术栈
- 框架：React、Vue、Angular、Svelte
- 构建工具：Webpack、Vite、Rollup
- 状态管理：Redux、Vuex、Pinia、Zustand
- UI库：Ant Design、Element UI、Material-UI
- 移动端：React Native、Flutter、Uniapp

#### 后端技术栈
- 语言：Java、Go、Python、Node.js
- 框架：Spring Boot、Django、Express、Gin
- 数据库：MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis
- 消息队列：RabbitMQ、Kafka、RocketMQ
- 搜索引擎：Elasticsearch、Solr

#### DevOps技术栈
- 容器：Docker、Kubernetes
- CI/CD：Jenkins、GitLab CI、GitHub Actions
- 监控：Prometheus、Grafana、ELK Stack
- 配置管理：Ansible、Terraform

## 四、个性化扩展指南

### 4.1 具体岗位定制
用户可提供以下信息进行个性化定制：
- **具体岗位名称**：如"电商产品经理"、"金融科技后端工程师"
- **岗位职责**：详细的工作职责和业务范围
- **业务领域**：电商、社交、金融、医疗、教育等

### 4.2 技术栈偏好
用户可指定偏好技术栈：
- **前端**：React/Vue/Angular，TypeScript/JavaScript
- **后端**：Java/Go/Python/Node.js
- **数据库**：MySQL/PostgreSQL/MongoDB
- **框架**：Spring Boot/Django/Express

### 4.3 行业细分领域
用户可指定细分领域：
- **电商**：B2C、B2B、C2C、社交电商
- **社交**：即时通讯、社交网络、社区平台
- **金融**：支付、借贷、投资、保险
- **医疗**：在线问诊、健康管理、医疗信息化
- **教育**：在线教育、知识付费、教育工具

### 4.4 个性化配置示例

**场景1：电商B端产品经理**
- 重点采集维度：行业规范、业务流程、系统架构
- 核心能力：订单管理、商品管理、商家管理
- 行业知识：电商模式、供应链管理、支付体系

**场景2：金融科技安全专家**
- 重点采集维度：法规规范、行业标准、安全标准
- 核心能力：数据加密、合规审计、风险评估
- 行业知识：金融法规、数据保护法、支付安全

**场景3：社交平台前端开发**
- 重点采集维度：技术栈、性能优化、跨平台方案
- 核心能力：React开发、性能优化、移动端适配
- 技术栈：React、TypeScript、React Native

## 五、采集重点指南

### 产品经理采集重点
- **维度1 学科基础**: 产品管理理论、用户心理学、商业模式
- **维度2 法规规范**: 互联网广告法、数据保护法、平台责任
- **维度3 方法论**: 需求分析方法、产品设计流程、迭代优化
- **维度4 典型案例**: 成功产品案例、产品迭代案例、用户增长案例
- **维度5 行业实践**: 产品规划方法、需求评审流程、敏捷开发实践
- **维度6 表达规范**: PRD文档格式、产品汇报模板、沟通技巧

### 运营专家采集重点
- **维度1 学科基础**: 运营理论、增长理论、营销理论
- **维度2 法规规范**: 广告法、个人信息保护法、内容审核规范
- **维度3 方法论**: 增长方法论、数据分析方法、活动策划方法
- **维度4 典型案例**: 成功运营案例、用户增长案例、内容营销案例
- **维度5 行业实践**: 运营工具使用、数据报表制作、团队协作
- **维度6 表达规范**: 运营报告格式、数据可视化、沟通技巧

### 开发专家采集重点
- **维度1 学科基础**: 计算机科学基础、软件工程理论、架构理论
- **维度2 法规规范**: 数据安全法、网络安全法、开源协议
- **维度3 方法论**: 开发方法论、架构设计方法、性能优化方法
- **维度4 典型案例**: 技术选型案例、架构设计案例、性能优化案例
- **维度5 行业实践**: 开发工具使用、代码规范、DevOps实践
- **维度6 表达规范**: 技术文档格式、代码注释规范、沟通技巧

## 六、资源推荐

### 学习资源
- 产品经理：人人都是产品经理、产品壹佰、PMCAFF
- 运营专家：运营研究社、人人都是运营、鸟哥笔记
- 设计专家：站酷、UI中国、Dribbble
- 开发专家：GitHub、Stack Overflow、掘金

### 工具平台
- 产品工具：Figma、Sketch、Axure、XMind
- 运营工具：神策数据、GrowingIO、Google Analytics
- 设计工具：Figma、Sketch、Adobe XD、Principle
- 开发工具：VS Code、Git、Docker、Jenkins

### 行业媒体
- 产品：36氪、虎嗅、人人都是产品经理
- 运营：运营研究社、人人都是运营
- 技术：InfoQ、极客时间、掘金
- 设计：站酷、UI中国、Behance


path: references/profession-taxonomy.md
content: # 职业身份分类参考

## 概览
本文档提供职业身份的层级结构参考，帮助在Phase 0识别和确认专家身份的层级定位。

## 层级结构

### Level 1: 领域大类
职业的最高层级分类，代表一个大的专业领域。

#### 法律专家
涵盖法律各个分支领域

#### 历史学家
涵盖历史研究的各个时期和专题

#### 心理学家
涵盖心理学的各个应用领域

#### 医学专家
涵盖医学的各个专业方向

#### 财经专家
涵盖财务、会计、税务、投资等领域

#### 技术专家
涵盖IT、工程、数据科学等技术领域

### Level 2: 专业分支
领域大类下的细分专业方向。

#### 法律专家分支
- 民法专家
- 刑法专家
- 商法专家
- 行政法专家
- 知识产权法专家
- 劳动法专家
- 国际法专家

#### 历史学家分支
- 断代史专家
  - 明史专家
  - 清史专家
  - 近代史专家
  - 古代史专家
- 专题史专家
  - 经济史专家
  - 思想史专家
  - 社会史专家
  - 文化史专家

#### 心理学家分支
- 临床心理学专家
- 发展心理学专家
- 组织心理学专家
- 教育心理学专家
- 社会心理学专家

#### 医学专家分支
- 内科专家
- 外科专家
- 儿科专家
- 精神科专家
- 公共卫生专家
- 中医学专家

#### 财经专家分支
- 会计师
- 审计师
- 税务专家
- 投资顾问
- 风险管理专家
- 精算师

#### 技术专家分支
- 软件架构师
- 安全专家
- 数据科学家
- AI工程师
- 产品经理
- 网络工程师
- 互联网产品专家
- 互联网运营专家
- 互联网设计专家
- 互联网开发专家
- 互联网安全专家

### Level 3: 细分方向
专业分支下的深度专业方向。

#### 刑法专家细分
- 经济犯罪专家
- 知识产权犯罪专家
- 暴力犯罪专家
- 职务犯罪专家

#### 民法专家细分
- 合同法专家
- 婚姻法专家
- 继承法专家
- 侵权责任法专家

#### 儿童心理学专家细分
- 儿童发展心理专家
- 儿童临床心理专家
- 特殊教育心理专家

#### 投资顾问细分
- 股票投资专家
- 债券投资专家
- 基金投资专家
- 另类投资专家

#### 互联网产品专家细分
- B端产品经理
- C端产品经理
- SaaS产品经理
- 数据产品经理

#### 互联网运营专家细分
- 用户增长运营
- 内容运营
- 活动运营
- 社区运营

#### 互联网设计专家细分
- UI/UX设计专家
- 交互设计师
- 视觉设计师
- 产品设计师

#### 互联网开发专家细分
- 前端开发工程师
- 后端开发工程师
- 全栈开发工程师
- 移动端开发工程师
- DevOps工程师

#### 互联网安全专家细分
- 数据安全专家
- 网络安全专家
- 应用安全专家
- 安全合规专家

## 层级继承原则
- Level 3专家继承Level 2的基础框架，并在细分方向深度扩展
- Level 2专家继承Level 1的通用知识，聚焦专业分支
- 越深层级的专家，知识越专业，但适用范围越窄

## 使用场景
在Phase 0识别用户需求时：
1. 判断用户提供的职业身份属于哪个层级
2. 确认是否需要向上追溯到更通用的层级
3. 确认是否需要向下扩展到更细分的专业方向


path: references/skill-template.md
content: # 专家SKILL.md模板参考

## 概览
本文档提供专家SKILL.md的完整结构参考，用于Phase 2框架提炼时的结构指导。

## 完整结构

```markdown
---
name: expert-name
description: 专家描述
---

# 专家名称

## 角色定位
专家的定义、核心职责、服务对象

## 知识体系

### 核心概念
核心概念列表（5-10个），每个概念一句话解释

### 理论框架
该职业的主要理论框架，用于分析问题

## 分析框架

### Step 1: 问题定性
判断问题属于哪类职业问题

### Step 2: 关键要素识别
识别问题的核心要素

### Step 3: 专业分析
运用专业知识进行分析

### Step 4: 方案建议
给出专业建议

## 决策启发式
该职业做判断时的快速规则（5-10条）

## 职业伦理与边界

### 必须做的事
职业要求的行为规范

### 绝对不做的事
职业禁忌事项

### 能力边界
该职业无法处理的事项

## 表达规范

### 专业术语表
常用术语及解释

### 文书格式
典型文书的格式要求

### 沟通风格
与客户/非专业人士沟通的方式

## 典型案例库
3-5个经典案例及分析

## 资源工具
该职业常用的数据库、工具、资源

## 回答工作流
遇到问题时如何行动

## 诚实边界
该Skill的局限性说明
```

## 章节说明

### 必需章节
- 角色定位：定义专家的身份和价值
- 知识体系：核心概念和理论框架
- 分析框架：系统化分析的步骤
- 决策启发式：快速判断规则
- 职业伦理与边界：明确行为规范和限制
- 回答工作流：指导智能体如何响应问题
- 诚实边界：说明Skill的局限性

### 可选章节
- 表达规范：如果需要规范输出格式
- 典型案例库：提供案例参考
- 资源工具：列出常用工具和数据库

## 框架提炼要点

### 知识体系提取
- 从采集内容中提取5-10个核心概念
- 识别主要理论框架（通常2-3个）
- 明确知识边界（能处理和不能处理的问题）

### 分析框架构建
- 按照问题解决的逻辑步骤排列
- 每个步骤应该有明确的目标和产出
- 步骤之间应该有清晰的逻辑关系

### 决策启发式提炼
- 从专家经验和最佳实践中提取
- 格式：如果X → 则Y
- 数量：5-10条，覆盖主要场景

### 伦理边界定义
- 必须做的事：职业要求的行为
- 绝对不做的事：职业禁忌
- 能力边界：超出专业范围的情况

## 使用建议
1. 在Phase 2框架提炼时参考此模板
2. 根据具体职业的特点调整章节内容
3. 保持结构简洁，避免过度复杂
4. 确保所有章节都有实际内容


path: references/extraction-methodology.md
content: # 专业视角内核提取方法论

## 概览
本文档定义从原始信息到可运行的专业视角内核的核心方法论，用于指导Phase 2框架提炼过程。

## 一、专业视角内核识别的三重验证

一个方法论要被认定为"专业视角内核"而非"一般知识点"，必须通过三重验证：

### 验证1: 跨场景复现

同一个分析方法出现在该职业的至少2个不同场景。

**验证方法**：
- 扫描6维度采集结果
- 识别重复出现的方法论
- 记录每个方法论出现的场景数量

**示例：刑法律师的"构成要件分析"**
- 在定罪分析中使用（判断是否构成犯罪）
- 在量刑辩护中使用（寻找从宽情节）
- 在案件讨论中使用（分析案件争议点）
→ 跨3个场景复现 → 这是真正的专业视角内核

**示例：产品经理的"用户需求优先"**
- 在功能规划中使用（要不要加这个功能）
- 在交互设计中使用（怎么设计这个交互）
- 在需求排期中使用（这个需求排期）
→ 跨3个场景复现 → 这是真正的专业视角内核

**失败示例**：
- 某个具体工具的使用方法（只在特定场景出现）
- 某个特定案例的解决方法（不具普适性）

### 验证2: 有生成力

用这个内核可以推断该专家对新问题的处理方式。

**验证方法**：
- 提出新的假设场景
- 应用该内核进行推理
- 检查能否得出合理的处理方式

**示例：产品经理的"用户需求优先"**
- 面对"要不要加这个功能" → 先看用户需不需要
- 面对"怎么设计这个交互" → 先看用户习惯是什么
- 面对"这个需求排期" → 先看用户价值大小
→ 能生成新推断 → 这是真正的专业视角内核

**示例：医生的"循证医学"**
- 面对新疾病 → 查询临床指南和研究文献
- 面对新药物 → 查询临床试验数据
- 面对新治疗 → 查询疗效证据
→ 能生成新推断 → 这是真正的专业视角内核

**失败示例**：
- 固定的操作流程（无法适应新情况）
- 具体的知识记忆（无法推断）

### 验证3: 有专业独特性

不是所有职业都这样看问题，这个内核体现了该职业的独特视角。

**验证方法**：
- 对比其他职业的分析方法
- 识别该职业的专属视角
- 评估专业区分度

**示例："四要件说"是刑法律师的**
- 不是民法律师的分析框架
- 不是行政法律师的分析框架
→ 有专业区分度 → 这是值得提炼的专业视角内核

**示例："用户体验地图"是产品经理的**
- 不是设计师的分析方法
- 不是开发者的分析方法
→ 有专业区分度 → 这是值得提炼的专业视角内核

**失败示例**：
- 通用的问题解决方法（所有职业都用）
- 常见的逻辑思维（无专业特色）

### 三重验证结果处理

| 通过验证数 | 分类 | 处理方式 |
|----------|------|---------|
| 3重（全部通过） | 专业视角内核 | 提取为3-7个核心内核 |
| 2重 | 决策启发式 | 降级为5-10条快速规则 |
| 1重 | 一般知识点 | 不纳入核心，可作为辅助 |
| 0重 | 噪音 | 丢弃 |

## 二、专业视角内核的记录格式

每个内核记录以下信息：

```markdown
### 内核N: [名称]

**一句话描述**：[最简描述，15-30字]

**证据**：[至少2个不同职业场景的引用/案例]
- 场景1：[描述 + 引用来源]
- 场景2：[描述 + 引用来源]

**应用**：[遇到什么类型的问题时用这个视角]
- 问题类型1：[描述]
- 问题类型2：[描述]

**局限**：[这个视角在什么情况下会失效]
- 局限情况1：[描述]
- 局限情况2：[描述]
```

### 记录示例

**内核1: 构成要件分析（刑法律师）**

**一句话描述**：通过主体、主观、客体、客观四要件检验行为性质

**证据**：
- 场景1：定罪分析 - 判断行为是否构成犯罪时，逐一检验四要件是否满足
- 场景2：量刑辩护 - 寻找从宽情节时，分析四要件中的从轻因素
- 场景3：案件讨论 - 分析案件争议点时，用四要件框架梳理问题

**应用**：
- 问题类型1：判断某个行为是否构成犯罪
- 问题类型2：分析案件的争议焦点
- 问题类型3：评估辩护策略的可行性

**局限**：
- 局限情况1：对于新型犯罪，四要件可能需要重新解释
- 局限情况2：在特殊情况下（如正当防卫），四要件可能不适用

## 三、表达规范DNA的量化方法

### 3.1 专业术语使用分析

从采集的专业文献中统计：

| 维度 | 测量方式 | 示例 |
|------|---------|------|
| 核心术语密度 | 核心术语出现次数/总字数 | "构成要件"在法律文献中出现频率 |
| 术语定义方式 | 首次出现时是否定义 | "构成要件，是指..." |
| 外行术语使用 | 外行常用但专业不用的词 | 避免"杀人"，使用"故意杀人罪" |

### 3.2 表达结构分析

从采集的案例/报告中分析：

```
正式 ←→ 口语
抽象 ←→ 具体
论证型 ←→ 要点型
结论先行 ←→ 先铺垫再结论
引用密集 ←→ 引用稀疏
数据驱动 ←→ 经验驱动
```

**分析方法**：
- 随机选取10-20篇专业文献
- 统计每个维度的倾向
- 计算平均倾向值
- 识别极端值和异常值

### 3.3 沟通风格维度

```
权威感：高 ←→ 低
亲和力：高 ←→ 低
风险提示频率：高 ←→ 低
专业术语密度：高 ←→ 低
```

**量化方法**：
- 统计权威性表达（"必须""应当"）vs 亲和性表达（"建议""可以"）
- 统计风险提示的频率和位置
- 统计专业术语的密度和分布

## 四、职业内在张力的识别方法

职业视角中的内在矛盾是深度的来源，不是需要修复的Bug。

### 三种张力类型

1. **效率与严谨的张力**
   - 快速给出判断 vs 必须充分考虑风险
   - 例：医生需要快速诊断 vs 必须排除所有可能

2. **客户需求与职业伦理的张力**
   - 客户想要的结果 vs 职业伦理允许的做法
   - 例：律师帮客户赢得诉讼 vs 不能教唆作伪证

3. **理论与实践的张力**
   - 理论最优方案 vs 实践可行方案
   - 例：产品理论上应该做到完美 vs 资源有限必须取舍

### 张力的识别方法

**扫描6维度采集结果**：
- 查找"但是""然而""虽然"等转折词
- 查找"理想情况下""实践中"等对比
- 查找"应该"vs"实际"的矛盾

**交叉验证**：
- 在不同维度中查找相同矛盾
- 确认矛盾的真实性
- 排除虚假矛盾

### 张力的处理方式

- 不回避矛盾，明确标注
- 提供权衡建议
- 在不同场景下给出不同的优先级建议

## 五、信息不足时的处理

| 情况 | 处理 |
|------|------|
| 某维度专业资料很少 | 在Skill中标注「信息不足，此维度为推测」 |
| 只有二手转述 | 降低置信度，标注为「据[来源]报道」 |
| 不同来源相互矛盾 | 并列呈现，让用户自行判断 |
| 该职业对某话题无共识 | 标注为「职业内存在争议」 |

## 六、质量自检清单

生成Skill后，用以下问题自检：

### 专业视角内核
- [ ] 每个内核都有至少2个不同场景的证据？
- [ ] 内核数量在3-7个之间？
- [ ] 每个内核都有明确的应用场景和局限？
- [ ] 内核之间有张力但不矛盾？

### 表达规范DNA
- [ ] 有专业术语使用规则？
- [ ] 有禁忌词列表？
- [ ] 有表达结构偏好？

### 回答工作流
- [ ] 有问题分类逻辑？
- [ ] 研究维度是根据内核推导的（不是固定模板）？
- [ ] 有"必须使用工具"的约束？

### 职业内张力
- [ ] 明确写了此职业的内在矛盾？
- [ ] 提供了权衡建议？

### 能力边界
- [ ] 明确写了做不到什么？
- [ ] 标注了信息源和调研时间？
- [ ] 承认了信息不足的维度？

## 七、常见问题

### Q1: 专业视角内核和决策启发式的区别？
**A**: 专业视角内核是3-7个核心方法论，通过三重验证，是专家的"操作系统"；决策启发式是5-10条快速规则，是"快捷方式"。

### Q2: 如何确保内核的独特性？
**A**: 通过验证3（专业独特性），对比其他职业的分析方法，确保该内核是该职业专属的。

### Q3: 内核数量为什么限制在3-7个？
**A**: 少于3个不够全面，多于7个难以记住。宁少勿多，确保每个内核都是真正的核心。

### Q4: 如何处理信息不足的情况？
**A**: 明确标注信息来源和置信度，不编造信息，保持诚实。

### Q5: 张力是否需要解决？
**A**: 张力是职业的本质特征，不需要"解决"，但需要标注和提供权衡建议。


path: references/knowledge-fusion-methods.md
content: # 知识融合方法指南

## 概览
本文档提供跨学科知识融合的方法、流程和评估标准，用于构建跨学科知识图谱和融合规则。

## 一、知识融合方法

### 1.1 基于概念映射的融合

**核心思想**：识别不同领域概念的异同，建立概念映射关系。

**步骤**：
1. 提取各领域核心概念
2. 对比概念定义和内涵
3. 识别同义概念、相关概念、冲突概念
4. 建立概念映射关系
5. 构建统一概念体系

**示例**：
```
领域1（医学）：诊断 = 通过症状判断疾病
领域2（计算机科学）：诊断 = 系统故障检测
映射关系：相关概念（都是问题识别过程）
融合概念：诊断 = 问题识别和分类的通用方法
```

**适用场景**：
- 领域概念相似度高
- 需要统一语言体系
- 建立跨领域沟通

### 1.2 基于方法迁移的融合

**核心思想**：将某领域的方法论应用到另一领域。

**步骤**：
1. 识别源领域的方法论
2. 分析方法论的适用条件
3. 评估目标领域的适配性
4. 调整方法论以适应目标领域
5. 验证方法论效果

**示例**：
```
源领域（计算机科学）：敏捷开发方法
目标领域（企业管理）：敏捷管理实践
迁移过程：
1. 提取敏捷开发核心原则（迭代、反馈、自适应）
2. 识别企业管理适用性（项目制、快速变化）
3. 调整方法论（保留迭代和反馈，调整具体实践）
4. 验证效果（提高管理效率和响应速度）
```

**适用场景**：
- 方法论通用性强
- 领域问题相似
- 提高问题解决效率

### 1.3 基于问题交叉的融合

**核心思想**：从跨领域问题的共同点出发，整合不同领域的解决方案。

**步骤**：
1. 识别跨领域共同问题
2. 分析各领域对问题的理解
3. 整合不同领域的解决方案
4. 提炼通用解决框架
5. 应用到具体场景

**示例**：
```
共同问题：如何提高系统效率？
计算机科学：算法优化、并行计算
经济学：资源配置优化
管理学：流程优化
融合框架：系统效率 = 算法 + 资源 + 流程的综合优化
```

**适用场景**：
- 存在跨领域共同问题
- 各领域有独特解决方法
- 需要综合解决方案

### 1.4 基于知识图谱的融合

**核心思想**：构建跨学科知识图谱，通过图谱关系实现知识融合。

**步骤**：
1. 提取各领域知识点
2. 识别知识点之间的关联
3. 构建领域内知识图谱
4. 识别跨领域知识关联
5. 融合为跨学科知识图谱

**示例**：
```
领域1（医学）：疾病 -> 症状 -> 治疗
领域2（计算机科学）：故障 -> 现象 -> 修复
跨领域关联：疾病≈故障，症状≈现象，治疗≈修复
融合图谱：问题 -> 表现 -> 解决方案
```

**适用场景**：
- 知识点数量多
- 关系复杂
- 需要可视化展示

## 二、跨学科知识图谱构建

### 2.1 知识图谱结构

```
跨学科知识图谱结构

┌─────────────────────────────────────────────┐
│              跨学科知识图谱                   │
├─────────────────────────────────────────────┤
│                                             │
│  ┌──────────┐      关系      ┌──────────┐ │
│  │  概念A   │ ────────────> │  概念B   │ │
│  │ (领域1)  │              │ (领域2)  │ │
│  └──────────┘              └──────────┘ │
│       │                        │         │
│       │ 关系                   │ 关系    │
│       ↓                        ↓         │
│  ┌──────────┐              ┌──────────┐ │
│  │  概念C   │ <───────────  │  概念D   │ │
│  │ (领域1)  │      关系     │ (领域3)  │ │
│  └──────────┘              └──────────┘ │
│                                             │
│  关系类型：                                  │
│  - 领域内关系（is-a、part-of、cause-effect）│
│  - 跨领域关系（similar-to、related-to）     │
│  - 融合关系（merged-to、mapped-to）         │
└─────────────────────────────────────────────┘
```

### 2.2 构建流程

**Step 1: 知识点提取**
- 从各领域采集结果中提取核心概念
- 识别关键概念和次要概念
- 建立概念层次结构

**Step 2: 关系识别**
- 识别领域内概念关系
- 识别跨领域概念关系
- 标注关系类型和强度

**Step 3: 图谱构建**
- 使用图数据库（Neo4j、ArangoDB）
- 或使用概念映射工具（XMind）
- 构建可视化知识图谱

**Step 4: 融合标注**
- 标注融合点
- 标注冲突点
- 标注创新点

### 2.3 关系类型定义

#### 领域内关系
- **is-a**：概念A是概念B的一种（如：感冒是疾病的一种）
- **part-of**：概念A是概念B的一部分（如：心脏是循环系统的一部分）
- **cause-effect**：概念A导致概念B（如：病毒导致感冒）
- **attribute-of**：概念A是概念B的属性（如：温度是症状的属性）

#### 跨领域关系
- **similar-to**：概念A与概念B相似（如：医学诊断≈系统诊断）
- **related-to**：概念A与概念B相关（如：心理学与产品设计）
- **analogous-to**：概念A与概念B类似（如：免疫系统≈网络安全）
- **complementary-to**：概念A与概念B互补（如：技术与管理）

#### 融合关系
- **merged-to**：概念A融合到概念B
- **mapped-to**：概念A映射到概念B
- **extended-by**：概念A被概念B扩展

### 2.4 融合点标注

**融合点类型**：
1. **概念融合点**：不同领域的概念可以融合
   - 示例："优化"在计算机科学和经济学中可以融合为"系统优化"

2. **方法融合点**：不同领域的方法可以融合
   - 示例：敏捷开发方法可以应用到管理领域

3. **问题融合点**：跨领域共同问题
   - 示例：效率优化问题在多个领域都存在

4. **创新融合点**：跨领域产生的新知识
   - 示例：生物信息学是生物学和计算机科学的融合创新

**标注方法**：
```
[融合点] 概念A（领域1）≈概念B（领域2）
类型：概念融合
描述：两个概念都指代问题识别和解决过程
融合后：诊断（通用）= 问题识别和分类的系统性方法
```

## 三、融合规则定义

### 3.1 基础融合规则

#### 规则1：主领域优先原则
- **规则**：主领域的核心概念和方法优先保留
- **应用**：当主领域和辅助领域概念冲突时，以主领域为准
- **示例**：金融科技专家中，金融专业知识优先

#### 规则2：概念冲突标注原则
- **规则**：识别并标注不同领域的概念冲突
- **应用**：不强行统一，保留差异说明
- **示例**："风险"在金融和安全领域含义不同，需标注

#### 规则3：关键点聚焦原则
- **规则**：辅助领域只采集与主领域交叉的关键点
- **应用**：避免采集过多无关知识
- **示例**：产品经理辅助心理学时，只关注用户行为相关心理学

#### 规则4：关系传递原则
- **规则**：通过概念关系传递知识
- **应用**：如果A→B，B→C，则A→C
- **示例**：通过概念关联发现新的融合点

### 3.2 高级融合规则

#### 规则5：创新生成规则
- **规则**：识别跨领域创新机会
- **应用**：当两个领域的概念组合产生新价值时
- **示例**：生物学+计算机科学→生物信息学

#### 规则6：层次融合规则
- **规则**：不同层次的知识采用不同融合策略
- **应用**：高层概念深度融合，低层概念保持独立
- **示例**：方法论深度融合，具体术语保持独立

#### 规则7：上下文依赖规则
- **规则**：融合结果依赖具体应用场景
- **应用**：不同场景采用不同融合方式
- **示例**：同一概念在不同场景下融合方式不同

### 3.3 用户自定义规则

**配置示例**：
```yaml
fusion_rules:
  # 主领域优先
  - name: "primary_domain_priority"
    enabled: true
    description: "主领域概念优先保留"
  
  # 概念冲突标注
  - name: "conflict_annotation"
    enabled: true
    description: "标注概念冲突"
  
  # 关键点聚焦
  - name: "key_point_focus"
    enabled: true
    description: "只采集与主领域交叉的关键点"
  
  # 用户自定义规则
  - name: "custom_rule_1"
    enabled: true
    description: "医学领域中，安全性原则优先于效率原则"
    conditions:
      - domain: "医学"
      - concept: ["安全", "效率"]
    actions:
      - "当安全与效率冲突时，优先考虑安全"
```

## 四、融合效果评估

### 4.1 评估维度

#### 维度1：知识完整性
- **指标**：主领域知识覆盖率、辅助领域关键点覆盖率
- **标准**：
  - 主领域知识覆盖率 ≥ 80%
  - 辅助领域关键点覆盖率 ≥ 60%
- **方法**：对比采集清单和实际采集结果

#### 维度2：融合准确性
- **指标**：概念映射正确率、关系识别准确率
- **标准**：
  - 概念映射正确率 ≥ 90%
  - 关系识别准确率 ≥ 85%
- **方法**：专家评审、交叉验证

#### 维度3：创新性
- **指标**：新融合点数量、创新解决方案数量
- **标准**：
  - 跨领域融合点 ≥ 5个
  - 创新解决方案 ≥ 3个
- **方法**：专家评估、案例分析

#### 维度4：可用性
- **指标**：用户满意度、问题解决成功率
- **标准**：
  - 用户满意度 ≥ 4.0/5.0
  - 问题解决成功率 ≥ 80%
- **方法**：用户调研、实际应用测试

### 4.2 评估流程

```
融合效果评估流程

Step 1: 自我评估
├── 检查知识完整性
├── 检查融合准确性
├── 识别创新点
└── 评估可用性

Step 2: 专家评审
├── 邀请领域专家评审
├── 评估融合结果准确性
├── 提供改进建议
└── 确认最终结果

Step 3: 用户测试
├── 选择测试场景
├── 让用户实际使用
├── 收集用户反馈
└── 评估用户满意度

Step 4: 迭代优化
├── 分析评估结果
├── 识别改进点
├── 优化融合规则
└── 重新评估
```

### 4.3 评估报告模板

```markdown
# 跨学科知识融合效果评估报告

## 评估对象
专家名称：生物伦理顾问
领域组合：医学（70%）+ 伦理学（15%）+ 法律（10%）+ 社会学（5%）

## 评估结果

### 知识完整性
- 主领域（医学）覆盖率：85% ✓
- 辅助领域关键点覆盖率：
  - 伦理学：75% ✓
  - 法律：70% ✓
  - 社会学：65% ✓

### 融合准确性
- 概念映射正确率：92% ✓
- 关系识别准确率：88% ✓
- 冲突点标注：3处已标注 ✓

### 创新性
- 跨领域融合点：6个 ✓
- 创新解决方案：4个 ✓
  - 医疗伦理评估框架
  - 医疗合规检查清单
  - 社会影响评估模型
  - 患者权益保护流程

### 可用性
- 用户满意度：4.3/5.0 ✓
- 问题解决成功率：85% ✓

## 改进建议
1. 增强社会学的医疗公平性知识
2. 细化医疗法律合规流程
3. 增加更多实际案例

## 总体评价
优秀 ✓
融合效果良好，满足跨学科专家要求
```

## 五、常见问题

### Q1: 如何处理概念冲突？
**A**: 
- 标注冲突点
- 保留不同定义
- 说明适用场景
- 让用户选择

### Q2: 如何评估融合效果？
**A**:
- 知识完整性：覆盖率指标
- 融合准确性：专家评审
- 创新性：融合点数量
- 可用性：用户测试

### Q3: 如何优化融合规则？
**A**:
- 根据评估结果调整
- 收集用户反馈
- 持续迭代优化
- 保留规则版本历史

### Q4: 知识图谱工具推荐？
**A**:
- Neo4j：专业图数据库
- ArangoDB：多模型数据库
- XMind：概念映射
- Miro：在线协作图谱

## 六、最佳实践

### 实践1：渐进式融合
- 先融合核心概念
- 再扩展到方法
- 最后到应用

### 实践2：专家参与
- 邀请领域专家评审
- 确保融合准确性
- 收集专业反馈

### 实践3：用户测试
- 真实场景测试
- 收集用户反馈
- 持续优化迭代

### 实践4：版本管理
- 保留融合历史
- 支持版本回退
- 记录变更原因


path: references/collection-dimensions.md
content: # 6维度采集详细指南

## 概览
本文档详细说明Phase 1的六个信息采集维度，包括采集目标、关键内容、信息来源和典型问题。

## 采集维度

### 维度1: 学科基础
采集目标：获取职业的核心概念、理论框架和基础知识体系。

关键内容：
- 核心概念定义（5-10个核心术语）
- 理论框架（主要理论和学派）
- 学科发展历史（关键里程碑）
- 知识边界（该职业能处理和不能处理的问题）

信息来源：
- 教科书（学科基础教材）
- 学术百科（维基百科、百度百科）
- 学术论文（综述类文章）
- 学科指南（行业协会发布）

典型问题示例：
- "刑法学的核心概念是什么？"
- "犯罪构成理论有哪些主要观点？"
- "刑法发展史上的重要里程碑是什么？"

采集检查点：
- [ ] 已获取核心概念列表
- [ ] 已了解主要理论框架
- [ ] 已明确知识边界

---

### 维度2: 法规规范
采集目标：获取相关的法律法规、行业规范、职业伦理和标准。

关键内容：
- 主要法律法规（法律名称、发布机构、生效时间）
- 行业规范（行业协会标准）
- 职业伦理（职业行为准则）
- 合规要求（执业资质、责任边界）

信息来源：
- 官方法规数据库（如国家法律法规数据库）
- 行业协会官网
- 职业资格认证机构
- 权威法律数据库（北大法宝、威科先行）

典型问题示例：
- "刑法的主要法律条文有哪些？"
- "律师执业需要遵守哪些职业伦理？"
- "违反职业规范的后果是什么？"

采集检查点：
- [ ] 已收集主要法规清单
- [ ] 已了解职业伦理要求
- [ ] 已明确合规标准

---

### 维度3: 方法论
采集目标：获取该职业分析问题、做出决策的标准方法和流程。

关键内容：
- 分析框架（系统化分析问题的步骤）
- 决策流程（从问题到解决方案的流程）
- 工作方法（常用的专业工具和方法）
- 判断标准（做出专业判断的依据）

信息来源：
- 专业手册（行业协会发布）
- 最佳实践指南
- 学术文献（方法论研究）
- 培训材料（职业培训课程）

典型问题示例：
- "律师分析案件的标准流程是什么？"
- "如何进行犯罪构成要件分析？"
- "量刑分析时考虑哪些因素？"

采集检查点：
- [ ] 已掌握分析框架
- [ ] 已了解决策流程
- [ ] 已熟悉常用方法

---

### 维度4: 典型案例
采集目标：获取该职业的典型案例、常见问题和解决方案。

关键内容：
- 经典案例（具有代表性的案例）
- 常见问题（经常遇到的问题类型）
- 解决方案（标准处理方法）
- 最佳实践（业界公认的优秀做法）

信息来源：
- 案例数据库（法院案例库）
- 专业期刊（案例研究文章）
- 行业论坛（实务经验分享）
- 专业博客（资深从业者分享）

典型问题示例：
- "刑法的经典案例有哪些？"
- "故意杀人罪的典型情节有哪些？"
- "如何处理正当防卫案件？"

采集检查点：
- [ ] 已收集5-10个典型案例
- [ ] 已了解常见问题类型
- [ ] 已掌握解决方案框架

---

### 维度5: 行业实践
采集目标：获取行业的实务技巧、惯例和常见陷阱。

关键内容：
- 实务技巧（资深从业者的经验技巧）
- 行业惯例（行业内的通行做法）
- 常见陷阱（容易犯的错误）
- 新兴趋势（行业最新发展）

信息来源：
- 行业报告（市场研究机构发布）
- 实务指南（资深从业者编写）
- 行业会议（最新实践经验）
- 专业媒体（行业新闻和分析）

典型问题示例：
- "刑法律师辩护时有哪些实用技巧？"
- "庭审中常见的问题有哪些？"
- "如何处理证据质证？"

采集检查点：
- [ ] 已了解实务技巧
- [ ] 已熟悉行业惯例
- [ ] 已知晓常见陷阱

---

### 维度6: 表达规范
采集目标：获取该职业的专业术语、文书格式和沟通方式。

关键内容：
- 专业术语（行业专用词汇）
- 文书格式（标准文书模板）
- 沟通方式（与客户/非专业人士的沟通）
- 表达风格（正式/非正式的场合选择）

信息来源：
- 行业标准文书模板
- 职业培训材料（沟通技巧）
- 行业规范（语言表达要求）
- 范文书库（优秀文书示例）

典型问题示例：
- "刑法有哪些专业术语？"
- "法律文书的标准格式是什么？"
- "如何向非专业人士解释法律问题？"

采集检查点：
- [ ] 已掌握专业术语
- [ ] 已了解文书格式
- [ ] 已熟悉沟通方式

---

## 采集策略

### 信息源优先级
1. 最高优先级：用户私有知识（用户上传的资料）
2. 高优先级：权威法规、行业标准
3. 中优先级：学术文献、专业教科书
4. 低优先级：专业媒体、实务指南
5. 最低优先级：网络文章、二手解读（需交叉验证）

### 冲突处理原则
- 用户私有知识与公开知识冲突 → 以用户私有知识为准，标注差异
- 不同公开源冲突 → 多源交叉验证，标注争议
- 理论与实践冲突 → 说明理论与实践的差异

### 增量采集机制
- 用户补充内容时只启动相关Agent
- 避免从头采集，节省时间
- 保留已采集内容的引用

## 采集质量标准
- 信息源可信度：优先权威来源
- 内容完整性：覆盖核心知识点
- 时效性：法规、规范需最新版本
- 准确性：多源交叉验证关键信息


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)