Skill: nonlinearhuman/learn-knowledge (version 1.0.1)

--- name: knowledge-internalizer-pro description: 系统化知识内化与能力自评引擎。当需要深入学习新领域、建立专家级知识库、并明确知道自己的掌握程度时使用。核心功能包括系统性知识内化引擎和基于知识图谱的能力评级器。触发词：深入学习并评估掌握水平、建立专家级知识库、系统研究并告诉我能做什么。 --- # Knowledge Internalizer Pro - 知识内化与能力评级系统 将新领域知识系统化内化，并生成可信的能力自评报告。 --- ## 核心价值 **不仅学会，还知道自己"会多少"以及"能做什么"。** 本技能确保： 1. 系统化学习过程（不是零散信息收集） 2. 结构化知识存储（可被后续调用） 3. 严谨的能力评级（告诉用户你的能力边界） --- ## 触发识别 当用户说以下内容时激活： - "深入学习{subject}，并评估你现在的掌握水平" - "为我建立关于{topic}的专家级知识库，并给自己打分" - "系统研究{domain}，学完后告诉我你现在能在这个领域帮我做什么" - "帮我系统学习{subject}" - "建立{topic}知识体系" --- ## 工作流程（四阶段闭环） ### 阶段A：探索性学习 **目标**：多维度搜索，聚焦高质量信息源 **步骤**： 1. **解析学习目标** - 识别主题领域 - 确定学习深度：`learning_objective` - "掌握核心概念" → 概览级 - "理解技术原理" → 原理级 - "了解产业生态" → 应用级 - 设置可信度阈值：`credibility_threshold` (默认80) 2. **生成搜索策略** ``` 策略维度： - 定义性搜索："{主题} 是什么 定义" - 原理性搜索："{主题} 原理 技术 实现" - 比较性搜索："{主题} vs 对比 优缺点" - 前沿性搜索："{主题} 最新进展 2024 2025" - 应用性搜索："{主题} 应用案例 实践" ``` 3. **执行搜索与筛选** - 优先信息源（按可信度排序）： 1. 学术论文 (arXiv, Google Scholar, ACL, NeurIPS等) 2. 官方文档 (GitHub README, 官方网站) 3. 权威综述 (技术博客、行业报告) 4. 教程与案例 (Medium, 知乎精选) - 使用 `web_search` 执行多维度搜索 - 使用 `web_fetch` 抓取高质量页面 - 记录每个来源的可信度评分 4. **信息聚合** - 汇总所有来源的关键信息 - 标注信息来源和可信度 - 识别冲突信息并标记 --- ### 阶段B：深度结构化 **目标**：产出三大核心知识资产 #### 资产1：概念-关系知识图谱 以结构化格式定义核心实体及其关系： ```json { "knowledge_graph": { "domain": "{主题}", "entities": [ { "id": "entity_1", "name": "实体名称", "type": "概念|方法|工具|应用|问题", "definition": "定义说明" } ], "relations": [ { "from": "entity_1", "to": "entity_2", "type": "is-a|part-of|used-for|versus|enables|requires", "description": "关系描述" } ] } } ``` **关系类型说明**： - `is-a`: 是...的一种（继承关系） - `part-of`: 是...的组成部分 - `used-for`: 用于...（应用关系） - `versus`: 与...对比 - `enables`: 使能...（使某事成为可能） - `requires`: 需要...（依赖关系） #### 资产2：分层知识框架 树状知识结构，从宏观到微观： ``` {主题} ├── 1. 核心概念层 │ ├── 1.1 定义与范围 │ ├── 1.2 核心术语 │ └── 1.3 基本假设 ├── 2. 原理机制层 │ ├── 2.1 技术原理 │ ├── 2.2 核心算法/方法 │ └── 2.3 关键流程 ├── 3. 应用实践层 │ ├── 3.1 典型应用场景 │ ├── 3.2 工具与框架 │ └── 3.3 最佳实践 ├── 4. 前沿发展层 │ ├── 4.1 当前挑战 │ ├── 4.2 最新进展 │ └── 4.3 未来趋势 └── 5. 关联知识层 ├── 5.1 前置知识 ├── 5.2 相关领域 └── 5.3 扩展学习 ``` #### 资产3：动态问答对 预生成该领域常见问题及标准答案： ```json { "qa_pairs": [ { "question": "这个领域最核心的问题是什么？", "answer": "...", "difficulty": "basic|intermediate|advanced" }, { "question": "方法A和方法B的主要区别？", "answer": "...", "difficulty": "intermediate" } ] } ``` --- ### 阶段C：自我能力评级（核心！） **目标**：生成客观、可操作的能力评估报告 #### 评级维度与评分标准 | 维度 | 评分标准 | 评估方法 | |------|----------|----------| | **广度** | 核心子领域覆盖比例 | 检查知识图谱实体覆盖 | | **深度** | 原理细节理解程度 | 检查知识框架深度层级 | | **置信度** | 信息交叉验证可信度 | 检查信息源质量与数量 | | **结构化** | 知识关联化程度 | 检查关系密度与逻辑 | #### 能力等级定义 | 等级 | 标签 | 能力描述 | 典型表现 | |------|------|----------|----------| | **等级1** | 概念入门 | 可解释基本术语和宏观框架 | 能回答"是什么"类问题 | | **等级2** | 系统理解 | 可梳理逻辑、对比方案、解答常见问题 | 能回答"怎么做、为什么"类问题 | | **等级3** | 深度掌握 | 可讨论技术细节、分析优劣、进行初步推理和设计 | 能回答"如何优化、如何改进"类问题 | | **等级4** | 专家级 | 可处理前沿问题、参与深度辩论、指出潜在谬误 | 能回答"有哪些限制、未来方向"类问题 | #### 能力评估报告模板 ```markdown # 📊 能力评估报告：{主题} ## 综合评分 | 维度 | 分数 | 说明 | |------|------|------| | 广度 | XX/100 | {覆盖了哪些子领域，缺失哪些} | | 深度 | XX/100 | {理解到了什么层次，哪些细节不足} | | 置信度 | XX/100 | {信息源质量，交叉验证情况} | | 结构化 | XX/100 | {知识关联程度，逻辑清晰度} | ## 能力等级 **最终等级：等级X：{等级名称}** {等级描述} ## 能力边界声明 ✅ **我能做到**： - {具体能力1} - {具体能力2} - {具体能力3} ⚠️ **能力有限**： - {子领域A}：{限制说明} - {子领域B}：{限制说明} ❌ **建议咨询专家**： - {前沿问题}：{原因} - {深层细节}：{原因} ## 后续学习建议 1. {建议1} 2. {建议2} ``` --- ### 阶段D：持久化存储 **目标**：将知识资产存入长期记忆库 #### 存储位置 ``` ~/.openclaw/workspace/memory/knowledge/ ├── {主题slug}/ │ ├── knowledge_graph.json # 知识图谱 │ ├── knowledge_framework.md # 知识框架 │ ├── qa_pairs.json # 问答对 │ └── capability_report.md # 能力评估报告 ``` #### 存储操作 使用 `write` 工具将所有知识资产写入文件： ``` write(path="~/.openclaw/workspace/memory/knowledge/{主题slug}/knowledge_graph.json", content=...) write(path="~/.openclaw/workspace/memory/knowledge/{主题slug}/knowledge_framework.md", content=...) write(path="~/.openclaw/workspace/memory/knowledge/{主题slug}/qa_pairs.json", content=...) write(path="~/.openclaw/workspace/memory/knowledge/{主题slug}/capability_report.md", content=...) ``` #### 记忆索引更新 更新 `~/.openclaw/workspace/MEMORY.md`，添加知识条目： ```markdown ### 知识库：{主题} - **能力等级**：等级X：{等级名称} - **学习日期**：{日期} - **存储位置**：`memory/knowledge/{主题slug}/` - **快速调用**：提及"{主题}"时会基于此知识库回答 ``` --- ## 完整执行流程 ``` 用户输入: "深入学习'强化学习在机器人控制中的应用'，并评估掌握水平" ↓ 阶段A：探索性学习 ├── 解析：主题=强化学习+机器人控制，目标=理解技术原理 ├── 搜索策略：定义、原理、对比、前沿、应用 ├── 执行搜索：web_search × 5维度 └── 聚合信息：收集高质量来源 ↓ 阶段B：深度结构化 ├── 构建知识图谱（实体、关系） ├── 生成分层框架（5层树状结构） └── 预生成问答对（基础→进阶） ↓ 阶段C：自我能力评级 ├── 计算四维评分 ├── 确定能力等级 ├── 生成能力边界声明 └── 输出完整评估报告 ↓ 阶段D：持久化存储 ├── 创建知识目录 ├── 写入所有知识资产 ├── 更新记忆索引 └── 确认后续调用方式 ↓ 输出 └── 向用户呈现综合报告 ``` --- ## 后续调用说明 当用户后续询问该主题相关问题时： 1. **优先读取知识库**：从 `memory/knowledge/{主题slug}/` 加载 2. **声明能力等级**：回答前先说明"根据我对{主题}的等级X能力..." 3. **尊重能力边界**：不回答超出能力范围的问题，建议用户提供更多信息或咨询专家 **示例回复**： ``` 根据我对"强化学习在机器人控制中的应用"的等级2：系统理解能力： {回答内容} 注：此回答基于我于{日期}学习建立的知识库。如有前沿问题或深度细节，建议提供具体论文让我进一步学习。 ``` --- ## 参数参考 | 参数 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | `learning_objective` | "理解技术原理" | 学习目标深度 | | `credibility_threshold` | 80 | 信息源可信度阈值(0-100) | | `max_sources` | 10 | 最大信息源数量 | | `qa_pairs_count` | 5 | 预生成问答对数量 | --- ## 故障排除 ### 搜索结果不足 - 扩大搜索关键词范围 - 降低 `credibility_threshold` - 尝试英文搜索 ### 能力评级过低 - 增加搜索维度 - 寻找更多高质量信息源 - 用户提供参考资料 ### 知识图谱过于简单 - 增加对比性搜索 - 深挖技术细节 - 寻找领域综述 --- ## 参考文档 - **rating_standards.md**: 能力评级标准详解 - **knowledge_graph_guide.md**: 知识图谱构建指南 --- *版本：1.0.0* *最后更新：2026-03-15*


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