knowledge-loop
Skill2 starsChanged 58 days agoMITView on GitHub
AI 驱动的本地代码知识沉淀与复用系统（仅本地 ~/.codebuddy/knowledge/，非 MCP 远程知识库）。自动沉淀每次开发中接触到的接口/数据模型/业务逻辑/UI/易错点等代码相关知识，在后续需求中自动检索复用，让 AI 越用越聪明。与 远程知识库 MCP（remote_kb） 远程知识库形成互补：本 skill 是 AI 的『肌肉记忆』（本地、可写、AI 沉淀），知识库平台 是项目的『全景地图』（远程、只读、源码语义检索）。可被 dev-flow 按需调用（步骤1/5/7/10/收尾），也可独立使用。触发关键词：代码知识、代码知识库、本地知识库、本地知识沉淀、知识沉淀、dev:kb、dev:k、dev:kl、项目代码知识、帮我沉淀知识、查看代码知识库、扫描代码知识、搜索代码知识、代码知识库健康度、验证知识、知识地图、导出代码知识、export code knowledge、提升全局模式、git pull 后对齐知识库、知识库同步、dev:kb sync、dev:k sy。
In this repository29 other files it gives its agents.
- skills/proactive-agent/assets/AGENTS.mdAGENTS.md
- agent-browserSkill
- browser-compatSkill
- browser-toolkitSkill
- code-reviewSkill
- coding-standardsSkill
- complexity-optimizerSkill
- continuous-learning-v2Skill
- design-advisorSkill
- dev-compSkill
- dev-flowSkill
- dom-animationSkill
- e2e-testingSkill
- find-skillsSkill
- frontend-patternsSkill
- i18nSkill
- issue-traceSkill
- pdf-readerSkill
- proactive-agentSkill
- requirement-intakeSkill
- research-docSkill
- search-firstSkill
- security-reviewSkill
- self-improving-agentSkill
- smart-commitSkill
- tavily-searchSkill
- tech-docSkill
- verification-loopSkill
- verification-pipelineSkill
The file
Files
<!-- ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ --><!-- │ ❄️ 冻结横幅 / FROZEN BANNER（Phase 1 重构，2026-05-15） │ --><!-- ├──────────────────────────────────────────────────────────────┤ --><!-- │ 本文件是 AI 运行时入口（提示词层），不是规则真相来源。 │ --><!-- │ │ --><!-- │ 单一权威源（Single Source of Truth）： │ --><!-- │ • 前置物 schema → config/frontmatter.schema.json │ --><!-- │ • 状态机定义 → config/state-machine.yaml │ --><!-- │ • 阈值/健康度 → config/thresholds.yaml │ --><!-- │ • 依赖/lint/校验脚本 → scripts/{precheck,lints,lib}/ │ --><!-- │ • 设计哲学/重构决策 → references/refactor-plan.md │ --><!-- │ │ --><!-- │ 修改规则： │ --><!-- │ 1. 任何「确定性规则」改动必须先动 config/scripts，再回引 │ --><!-- │ 到本文件；禁止只在提示词里描述硬规则。 │ --><!-- │ 2. 本文件章节如与 config/scripts 冲突，以 config/scripts 为 │ --><!-- │ 准；冲突即视为本文件失效，需立即修订。 │ --><!-- │ 3. 跨文件协作必须双向引用（参考 AI 行为规范.mdc §跨文件 │ --><!-- │ 协作设计模式）。 │ --><!-- └──────────────────────────────────────────────────────────────┘ -->knowledge-loop — 本地代码知识沉淀与复用
定位：dev-flow 的唯一本地代码知识存储与检索层，让 AI 越用越聪明。 与 远程知识库 MCP（remote_kb） 远程知识库互补——本 skill 是 AI 的「肌肉记忆」（本地、可写、AI 沉淀），知识库平台 是项目的「全景地图」（远程、只读、源码语义检索）。 可被
dev-flow步骤 1/5/7/10/收尾按需调用，也可独立使用。
与 知识库平台 的边界（重要）
| 维度 | 本 skill（knowledge-loop） | 知识库平台 / remote_kb MCP |
| 存储位置 | 本地 ~/.codebuddy/knowledge/{project}/ | 远程 knowledge_uuid |
| 可写性 | ✅ 可写（强制沉淀） | ❌ 只读（被动检索） |
| 内容形态 | Markdown + YAML（5 主题文件） | git/git_doc_platform/commit/MR 索引 |
| 数据来源 | AI 沉淀 + 用户验证 | 项目源码 + doc_platform + commit + MR |
| 调用方式 | use_skill('knowledge-loop') | use_mcp_tool(server=remote_kb, tool=knowledgebase_search) |
| 触发词归属 | 「代码知识」「本地知识库」「沉淀知识」 | 「MCP 知识库」「knowledge_uuid」「remote_kb」「git_doc_platform」 |
⚠️ 用户说「MCP 知识库」「knowledge_uuid」「remote_kb」「doc_platform」时不要触发本 skill——那是 知识库平台 的范畴，应使用 dev-flow 的 知识库平台 MCP 调用机制。
路由规则
| 模式 | 触发方式 | 加载文件 |
| 检索模式 | dev-flow 步骤 1/5 调用 | read_file("modes/retrieve.md") |
| 沉淀模式 | dev-flow 步骤 7/10/收尾调用 | read_file("modes/deposit.md") |
| 管理模式 | dev:kb 命令 / 用户主动操作 | read_file("modes/manage.md") |
| 自动捕获 | 非 dev-flow 对话中发现有价值知识 | read_file("modes/auto-capture.md") |
💡 检索模式自带「sync 滞后检测」：dev-flow 步骤 1 触发检索时，自动比对
_index.md.last_synced_sha与origin/{base_branch}，若已偏离/超 7 天/从未 sync 则提示用户先跑dev:kb sync，避免引用过期 verified 知识。完整规则见modes/retrieve.md§ sync 滞后检测。
加载策略
- 单一模式：识别到明确模式后只加载对应文件，不加载其余
- dev-flow 调用时：dev-flow 步骤说明中会指定模式（如「检索模式」「沉淀模式」），直接加载对应文件
- 自动捕获：非 dev-flow 对话中，AI 检测到有价值的项目知识时，加载
auto-capture.md执行轻量沉淀 - 不确定时：默认进入管理模式（展示概览+选项）
dev-flow 集成映射
| dev-flow 步骤 | 模式 | 行为 |
| 步骤 1（研究定位） | 检索 | 自动检索项目知识，输出匹配结果；附带 sync 滞后检测（last_synced_sha 落后远端 base / 超 7 天未 sync / 从未 sync） |
| 步骤 5（编码） | 检索 | 按改动文件类型动态加载对应主题知识 |
| 步骤 7（清理+Commit） | 沉淀 | 标准执行/批次最后一批：强制沉淀（禁止跳过） |
| 步骤 10（归档交付） | 沉淀 | 完整执行：强制沉淀（禁止跳过） |
| 收尾环节 H.3 | 沉淀 | 收尾模式：强制沉淀（禁止跳过） |
dev:kb / dev:k | 管理 | 查看/扫描/搜索/健康检查/验证/可视化 |
dev-flow 调用约定：
- dev-flow 通过
use_skill('knowledge-loop')调用，附带模式标识（如「检索模式」「沉淀模式」） - 加载后按模块内部规则执行，无需回到本入口文件
- 批次执行非最后一批：跳过沉淀（推迟到最后一批）
存储位置
~/.codebuddy/knowledge/{project-name}/ — 三级结构：项目→模块→主题（_index.md / {module}/_overview.md / {data-model,api,logic,ui,pitfalls}.md / _patterns/ / _recipes/）。
📌 完整目录树 + 命名规范 + frontmatter schema 详见
references/schema.md。
执行链路（确定性规则的物理事实层）
重要：本 skill 所有「确定性规则」均由
config/+scripts/兜底。AI 涉及"前置物校验 / 健康度计算 / 状态判定 / 依赖检查"动作时必须调用脚本而非根据本文件提示词推理——脚本/配置才是规则真相。
配置权威源（修改这里即修改规则）：
config/frontmatter.schema.json·config/state-machine.yaml·config/thresholds.yaml
脚本执行入口（CLI 直接验证 · 退出码语义见 catalog）：
- 库：
scripts/lib/{yaml-bridge,score,state}.sh - Lint：
scripts/lints/check-{frontmatter,state,health,staleness}.sh - 守卫：
scripts/precheck/check-deps.sh - 测试：
scripts/tests/run-tests.sh（当前 6 套件 37 用例 · PASS=37 / FAIL=0）
详尽规约（CLI 用法 / 退出码语义 / 调用规约 / 设计哲学回引）：见 references/scripts-catalog.md。
📌 任何与脚本输出冲突的本文件描述视为本文件失效，需立即修订（与 ❄️ 冻结横幅 §修改规则 第 2 条一致）。设计哲学一句话：确定性用代码（schema/lint/yaml），模糊性用 LLM。
核心原则
- 唯一本地来源：knowledge-loop 是 dev-flow 的唯一本地代码知识检索和沉淀目标（远程语义知识用 知识库平台）
- 宁多勿少：不仅沉淀本次需求改动，还要全面沉淀开发过程中接触到的所有模块知识
- 按需加载：知识分主题存储在独立文件中，AI 按需加载而非全量加载，优化 token 效率
- AI 友好：Markdown 格式，带 YAML frontmatter 元数据，机器可读可写
- 强制沉淀：每次需求完成都必须沉淀，禁止以任何理由跳过
- 集中存储：knowledge/ 统一存储在
~/.codebuddy/knowledge/，禁止在项目目录中创建
独立使用
| 用户说 | AI 行为 | ||
| "帮我沉淀下这个模块的知识" | read_file("modes/deposit.md") 进入交互式沉淀 | ||
"查看项目知识库" / dev:kb | read_file("modes/manage.md") 进入管理模式 | ||
"搜索知识库 xxx" / dev:kb search xxx / dev:k s xxx | read_file("modes/manage.md") → 搜索 | ||
| "扫描代码知识" / `dev:kb scan [module | --all | --diff]` | read_file("modes/manage.md") → 扫描（支持单模块/全量/增量） |
"git pull 后对齐知识库" / "拉了最新 master" / dev:kb sync / dev:k sy | read_file("modes/manage.md") → §「dev:kb sync」（双场景：他人改动漂移检测 + 自己 pending 升级 verified） | ||
"知识库健康度" / dev:kb health / dev:k h | read_file("modes/manage.md") → 健康检查 | ||
"审计自动升级知识" / dev:kb audit / dev:k a / dev:kb audit --all / dev:kb audit --archived / dev:kb audit --reject <id> / dev:kb audit --confirm <id> | read_file("references/confidence.md") → §「scanned 自动升级规则」「异步审计与反悔机制」 | ||
"验证知识一致性" / dev:kb verify / dev:k v | read_file("modes/manage.md") → 验证 | ||
"知识地图" / dev:kb dashboard / dev:k d | read_file("modes/manage.md") → 可视化 | ||
"导出知识库" / dev:kb export --format=xxx / dev:k e xxx | read_file("references/mcp-export.md") → 导出 | ||
"提升全局模式" / dev:kb promote <pattern> | read_file("references/lifecycle.md") → 跨项目模式提升 |
References（深度参考，按需加载）
| 文件 | 用途 | 加载时机 |
references/schema.md | 目录结构规范 + 文件格式 + 项目名称映射 | 首次创建项目知识库时 |
references/confidence.md | 置信度体系 + 代码漂移检测逻辑 | 检索时发现疑似漂移 / 沉淀时更新置信度 |
references/lifecycle.md | 生命周期管理（过期规则/刷新机制/废弃流程/跨项目提升） | 管理模式的健康检查 / 过期预警 / 模式提升 |
references/team-sharing.md | 团队共享方案（Phase 2 扩展） | 用户询问团队共享时 |
references/mcp-export.md | 跨工具导出与 MCP 集成 | 用户要求导出知识库 / 跨工具使用 / MCP 集成 |
references/scripts-catalog.md | §执行链路 详尽规约（脚本 CLI 用法 / 退出码语义 / 调用规约） | 修改 config 或 scripts / 查脚本输出语义 / 排查与提示词冲突 |
references/cross-repo-linkage.md | 跨仓库参数链路联动写入范例（含 B→A 完整示例 + 3 种常见模式 + 自检清单） | deposit.md 步骤 5.6 按需加载 |
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.