knowledge-steward
AI工作经验知识库管理。当用户说'保存到Obsidian'、'记录这个'、'save this insight'、'memo this'、'capture this'时自动激活。将对话中的提示词、模式、问题修复、想法和效率优化保存到Obsidian知识库,并自动同步到GitHub。
Best use case
knowledge-steward is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.
AI工作经验知识库管理。当用户说'保存到Obsidian'、'记录这个'、'save this insight'、'memo this'、'capture this'时自动激活。将对话中的提示词、模式、问题修复、想法和效率优化保存到Obsidian知识库,并自动同步到GitHub。
Teams using knowledge-steward should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.
When to use this skill
- You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.
When not to use this skill
- You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
- You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.
Installation
Claude Code / Cursor / Codex
Manual Installation
- Download SKILL.md from GitHub
- Place it in
.claude/skills/knowledge-steward/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How knowledge-steward Compares
| Feature / Agent | knowledge-steward | Standard Approach |
|---|---|---|
| Platform Support | Not specified | Limited / Varies |
| Context Awareness | High | Baseline |
| Installation Complexity | Unknown | N/A |
Frequently Asked Questions
What does this skill do?
AI工作经验知识库管理。当用户说'保存到Obsidian'、'记录这个'、'save this insight'、'memo this'、'capture this'时自动激活。将对话中的提示词、模式、问题修复、想法和效率优化保存到Obsidian知识库,并自动同步到GitHub。
Where can I find the source code?
You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.
SKILL.md Source
# Knowledge Steward Skill
你的"数字记账员"——防止智力剩余价值随着电缆流失。将稍纵即逝的灵感、有效的提示词、踩过的坑和突然的顿悟转化为永久存储的知识资产,并自动备份到GitHub云端。
## When to Use This Skill
当用户想要保存以下内容时自动激活:
- **提示词复盘**:发现某个Prompt效果惊人地好或差时
- 触发词:"保存这个提示词"、"save this prompt"、"记录这个Prompt"
- **工程排坑**:花了很长时间解决了一个Bug时
- 触发词:"记录这个Bug"、"save this bugfix"、"保存解决方案"
- **灵感闪现**:突然想到一个架构优化或设计模式时
- 触发词:"保存这个想法"、"capture this idea"、"记录这个灵感"
- **模式总结**:发现了一个可复用的代码模式或最佳实践时
- 触发词:"保存这个模式"、"save this pattern"、"记录这个实践"
- **效率优化**:找到了提升工作效率的方法时
- 触发词:"保存这个技巧"、"save this tip"、"记录这个优化"
- **工作流复盘**:分析autonomous-builder的工作流报告时
- 触发词:"分析工作流"、"复盘这个项目"、"总结开发过程"
- **架构经验提取**:从多个报告中提取架构模式时
- 触发词:"提取架构模式"、"总结设计决策"、"分析技术选型"
**通用触发词**:
- "保存到Obsidian"
- "记录这个"
- "save this insight"
- "memo this"
- "capture this"
## Not For / Boundaries
**不适用于**:
- 纯粹的对话或提问(没有需要保存的内容)
- 已经保存在其他地方的内容(除非用户明确要求)
- 敏感信息或密钥(会警告用户)
**必需输入**:
1. **标题**:如果用户没有明确标题,从内容中提取
2. **类型**:从触发词或内容推断(提示词/模式/问题修复/想法/效率优化)
3. **内容**:从对话上下文中捕获
**可选输入**:
- 额外的标签
- 自定义分析
## Quick Reference
### 使用模式
**模式1:保存提示词**
```
用户:"Claude,把你刚才用的那个关于代码重构的Prompt保存下来,标记为'高效'。"
Claude:提取最近使用的提示词 → 生成分析 → 保存到 提示词/ 目录
```
**模式2:记录Bug解决方案**
```
用户:"记录这个Bug的解决方案,别让我下次再踩坑。"
Claude:捕获问题描述和解决方案 → 分析根本原因 → 保存到 问题修复/ 目录
```
**模式3:捕获灵感**
```
用户:"保存这个关于微服务解耦的想法。"
Claude:提取想法内容 → 生成可行性分析 → 保存到 想法/ 目录
```
**模式4:中文触发**
```
用户:"保存到Obsidian:使用苏格拉底式提问来引导代码重构"
Claude:识别中文触发词 → 提取标题和内容 → 自动分类 → 保存
```
### 文件结构
保存的笔记包含:
- **YAML Frontmatter**:元数据(创建时间、类型、标签、状态)
- **标题**:清晰的描述性标题
- **背景(Context)**:当时在做什么
- **内容(Content)**:核心的提示词/代码/想法
- **分析(Analysis)**:苏格拉底式反思
### 目录组织
```
D:\Documents\ai技能外置大脑/
└── Claude_Insights/
├── 提示词/ # Prompts - 有效/无效的提示词
├── 模式/ # Patterns - 可复用的代码模式
├── 问题修复/ # Bugfixes - Bug解决方案
├── 想法/ # Ideas - 架构和设计想法
├── 效率优化/ # Efficiency - 提升效率的技巧
├── 工作流/ # Workflows - AI辅助开发工作流分析
└── 架构决策/ # Architecture - 架构设计决策记录
```
## Examples
### Example 1: 保存高效提示词
**Input**:
```
用户:"Claude,保存这个提示词:'请用苏格拉底式提问引导我重构这段代码,不要直接给出答案'。这个提示词让我自己思考得更深入了。"
```
**Steps**:
1. 识别触发词:"保存这个提示词"
2. 提取标题:"使用苏格拉底式提问引导代码重构"
3. 确定类型:提示词
4. 捕获内容:完整的提示词文本
5. 生成标签:[提示词工程, 代码重构, 苏格拉底方法]
6. 生成分析:"这个提示词有效是因为它利用了苏格拉底式对话的启发性..."
7. 调用 save_to_obsidian.py
8. 返回成功消息
**Expected Output**:
```
✓ 已保存到 Obsidian
文件:D:\Documents\ai技能外置大脑\Claude_Insights\提示词\2026-02-14_使用苏格拉底式提问引导代码重构.md
类型:提示词
标签:#提示词工程 #代码重构 #苏格拉底方法
✓ 已同步到 GitHub
```
### Example 2: 记录Bug解决方案
**Input**:
```
用户:"记录这个Bug:npm install时出现ERESOLVE依赖冲突,解决方法是使用--legacy-peer-deps标志。"
```
**Steps**:
1. 识别触发词:"记录这个Bug"
2. 提取标题:"npm依赖冲突解决方案"
3. 确定类型:问题修复
4. 捕获内容:问题描述和解决方法
5. 生成标签:[npm, 依赖管理, 问题修复]
6. 生成分析:"这个问题的根本原因是npm 7+的严格peer依赖检查..."
7. 保存到 问题修复/ 目录
**Expected Output**:
```
✓ 已保存Bug解决方案
文件:D:\Documents\ai技能外置大脑\Claude_Insights\问题修复\2026-02-14_npm依赖冲突解决方案.md
```
### Example 3: 捕获架构想法
**Input**:
```
用户:"capture this idea: 使用事件溯源(Event Sourcing)来实现可审计的用户操作历史"
```
**Steps**:
1. 识别触发词:"capture this idea"
2. 提取标题:"使用事件溯源实现可审计的用户操作历史"
3. 确定类型:想法
4. 捕获内容:想法描述
5. 生成标签:[事件溯源, 架构设计, 审计]
6. 生成分析:"这个想法的核心价值是提供完整的操作历史追溯能力..."
7. 保存到 想法/ 目录
**Expected Output**:
```
✓ 想法已保存
文件:D:\Documents\ai技能外置大脑\Claude_Insights\想法\2026-02-14_使用事件溯源实现可审计的用户操作历史.md
```
## References
- `references/index.md`: 知识管理哲学和使用指南
- `assets/note-template.md`: 笔记模板
- `assets/workflow-analysis-template.md`: 工作流分析模板
- `assets/setup-guide.md`: GitHub 同步设置指南
- `scripts/save_to_obsidian.py`: 保存脚本
- `scripts/parse_workflow_report.py`: 工作流报告解析脚本
- `scripts/distill_experience.py`: 经验提炼脚本
- `scripts/git_sync.py`: Git 同步模块
- `scripts/setup_github.py`: GitHub 设置向导
- `scripts/init_git_repos.py`: Git 仓库初始化脚本
- `scripts/sync_skill_code.py`: 技能代码同步脚本
## GitHub Sync Feature
### 功能概述
Knowledge Steward 现在支持自动将笔记同步到 GitHub,提供:
- **自动备份**:每次保存笔记时自动提交并推送到 GitHub
- **版本历史**:完整的 Git 历史记录,可追溯每次修改
- **多设备同步**:在多台设备间无缝同步知识库
- **云端存储**:安全的私有仓库存储
### 快速设置
1. **运行设置向导**:
```bash
python scripts/setup_github.py
```
2. **初始化仓库**:
```bash
python scripts/init_git_repos.py
```
3. **开始使用**:
保存笔记时会自动同步到 GitHub
详细设置指南请参考 `assets/setup-guide.md`
### 配置选项
在 `config.yaml` 中配置:
```yaml
git:
enabled: true # 启用 Git 同步
auto_sync: true # 自动同步
repositories:
knowledge_base:
url: "https://github.com/username/knowledge-base.git"
enabled: true
auto_pull: true # 推送前自动拉取(多设备同步)
```
### 临时禁用同步
使用 `--no-sync` 标志:
```bash
python scripts/save_to_obsidian.py --title "..." --type "..." --content "..." --no-sync
```
### 手动同步技能代码
```bash
python scripts/sync_skill_code.py
```
### 故障排除
- 查看日志:`logs/git_sync.log`
- 测试配置:`python scripts/git_sync.py --test-config`
- 检查 Git:`python scripts/git_sync.py --check-git`
## Plugin 智能发现与自动使用 (ToolSearch Auto-Discovery)
### 核心原则
Knowledge Steward 在执行任务时,**必须主动使用 ToolSearch** 发现并调用可用的 MCP 插件工具,以增强知识管理能力。
### 启动时自动发现
```
ON SKILL ACTIVATION:
1. 使用 ToolSearch 探测可用插件:
- ToolSearch("github") → 发现 GitHub 相关工具(issue、PR、文件操作)
- ToolSearch("serena") → 发现代码分析工具(符号查找、引用分析)
- ToolSearch("context7") → 发现文档查询工具
2. 根据当前任务类型选择插件:
- 保存代码模式 → 使用 Serena 分析符号和引用关系
- GitHub 同步 → 使用 GitHub MCP 工具直接操作仓库
- 查找文档 → 使用 Context7 查询库文档
```
### 任务-插件智能映射
| 任务场景 | ToolSearch 查询 | 用途 |
|----------|----------------|------|
| 保存代码模式/架构经验 | `ToolSearch("+serena symbol")` | 分析代码符号结构,提取精确的模式描述 |
| GitHub 同步笔记 | `ToolSearch("+github file")` | 直接通过 MCP 创建/更新 GitHub 文件 |
| 创建 GitHub Issue 追踪 | `ToolSearch("+github issue")` | 为重要知识点创建追踪 Issue |
| 查询库文档补充知识 | `ToolSearch("context7")` | 查询第三方库文档,丰富知识条目 |
| 浏览器截图保存 | `ToolSearch("+playwright screenshot")` | 截取网页内容作为知识附件 |
| IDE 代码诊断 | `ToolSearch("getDiagnostics")` | 获取代码诊断信息辅助问题修复记录 |
### 使用流程
```
保存知识条目时:
1. 分析内容类型(提示词/模式/Bug修复/想法/效率优化)
2. 根据类型调用 ToolSearch 发现增强工具:
IF 类型 == "模式" OR "架构经验":
→ ToolSearch("+serena find_symbol")
→ 使用 Serena 分析相关代码符号,提取精确的代码结构描述
IF 类型 == "问题修复":
→ ToolSearch("getDiagnostics")
→ 获取当前代码诊断信息,补充到修复记录中
IF 需要 GitHub 同步:
→ ToolSearch("+github create_or_update_file")
→ 直接通过 MCP 推送文件到 GitHub,无需本地 git 命令
IF 需要查询库文档:
→ ToolSearch("context7")
→ 查询相关库的最新文档,丰富知识条目
3. 将插件获取的信息整合到笔记内容中
4. 保存并同步
```
### 注意事项
- ToolSearch 返回的工具**立即可用**,无需再次 select
- 关键词搜索已加载工具后,**不要**重复用 `select:` 加载
- 优先使用 MCP 工具而非 Bash 命令(如用 GitHub MCP 代替 `git push`)
- 如果 ToolSearch 未找到相关工具,回退到原有的脚本方式
## Maintenance
- **Sources**: 基于用户需求文档和Claude Code Skills规范
- **Last updated**: 2026-02-16
- **Version**: 3.0 (添加 ToolSearch 插件智能发现)
- **Known limits**:
- 需要Python 3.6+环境
- 需要Obsidian vault路径可访问
- 需要Git安装(用于GitHub同步)
- 标签生成基于简单的关键词提取,可能不够精确
- 分析生成基于预设模板,可能需要用户后续编辑
- GitHub 同步需要网络连接Related Skills
openai-knowledge
Compatibility alias for OpenAI platform documentation guidance. Delegate to the canonical local `openai-docs` payload while preserving route compatibility.
zinc-database
Access ZINC (230M+ purchasable compounds). Search by ZINC ID/SMILES, similarity searches, 3D-ready structures for docking, analog discovery, for virtual screening and drug discovery.
zarr-python
Chunked N-D arrays for cloud storage. Compressed arrays, parallel I/O, S3/GCS integration, NumPy/Dask/Xarray compatible, for large-scale scientific computing pipelines.
yeet
Use only when the user explicitly asks to stage, commit, push, and open a GitHub pull request in one flow using the GitHub CLI (`gh`).
xlsx
Spreadsheet toolkit (.xlsx/.csv). Create/edit with formulas/formatting, analyze data, visualization, recalculate formulas, for spreadsheet processing and analysis.
xan
High-performance CSV processing with xan CLI for large tabular datasets, streaming transformations, and low-memory pipelines.
writing-plans
Use when you have a spec or requirements for a multi-step task, before touching code
writing-docs
Guides for writing and editing Remotion documentation. Use when adding docs pages, editing MDX files in packages/docs, or writing documentation content.
windows-hook-debugging
Windows环境下Claude Code插件Hook执行错误的诊断与修复。当遇到hook error、cannot execute binary file、.sh regex误匹配、WSL/Git Bash冲突时使用。
weights-and-biases
Track ML experiments with automatic logging, visualize training in real-time, optimize hyperparameters with sweeps, and manage model registry with W&B - collaborative MLOps platform
webthinker-deep-research
Deep web research for VCO: multi-hop search+browse+extract with an auditable action trace and a structured report (WebThinker-style).
vscode-release-notes-writer
Guidelines for writing and reviewing Insiders and Stable release notes for Visual Studio Code.