parse-knowledge

Visión general de la skill parse-knowledge

Qué hace parse-knowledge

La skill parse-knowledge convierte un volcado de texto desordenado en un conjunto pequeño de notas Markdown estructuradas para una base de conocimiento al estilo OrbitOS. Su función principal no es solo resumir: divide el material fuente en una nota principal de investigación y varias notas atómicas reutilizables tipo wiki, y luego las enlaza entre sí con una estructura de carpetas coherente y YAML frontmatter.

Quién debería usar la skill parse-knowledge

parse-knowledge encaja mejor con quienes ya organizan sus notas en un vault tipo Obsidian, especialmente si usan convenciones de OrbitOS como 30_Research, 40_Wiki, Areas, Topics y wikilinks. Si quieres que una IA transforme investigación preliminar, documentación copiada o texto de lluvia de ideas en notas que puedas archivar de inmediato, esta skill encaja mejor que un prompt genérico de “resume esto”.

Qué diferencia a parse-knowledge

Su principal factor diferencial es que impone estructura. La skill orienta al modelo para que:

• identifique un Area
• cree un slug de topic
• extraiga conceptos atómicos que merezcan notas separadas
• reescriba la nota principal para referenciar esos conceptos con wikilinks
• genere contenidos listos para el vault, no solo prosa

Eso hace que parse-knowledge for Knowledge Bases sea especialmente útil cuando tu objetivo real es recuperar información, enlazarla y mantenerla a largo plazo.

Cuándo esta skill no es una buena opción

No elijas parse-knowledge si no usas el modelo de carpetas de OrbitOS, si no quieres múltiples archivos de salida o si solo necesitas un resumen puntual. Tampoco validará tu vault, creará archivos automáticamente ni inferirá reglas taxonómicas complejas más allá de lo que le indiques. Como solo está presente SKILL.md, adoptarla es sencillo, pero el contexto organizativo debes aportarlo tú.

Cómo usar la skill parse-knowledge

Instala parse-knowledge en tu skill runner

Si tu entorno admite skills de GitHub, instálala desde el repositorio de OrbitOS:

npx skills add MarsWang42/OrbitOS --skill parse-knowledge

Después, revisa primero EN/.agents/skills/parse-knowledge/SKILL.md. No hay scripts auxiliares ni plantillas incluidas en la carpeta de la skill, así que casi todo el comportamiento depende de las instrucciones del prompt dentro de ese archivo.

Qué entrada necesita parse-knowledge

Para lograr un buen parse-knowledge usage, dale estas tres cosas:

1. el bloque de texto en bruto
2. las convenciones de tu vault de destino
3. cualquier preferencia de categorías o nombres

Una entrada débil:

• “Parse these notes into my vault.”

Una entrada sólida:

• “Convert the text below into OrbitOS format. Area should be SoftwareEngineering. Create one main note under 30_Research/SoftwareEngineering/<Topic>/<Topic>.md. Create atomic notes in 40_Wiki/<Category>/. Use concise definitions, strict YAML frontmatter, and aggressive wikilinking in the main note.”

Esto importa porque la skill conoce la estructura por defecto, pero tu prompt determina la precisión de los nombres, los límites de alcance y si los conceptos se dividen en exceso o no.

Convierte un objetivo impreciso en un buen prompt de parse-knowledge

Un patrón de prompt práctico:

• Indica el tipo de fuente: notas de reunión, extractos de artículos, apuntes de estudio, documentación copiada
• Nombra o limita el Area
• Especifica si debe inferir o conservar el slug de topic
• Define cuántas notas atómicas son aceptables
• Pide rutas de archivo exactas y el contenido completo de cada archivo
• Menciona cualquier salida prohibida, como comentarios fuera de los archivos

Ejemplo de prompt de trabajo:

• “Use parse-knowledge to ingest the text below. Infer the best Topic slug, but keep the Area as ProductManagement. Create one main reference note and up to 5 atomic wiki notes. Prefer durable concepts over project-specific trivia. Output each file with its path and Markdown content only.”

Flujo de trabajo recomendado y archivos que conviene leer primero

Lee primero SKILL.md y después haz una prueba con una muestra de texto de tamaño medio antes de usarla sobre todo un backlog. Un buen flujo de trabajo sería:

1. ejecutar parse-knowledge sobre una sola fuente
2. revisar si el Area, el Topic y los conceptos atómicos elegidos encajan con tu vault
3. afinar tu prompt
4. volver a ejecutarla con entradas más grandes

Como la carpeta de la skill solo incluye SKILL.md, no hay archivos auxiliares ocultos que debas aprender. La ventaja es una configuración con muy poca fricción; la desventaja es que la calidad de la salida depende mucho de lo disciplinada que sea tu entrada.

Preguntas frecuentes sobre la skill parse-knowledge

¿Es parse-knowledge mejor que un prompt normal?

Por lo general, sí, si tu problema es estructurar notas y no simplemente resumir. Un prompt normal puede dar un buen resumen, pero la parse-knowledge skill le da al modelo un objetivo más claro: una nota principal, notas atómicas de conceptos, rutas, frontmatter y una reescritura cargada de wikilinks. Eso reduce la improvisación en el formato.

¿parse-knowledge es apta para principiantes?

Sí, con una advertencia: quienes empiezan pueden instalarla y probarla rápido, pero la skill asume que entiendes la estructura de tu propia base de conocimiento. Si eres nuevo usando Areas, topic slugs o notas atómicas, empieza con una muestra pequeña y dile explícitamente al modelo qué significa cada carpeta dentro de tu sistema.

¿Puedo usar parse-knowledge fuera de OrbitOS?

Sí, pero solo en parte. La lógica de extracción es útil de forma general, mientras que las convenciones de salida son específicas de OrbitOS. Si tu vault usa otras carpetas o claves de metadatos, indícalo claramente en el prompt. De lo contrario, la skill tenderá a usar 30_Research, 40_Wiki y los patrones de nombres de OrbitOS.

¿Cuándo no debería instalar parse-knowledge?

No elijas parse-knowledge install si necesitas creación automática de archivos, validación de esquemas o reglas sólidas específicas de un repositorio. La skill actual es ligera y está basada en instrucciones de texto. Su mayor fortaleza está en servir como andamiaje reutilizable de prompting, no como un pipeline completo de ingestión.

Cómo mejorar la skill parse-knowledge

Dale a parse-knowledge material fuente más sólido

La mayor palanca de calidad está en una entrada más limpia. Separa los temas no relacionados antes de ejecutar la skill. Si un mismo bloque de texto mezcla varios dominios, el modelo puede elegir mal el Area o generar notas atómicas demasiado vagas. Obtendrás mejores resultados cuando cada ejecución cubra un solo tema coherente y con contexto suficiente para definir bien los términos.

Evita los modos de fallo más comunes

Entre los problemas habituales están:

• notas atómicas para términos demasiado específicos o demasiado obvios
• mala ubicación por categorías en 40_Wiki
• topic slugs que reflejan la redacción original y no conceptos duraderos
• notas principales que parafrasean, pero no modularizan

Para evitarlo, especifica:

• el esquema de categorías deseado
• el número máximo de notas atómicas
• si deben priorizarse conceptos atemporales frente a detalles específicos de la fuente
• si los ejemplos deben ir en la nota principal o en la nota wiki

Mejora la calidad de salida de parse-knowledge con ciclos de revisión más precisos

Después de la primera pasada, no pidas simplemente “mejor”. Pide una revisión concreta:

• “Merge overlapping atomic notes.”
• “Rename the Topic slug to be more evergreen.”
• “Replace generic concepts with domain-specific ones.”
• “Reduce wikilinks to only concepts that deserve standalone notes.”

Esto hace que los flujos de trabajo de parse-knowledge guide sean mucho más fiables que volver a ejecutar todo desde cero.

Adapta parse-knowledge a las convenciones de tu vault

Para mejorar parse-knowledge for Knowledge Bases, añade tus propias reglas de trabajo en el prompt que la invoca: claves de frontmatter, categorías permitidas, estilo de nombres, estilo de enlaces y granularidad de las notas. La estructura base de la skill ya es útil, pero su valor real aparece cuando la combinas con convenciones locales explícitas para que las salidas puedan incorporarse a tu vault con una limpieza mínima.