parse-knowledge

Présentation de la compétence parse-knowledge

Ce que fait parse-knowledge

La compétence parse-knowledge transforme un bloc de texte désordonné en un petit ensemble de notes Markdown structurées, prêtes pour une base de connaissances de type OrbitOS. Son rôle ne se limite pas à résumer : elle découpe la source en une note de recherche principale et plusieurs notes wiki atomiques réutilisables, puis les relie entre elles avec une arborescence cohérente et un YAML frontmatter uniforme.

À qui s’adresse la compétence parse-knowledge

parse-knowledge convient surtout aux personnes qui tiennent déjà leurs notes dans un vault de type Obsidian, en particulier si elles suivent les conventions OrbitOS comme 30_Research, 40_Wiki, les Areas, les Topics et les wikilinks. Si vous voulez qu’une IA transforme des recherches brutes, de la documentation copiée ou des notes de brainstorming en fichiers immédiatement classables, cette compétence sera bien plus adaptée qu’un simple prompt générique du type « résume ceci ».

Ce qui distingue parse-knowledge

Le vrai différenciateur, c’est l’imposition d’une structure. La compétence pousse le modèle à :

• identifier une Area
• créer un slug de topic
• extraire des concepts atomiques qui méritent chacun leur propre note
• réécrire la note principale pour référencer ces concepts avec des wikilinks
• produire des contenus de fichiers directement exploitables dans le vault, pas seulement du texte rédigé

C’est ce qui rend parse-knowledge for Knowledge Bases utile quand votre objectif réel est la recherche d’information, le maillage entre notes et la maintenance sur le long terme.

Quand cette compétence n’est pas adaptée

Évitez parse-knowledge si vous n’utilisez pas le modèle de dossiers OrbitOS, si vous ne voulez pas plusieurs fichiers en sortie, ou si vous avez seulement besoin d’un résumé ponctuel. La compétence ne valide pas votre vault, ne crée pas automatiquement les fichiers et ne déduit pas non plus des règles taxonomiques complexes au-delà de ce que vous fournissez. Avec seulement SKILL.md, l’adoption est simple, mais c’est à vous d’apporter le contexte d’organisation.

Comment utiliser la compétence parse-knowledge

Installer parse-knowledge dans votre skill runner

Si votre environnement prend en charge les skills GitHub, installez-la depuis le dépôt OrbitOS :

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

Ensuite, consultez d’abord EN/.agents/skills/parse-knowledge/SKILL.md. Aucun script ou template complémentaire n’est fourni dans le dossier de la compétence : l’essentiel du comportement vient donc des instructions de prompt contenues dans ce fichier.

Les entrées nécessaires pour parse-knowledge

Pour une bonne parse-knowledge usage, fournissez-lui trois éléments :

1. le bloc de texte brut
2. les conventions de votre vault cible
3. vos préférences de catégorie ou de nommage

Un input faible :

• « Parse ces notes dans mon vault. »

Un input solide :

• « 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.”

C’est important, car la compétence connaît la structure par défaut, mais c’est votre prompt qui détermine la précision du nommage, les limites de périmètre et le niveau de découpage des concepts.

Transformer un besoin flou en bon prompt parse-knowledge

Un schéma de prompt efficace :

• Indiquez le type de source : notes de réunion, extraits d’article, notes d’étude, documentation copiée
• Nommez l’Area ou fixez-en les limites
• Précisez s’il faut déduire le slug de topic ou le conserver
• Définissez combien de notes atomiques sont acceptables
• Demandez les chemins de fichiers exacts et le contenu complet de chaque fichier
• Mentionnez toute sortie interdite, par exemple des commentaires en dehors des fichiers

Exemple de prompt de workflow :

• « 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.”

Workflow conseillé et fichiers à lire en premier

Commencez par lire SKILL.md, puis testez sur un seul échantillon de texte de taille moyenne avant de l’utiliser sur tout un backlog. Un bon workflow pour parse-knowledge ressemble à ceci :

1. exécuter parse-knowledge sur une seule source
2. vérifier si l’Area, le Topic et les concepts atomiques retenus correspondent bien à votre vault
3. resserrer votre prompt
4. relancer sur des entrées plus volumineuses

Comme le dossier de la compétence ne contient que SKILL.md, il n’y a pas de fichiers auxiliaires cachés à comprendre. L’avantage, c’est une mise en place légère ; l’inconvénient, c’est que la qualité de sortie dépend fortement de la rigueur de vos entrées.

FAQ sur la compétence parse-knowledge

parse-knowledge est-il meilleur qu’un prompt classique ?

En général oui, si votre problème porte sur la structuration des notes plutôt que sur un simple résumé. Un prompt standard peut produire une synthèse correcte, mais la parse-knowledge skill donne au modèle une cible beaucoup plus nette : une note principale, des notes de concepts atomiques, des chemins, du frontmatter et une réécriture riche en wikilinks. Cela réduit les approximations de formatage.

parse-knowledge est-il adapté aux débutants ?

Oui, avec une réserve : un débutant peut l’installer et la tester rapidement, mais la compétence part du principe que vous comprenez déjà l’organisation de votre propre base de connaissances. Si vous découvrez les Areas, les slugs de topic ou les notes atomiques, commencez par un petit échantillon et expliquez explicitement au modèle à quoi sert chaque dossier dans votre système.

Puis-je utiliser parse-knowledge en dehors d’OrbitOS ?

Oui, mais seulement en partie. La logique d’extraction reste utile dans de nombreux contextes, tandis que les conventions de sortie sont spécifiques à OrbitOS. Si votre vault utilise d’autres dossiers ou d’autres clés de métadonnées, dites-le clairement dans le prompt. Sinon, la compétence favorisera par défaut 30_Research, 40_Wiki et les conventions de nommage OrbitOS.

Dans quels cas ne faut-il pas installer parse-knowledge ?

Ne choisissez pas parse-knowledge install si vous avez besoin de création automatique de fichiers, de validation de schéma ou de règles robustes propres à un dépôt. La compétence actuelle est légère et repose sur des instructions textuelles. Elle est particulièrement utile comme cadre de prompting réutilisable, pas comme pipeline d’ingestion complet.

Comment améliorer la compétence parse-knowledge

Donner à parse-knowledge une source plus solide

Le principal levier de qualité, c’est la propreté de l’entrée. Séparez les sujets sans rapport avant d’exécuter la compétence. Si un même bloc de texte mélange plusieurs domaines, le modèle risque de choisir la mauvaise Area ou de produire des notes atomiques trop vagues. Les résultats sont meilleurs quand chaque exécution traite un seul sujet cohérent, avec assez de contexte pour définir correctement les termes.

Éviter les modes d’échec les plus fréquents

Les problèmes courants incluent :

• des notes atomiques sur des termes trop étroits ou trop évidents
• un classement faible des catégories dans 40_Wiki
• des slugs de topic qui reprennent la formulation source au lieu de viser des concepts durables
• des notes principales qui paraphrasent sans vraiment modulariser

Pour l’éviter, précisez :

• le schéma de catégories souhaité
• le nombre maximal de notes atomiques
• s’il faut privilégier des concepts intemporels plutôt que des détails propres à la source
• si les exemples doivent figurer dans la note principale ou dans la note wiki

Améliorer la qualité de sortie avec des boucles de révision plus serrées

Après le premier passage, ne demandez pas simplement « mieux ». Demandez une révision ciblée :

• « 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.”

Dans les workflows de parse-knowledge guide, cette approche est bien plus fiable qu’une relance complète depuis zéro.

Adapter parse-knowledge aux conventions de votre vault

Pour améliorer parse-knowledge for Knowledge Bases, ajoutez vos propres règles métier dans le prompt appelant : clés de frontmatter, catégories autorisées, style de nommage, style de liens et granularité des notes. La structure de base de la compétence est déjà utile, mais sa vraie valeur apparaît quand vous la combinez avec des conventions locales explicites, afin que les sorties puissent être déposées dans votre vault avec un minimum de retouches.