parse-knowledge

parse-knowledgeスキルの概要

parse-knowledgeでできること

parse-knowledge は、散らかったテキストの塊を、OrbitOS風ナレッジベースにそのまま入れやすい少数の構造化Markdownノートへ変換するスキルです。単なる要約にとどまらず、元テキストを「1つのメインのリサーチノート」と「再利用しやすい原子的なWikiノート」に分割し、それらを一貫したフォルダ構成とYAML frontmatterで相互に結び付けます。

parse-knowledgeスキルが向いている人

parse-knowledge は、すでにObsidian系のvaultでノート運用している人に特に向いています。なかでも、30_Research、40_Wiki、Areas、Topics、wikilinks といったOrbitOSの慣習を使っているなら相性はかなり良好です。荒い調査メモ、コピーしたドキュメント、ブレスト文書を、すぐ整理・保存できるノートにAIで変換したいなら、汎用的な「これを要約して」プロンプトより parse-knowledge のほうが適しています。

parse-knowledgeが他と違う点

最大の違いは、出力の構造を強く揃えにいく点です。parse-knowledge はモデルに対して、次のような処理を促します。

• Area を特定する
• topic slug を作る
• 別ノート化する価値のある原子的な概念を抽出する
• メインノートを、それらの概念をwikilinksで参照する形に書き換える
• 単なる説明文ではなく、vaultに配置できるファイル内容として出力する

そのため、目的が単発の要約ではなく、検索性・リンク性・長期的なノート保守にあるなら、parse-knowledge for Knowledge Bases は実用性が高いです。

このスキルが向かないケース

OrbitOSのフォルダモデルを使っていない場合、複数ファイルの出力を望まない場合、あるいは一度きりの要約だけが必要な場合は、parse-knowledge は見送ったほうがよいでしょう。また、このスキルはvaultの検証、自動ファイル作成、与えられていない深い分類ルールの推論までは行いません。現状、用意されているのは SKILL.md のみなので導入自体は簡単ですが、運用上の整理ルールは自分で与える必要があります。

parse-knowledgeスキルの使い方

スキルランナーにparse-knowledgeをインストールする

GitHub skillsに対応した環境なら、OrbitOSリポジトリからインストールできます。

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

インストール後は、まず EN/.agents/skills/parse-knowledge/SKILL.md を確認してください。スキルフォルダには補助スクリプトやテンプレートは同梱されていないため、挙動の大半はそのファイル内のプロンプト指示で決まります。

parse-knowledgeに必要な入力

parse-knowledge usage の品質を上げるには、少なくとも次の3点を渡すのが基本です。

1. 生のテキスト
2. 変換先vaultの運用ルール
3. カテゴリや命名に関する希望

弱い入力例:

• 「このノートを自分のvault向けに整理して」

強い入力例:

• 「以下のテキストをOrbitOS形式に変換してください。Areaは SoftwareEngineering にしてください。メインノートは 30_Research/SoftwareEngineering/<Topic>/<Topic>.md に1つ作成。原子的ノートは 40_Wiki/<Category>/ に作成。定義は簡潔にし、YAML frontmatter は厳密に、メインノートでは積極的にwikilinkingしてください。」

ここは重要です。スキル側は既定の構造を理解していますが、命名の精度、分割の粒度、概念をどこまで細かく切り出すかは、最終的にあなたのプロンプト次第で大きく変わります。

曖昧な目的を良いparse-knowledgeプロンプトに落とし込む

実用的なプロンプトの型は次のとおりです。

• 元テキストの種類を書く: meeting notes、article excerpts、study notes、copied docs
• Area を明示する、または制約する
• topic slug を推定させるか、既存名を維持させるか決める
• 原子的ノートを何件まで許容するか決める
• 正確なファイルパスと完全なファイル内容を出すよう指示する
• ファイル外の解説など、不要な出力を禁止する

ワークフロー用のプロンプト例:

• 「以下のテキストを parse-knowledge で取り込んでください。最適なTopic slugは推定して構いませんが、Areaは ProductManagement のままにしてください。メインの参照ノートを1つ、原子的なwikiノートを最大5つ作成してください。案件固有の細部より、長く使える概念を優先してください。各ファイルはパスとMarkdown本文のみを出力してください。」

最初に読むべきファイルとおすすめの進め方

まずは SKILL.md を読み、その後に中程度の長さのテキスト1本で試してから、 backlog 全体に広げるのがおすすめです。進め方としては、次の流れが安定します。

1. 1つのソースに対して parse-knowledge を実行する
2. 選ばれた Area、Topic、原子的概念が自分のvaultに合っているか確認する
3. プロンプトを絞り込む
4. より大きな入力で再実行する

スキルフォルダには SKILL.md しかないため、別途覚えるべき隠れた補助ファイルはありません。導入負荷が低いのは利点ですが、そのぶん出力品質は入力設計の丁寧さに強く左右されます。

parse-knowledgeスキルのFAQ

parse-knowledgeは普通のプロンプトより優れていますか？

多くの場合ははい、ただしそれは「要約」ではなく「ノート構造化」が課題である場合です。通常のプロンプトでも読みやすい要約は作れますが、parse-knowledge skill はモデルに対して、メインノート、原子的な概念ノート、パス、frontmatter、wikilink主体の再構成という明確なゴールを与えます。結果として、出力形式のぶれが減ります。

parse-knowledgeは初心者向きですか？

はい。ただし注意点が1つあります。導入して試すだけなら初心者でも簡単ですが、このスキルは「自分のナレッジベースの構造を自分で理解している」ことを前提にしています。Areas、topic slugs、atomic notes にまだ慣れていないなら、まずは小さなサンプルから始めて、各フォルダが自分の運用で何を意味するかを明示的にモデルへ伝えてください。

OrbitOS以外でもparse-knowledgeは使えますか？

はい、ただし一部のみです。概念抽出のロジック自体は広く役立ちますが、出力の慣習はOrbitOS寄りです。vaultで使うフォルダやメタデータキーが異なるなら、その点をプロンプトで明示してください。そうしないと、30_Research、40_Wiki、OrbitOS系の命名パターンに寄った出力になりやすくなります。

どんな場合はparse-knowledgeをインストールしないほうがよいですか？

自動ファイル作成、スキーマ検証、リポジトリ固有の厳密なルール適用が必要なら、parse-knowledge install は選ばないほうがよいです。現行のスキルは軽量で、テキスト指示ベースです。強みは、完全な取り込みパイプラインであることではなく、再利用しやすいプロンプトの骨組みとして機能する点にあります。

parse-knowledgeスキルを改善するには

parse-knowledgeに渡す元テキストの質を上げる

最も効く改善ポイントは、入力をきれいにすることです。無関係な話題が混ざっているなら、スキルにかける前に分けてください。1つのテキスト塊に複数ドメインが混在していると、モデルが誤った Area を選んだり、ぼんやりした原子的ノートを作ったりしがちです。1回の実行で扱う対象を1つの一貫したテーマに絞り、用語を正しく定義できるだけの文脈を含めると、結果はかなり安定します。

よくある失敗パターンを防ぐ

よくある問題は次のとおりです。

• 原子的ノートが細かすぎる、あるいは自明すぎる用語に割かれてしまう
• 40_Wiki 内のカテゴリ配置が弱い
• topic slug が長く使える概念ではなく、その場の言い回しを反映してしまう
• メインノートが言い換えに留まり、モジュール化できていない

これを防ぐには、以下を事前に指定すると効果的です。

• 望ましいカテゴリ設計
• 原子的ノートの最大数
• ソース固有の細部より、時代に左右されない概念を優先するかどうか
• 例示をメインノートに置くか、wiki note に置くか

レビューの往復を短くして出力品質を上げる

初回出力のあと、「もっと良くして」とだけ頼むのは避けてください。狙いを絞った修正依頼にしたほうが改善しやすくなります。

• 「重複している atomic notes を統合してください。」
• 「Topic slug を、より長期運用向けの名前に変更してください。」
• 「汎用的すぎる概念を、ドメイン固有のものに置き換えてください。」
• 「独立ノートにする価値がある概念だけに wikilinks を絞ってください。」

このやり方にすると、parse-knowledge guide を使ったワークフローは、最初からやり直すよりずっと安定します。

parse-knowledgeを自分のvault運用に合わせる

parse-knowledge for Knowledge Bases をより活かすには、呼び出しプロンプトに自前の運用ルールを足してください。たとえば frontmatter のキー、許可するカテゴリ、命名スタイル、リンクスタイル、ノートの粒度などです。スキルの基本構造だけでも役立ちますが、真価が出るのは、こうしたローカルルールを明示して、出力を最小限の手直しでvaultへ入れられる状態に近づけたときです。