parse-knowledge

Visão geral da skill parse-knowledge

O que a parse-knowledge faz

A skill parse-knowledge transforma um bloco de texto bagunçado em um pequeno conjunto de notas estruturadas em Markdown para uma base de conhecimento no estilo OrbitOS. A função central dela não é apenas resumir: ela separa o material de origem em uma nota principal de pesquisa e em notas atômicas reutilizáveis no estilo wiki, depois conecta tudo com uma estrutura consistente de pastas e YAML frontmatter.

Para quem a skill parse-knowledge é indicada

A parse-knowledge é mais indicada para quem já mantém notas em um vault no estilo Obsidian, especialmente se usa convenções do OrbitOS como 30_Research, 40_Wiki, Areas, Topics e wikilinks. Se você quer que uma IA transforme pesquisa bruta, documentação copiada ou textos de brainstorming em notas que já possam ser arquivadas imediatamente, essa skill é uma opção melhor do que um prompt genérico de “resuma isso”.

O que diferencia a parse-knowledge

O principal diferencial é a imposição de estrutura. A skill orienta o modelo a:

• identificar uma Area
• criar um slug de tópico
• extrair conceitos atômicos que mereçam notas separadas
• reescrever a nota principal para referenciar esses conceitos com wikilinks
• gerar conteúdo pronto para o vault, e não apenas texto corrido

Isso faz da parse-knowledge for Knowledge Bases uma opção útil quando seu objetivo real é recuperação de informação, linkagem entre notas e manutenção de longo prazo.

Quando essa skill não é uma boa escolha

Evite a parse-knowledge se você não usa o modelo de pastas do OrbitOS, não quer múltiplos arquivos de saída ou só precisa de um resumo pontual. Ela também não valida seu vault, não cria arquivos automaticamente nem infere regras profundas de taxonomia além daquilo que você informar. Como há apenas o arquivo SKILL.md, a adoção é simples, mas o contexto organizacional precisa vir de você.

Como usar a skill parse-knowledge

Instale a parse-knowledge no seu skill runner

Se o seu ambiente oferece suporte a skills do GitHub, instale a partir do repositório OrbitOS:

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

Em seguida, examine primeiro EN/.agents/skills/parse-knowledge/SKILL.md. Não há scripts auxiliares nem templates junto da pasta da skill, então quase todo o comportamento vem das instruções de prompt dentro desse arquivo.

Que entrada a parse-knowledge precisa

Para um bom parse-knowledge usage, forneça três coisas:

1. o bloco de texto bruto
2. as convenções do seu vault de destino
3. qualquer preferência de categoria ou nomenclatura

Uma entrada fraca:

• “Parse these notes into my vault.”

Uma entrada forte:

• “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.”

Isso importa porque a skill conhece a estrutura padrão, mas é o seu prompt que define a precisão dos nomes, os limites de escopo e se os conceitos serão divididos de forma excessiva ou não.

Transforme um objetivo vago em um bom prompt para parse-knowledge

Um padrão de prompt prático:

• Informe o tipo de fonte: notas de reunião, trechos de artigo, notas de estudo, documentação copiada
• Nomeie ou restrinja a Area
• Diga se ela deve inferir ou preservar o slug do tópico
• Defina quantas notas atômicas são aceitáveis
• Peça caminhos de arquivo exatos e o conteúdo completo de cada arquivo
• Mencione qualquer saída proibida, como comentários fora dos arquivos

Exemplo 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 sugerido e arquivos para ler primeiro

Leia SKILL.md primeiro e depois teste com uma amostra de texto de tamanho médio antes de aplicar em um backlog inteiro. Um bom workflow é:

1. executar parse-knowledge em uma única fonte
2. revisar se a Area, o Topic e os conceitos atômicos escolhidos combinam com o seu vault
3. refinar o seu prompt
4. executar novamente com entradas maiores

Como a pasta da skill inclui apenas SKILL.md, não há arquivos auxiliares ocultos para entender. A vantagem é o baixo atrito de configuração; a desvantagem é que a qualidade da saída depende bastante da disciplina com que você monta a entrada.

FAQ da skill parse-knowledge

A parse-knowledge é melhor do que um prompt comum?

Em geral, sim, se o seu problema é estruturar notas e não apenas resumir. Um prompt comum pode gerar um resumo bonito, mas a parse-knowledge skill dá ao modelo um alvo mais claro: uma nota principal, notas de conceitos atômicos, caminhos, frontmatter e uma reescrita carregada de wikilinks. Isso reduz a adivinhação de formato.

A parse-knowledge é amigável para iniciantes?

Sim, com uma ressalva: iniciantes conseguem instalar e testar rapidamente, mas a skill pressupõe que você entende a estrutura da sua própria base de conhecimento. Se você ainda é novo em Areas, slugs de tópico ou notas atômicas, comece com uma amostra pequena e diga explicitamente ao modelo o que cada pasta significa no seu sistema.

Posso usar a parse-knowledge fora do OrbitOS?

Sim, mas só em parte. A lógica de extração é útil de forma ampla, enquanto as convenções de saída são específicas do OrbitOS. Se o seu vault usa pastas ou chaves de metadados diferentes, diga isso diretamente no prompt. Caso contrário, a skill tenderá para 30_Research, 40_Wiki e padrões de nomenclatura do OrbitOS.

Quando eu não deveria instalar a parse-knowledge?

Não escolha parse-knowledge install se você precisa de criação automática de arquivos, validação de schema ou regras robustas específicas do repositório. A skill atual é leve e baseada em instruções de texto. Ela funciona melhor como uma estrutura reutilizável de prompting do que como um pipeline completo de ingestão.

Como melhorar a skill parse-knowledge

Forneça material de origem mais forte para a parse-knowledge

A maior alavanca de qualidade é uma entrada mais limpa. Separe tópicos não relacionados antes de executar a skill. Se um único bloco de texto mistura vários domínios, o modelo pode escolher a Area errada ou criar notas atômicas vagas. Você terá resultados melhores quando cada execução cobrir um único assunto coerente, com contexto suficiente para definir os termos corretamente.

Evite os modos de falha mais comuns

Problemas frequentes incluem:

• notas atômicas para termos estreitos demais ou óbvios demais
• categorização fraca em 40_Wiki
• slugs de tópico que refletem a redação da fonte, e não conceitos duradouros
• notas principais que parafraseiam, mas não modularizam

Para evitar isso, especifique:

• o esquema de categorias desejado
• o número máximo de notas atômicas
• se deve priorizar conceitos atemporais em vez de detalhes específicos da fonte
• se exemplos devem ficar na nota principal ou na nota wiki

Melhore a qualidade da saída com ciclos de revisão mais fechados

Depois da primeira passada, não peça apenas para “melhorar”. Peça uma revisão direcionada:

• “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.”

Isso torna workflows de parse-knowledge guide muito mais confiáveis do que simplesmente executar tudo de novo do zero.

Adapte a parse-knowledge às convenções do seu vault

Para melhorar parse-knowledge for Knowledge Bases, acrescente suas próprias regras internas no prompt de chamada: chaves de frontmatter, categorias permitidas, estilo de nomenclatura, estilo de links e granularidade das notas. A estrutura central da skill já é útil, mas o valor real aparece quando você a combina com convenções locais explícitas, para que as saídas possam ser colocadas no seu vault com o mínimo de limpeza.