parse-knowledge

parse-knowledge 技能總覽

parse-knowledge 的功能是什麼

parse-knowledge 技能會把一份雜亂的文字內容，整理成一小組適合 OrbitOS 風格知識庫使用的結構化 Markdown 筆記。它不只是做摘要而已：核心任務是把來源內容拆成一份主要研究筆記，再加上可重複使用的原子化 wiki 筆記，並用一致的資料夾結構與 YAML frontmatter 把它們串接起來。

誰適合使用 parse-knowledge 技能

parse-knowledge 特別適合已經在 Obsidian 類型 vault 中維護筆記的人，尤其是有在使用 OrbitOS 慣例，例如 30_Research、40_Wiki、Areas、Topics 與 wikilinks 的使用者。如果你想讓 AI 把粗略研究內容、複製來的文件，或腦力激盪文字，直接轉成可立即歸檔的筆記，這個技能會比泛用的「幫我摘要這段內容」提示更合適。

parse-knowledge 的差異化重點

parse-knowledge 最大的差異在於它會強制模型遵守結構。這個技能會推動模型去：

• 識別一個 Area
• 建立 topic slug
• 擷取值得獨立成筆記的原子概念
• 重寫主筆記，並以 wikilinks 連回這些概念
• 輸出可直接放進 vault 的檔案內容，而不只是一般 prose

這也是為什麼 parse-knowledge for Knowledge Bases 特別適合用在真正目標是檢索、連結與長期筆記維護的情境。

哪些情況不適合這個技能

如果你沒有使用 OrbitOS 的資料夾模型、不想產出多個輸出檔，或只需要一次性的摘要，就不建議使用 parse-knowledge。它也不會幫你驗證 vault、無法自動建立檔案，也不會在你沒有明確提供規則時，自行推斷更深層的分類架構。由於技能資料夾內目前只有 SKILL.md，採用門檻確實低，但你必須自己提供清楚的組織脈絡。

如何使用 parse-knowledge 技能

在你的 skill runner 中安裝 parse-knowledge

如果你的環境支援 GitHub skills，可直接從 OrbitOS repository 安裝：

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

接著請先查看 EN/.agents/skills/parse-knowledge/SKILL.md。這個技能資料夾內沒有附帶額外的 scripts 或 templates，因此幾乎所有行為都來自該檔案中的提示指令。

parse-knowledge 需要哪些輸入

想讓 parse-knowledge usage 有好結果，建議至少提供三項資訊：

1. 原始文字內容
2. 你的目標 vault 慣例
3. 任何分類或命名偏好

一個較弱的輸入例子：
-「把這些筆記整理進我的 vault。」

一個較強的輸入例子：
-「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.」

這很重要，因為技能雖然知道預設結構，但最終的命名精準度、範圍邊界，以及概念是否被拆得過細，仍然取決於你的 prompt。

把模糊需求轉成有效的 parse-knowledge prompt

一個實用的 prompt 模板可以包含：

• 先說明來源類型：會議筆記、文章摘錄、學習筆記、複製的文件
• 指定或限制 Area
• 告訴它要推斷 topic slug，還是保留既有命名
• 定義可接受的原子筆記數量
• 要求輸出精確檔案路徑與完整檔案內容
• 明確說明哪些輸出不允許出現，例如檔案內容以外的評論

範例 workflow prompt：

• 「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.」

建議工作流程，以及優先閱讀哪些檔案

先讀 SKILL.md，再用一份中等篇幅的文字樣本測試，之後才拿去處理整批 backlog，會比較穩妥。建議流程如下：

1. 先用 parse-knowledge 處理單一來源
2. 檢查產出的 Area、Topic 與原子概念是否符合你的 vault
3. 收緊你的 prompt
4. 再重新跑較大的輸入

由於這個技能資料夾只有 SKILL.md，沒有其他隱藏的輔助檔案需要理解。好處是設定成本低；代價是輸出品質會高度依賴你輸入時的紀律與清晰度。

parse-knowledge 技能 FAQ

parse-knowledge 會比一般 prompt 更好嗎？

通常會，前提是你的問題重點在於筆記結構化，而不是單純摘要。一般 prompt 也許能產出一份可讀性不錯的摘要，但 parse-knowledge skill 會給模型一個更清楚的目標：主筆記、原子概念筆記、路徑、frontmatter，以及大量使用 wikilink 的改寫方式。這能減少格式猜測與來回修正。

parse-knowledge 對新手友善嗎？

算是友善，但有一個前提：新手確實可以很快安裝並開始試用，但這個技能預設你已經理解自己的知識庫結構。如果你對 Areas、topic slugs 或原子筆記還不熟，建議先從小樣本開始，並明確告訴模型你系統中每個資料夾分別代表什麼。

可以在 OrbitOS 之外使用 parse-knowledge 嗎？

可以，但只能部分沿用。parse-knowledge 的擷取邏輯本身相當通用，但輸出慣例明顯偏向 OrbitOS。如果你的 vault 使用不同的資料夾結構或 metadata keys，請直接在 prompt 中說清楚；否則技能會自然偏向 30_Research、40_Wiki 與 OrbitOS 的命名模式。

什麼情況下不該安裝 parse-knowledge？

如果你需要自動建立檔案、schema 驗證，或是對特定 repository 規則有更強的支援，就不適合選擇 parse-knowledge install。目前這個技能相當輕量，主要依賴文字指令運作。它最適合作為可重複使用的 prompting scaffold，而不是完整的內容匯入 pipeline。

如何改進 parse-knowledge 技能

提供更好的來源內容給 parse-knowledge

影響品質最大的因素，就是輸入是否乾淨。執行技能前，先把不相干的主題拆開。如果一份文字內容混雜多個領域，模型可能會選錯 Area，或產出過於模糊的原子筆記。每次只處理一個主題一致、且有足夠上下文可正確定義術語的內容，通常效果會明顯更好。

避免 parse-knowledge 最常見的失敗模式

常見問題包括：

• 原子筆記拆給了太狹窄或太理所當然的術語
• 40_Wiki 中的分類放置不夠準確
• topic slugs 反映的是原文措辭，而不是可長期沿用的概念
• 主筆記只有改寫內容，卻沒有真正模組化

要避免這些問題，請在 prompt 中明確指定：

• 期望的分類架構
• 原子筆記的最大數量
• 是否優先選擇可長期沿用的概念，而非來源特有的細節
• 範例應該放在主筆記，還是 wiki 筆記中

用更緊密的檢查迴圈提升 parse-knowledge 輸出品質

第一輪產出後，不要只是籠統地要求「再好一點」。改成要求精準修訂，例如：

• 「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.」

這樣的做法，會讓 parse-knowledge guide 類型工作流程比起從頭重跑更可靠得多。

依照你的 vault 慣例調整 parse-knowledge

想提升 parse-knowledge for Knowledge Bases 的實用性，最有效的方法是在呼叫 prompt 中加入你自己的 house rules：例如 frontmatter keys、允許的 categories、命名風格、連結風格，以及筆記顆粒度。這個技能的核心結構本身已經很有用，但只有在它和你本地的明確慣例結合時，輸出結果才能更接近「可直接丟進 vault、幾乎不用整理」的狀態。