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卡片沉淀（思想卡片 + 知识卡片）

两类卡片沉淀：① 思想卡片：把用户在日常对话中说的观点，沉淀成一张张可更新的思想卡片，一张卡片记录一个独立观点（如「AI 怎么用于团队开会」），同一观点再次被提及时更新已有卡片，而不是新建；② 知识卡片：把知识/概念/工具/原理/方法（如「npm 是什么」「curl 是什么」）整理成可查阅的知识卡片，按知识性质分四类预设（概念 / 工具 / 原理 / 方法；用户可自定义领域分类），存进 知识库/知识卡片/ 对应文件夹。当用户在对话中表达观点、判断、方法论、经验总结时使用；当用户说「沉淀一下」「记到卡片里」「整理成思想卡片」「记下来」「做成知识卡片」「整理进知识卡片」「存进知识卡片」时使用；也适用于用户丢来一篇文章、一份文档或一个 PDF（如「把这篇做成知识卡片」「这份资料整理进知识库」）要求把其中的知识点沉淀下来的场景——PDF 先用 pdftotext 转文本再整理。不适用：闲聊、寒暄、提问、转述他人观点、无复用价值的流水账。

person作者: sunny31221hubOpenAPI
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卡片沉淀（思想卡片 + 知识卡片）

把用户在对话中说的观点与 AI 知识，结构化沉淀为可更新的卡片。两类卡片、两个库，判定与流程不同。

安装方法

  1. 先问使用者用的是什么 AI 工具，选项按这个顺序列：1. WorkBuddy　2. Claude Code　3. Codex　4. 其他（用户直接说工具名），回答记作 X
  2. 只安装给 X，不安装或链接其他任何工具：

    • X 是 WorkBuddy：把本技能下载后放进 ~/.workbuddy/skills/（WorkBuddy 的技能目录；skills CLI 不支持 WorkBuddy，由你直接放置）

    • X 是其他工具：

      npx -y --registry=https://registry.npmmirror.com skills add https://modelscope.cn/skills/sunny31221/thought-card-buheliwa -a X -y

      （不带 -a 会安装给本机所有检测到的工具，禁止；--registry 为 npmmirror 镜像，保证国内不翻墙也能拉到 CLI）

    • X 不在上述范围时，按该工具自身的技能机制安装，装完确认 X 能识别本技能即可

  3. 装完后询问是否现在使用本技能

两个卡片库

AI第二大脑/知识库/
├── 思想卡片/                  # 库①：用户的观点（判断、方法、经验）
│   ├── 口播观点沉淀库.md      # 口播原文存档（不动它）
│   ├── _INDEX.md              # 索引（匹配用）
│   └── 卡片001-主题.md
└── 知识卡片/                  # 库②：知识（概念、工具、原理、方法，可自定义领域）
    ├── _INDEX.md
    ├── 概念/
    ├── 工具/
    ├── 原理/
    └── 方法/

路径写法：本技能引用的目录一律按文件夹名书写、不带编号；实际目录带数字编号前缀时，忽略前缀按名字匹配。

运行说明：脚本在技能目录的 scripts/ 下，调用时用技能目录下的相对路径。

  • idea_card.py：思想卡片的新建与更新，会自动定位卡片库（从当前目录向上找 AI第二大脑/ 项目根），也可用环境变量 THOUGHT_CARD_DIR 手动指定。
  • card_index.py：索引生成器，两个库共用，目录当参数传。用法见下方「索引」一节。

卡片头（frontmatter）

每张卡片文件头部是 YAML 卡片头，供写作时匹配选题用（只读卡片头即可判断卡片与当前选题是否相关）：

---
theme: AI 用于团队开会            # 观点主题
summary: 录音只是第一阶段…         # 一句话摘要
status: 已沉淀                    # 状态
keywords: ["团队会议", "AI 脑暴"]  # 关键词
pillars: ["支柱二"]               # 关联内容支柱（一：AI怎么做内容 / 二：AI怎么在企业里用起来 / 三：AI认知与避坑）
topics: ["小团队怎么开 AI 会议"]   # 适配选题
audience: ["创始人", "小团队经营者"] # 目标读者
date: 2026-08-09                  # 建卡日期，建卡时写一次，之后不随更新改动
tools: ["AI 会议进阶用法：…"]      # 可复用判断工具
---

脚本自动维护卡片头：新建时生成，更新时合并 keywords/topics/audience/tools 增量；建卡日期建卡时定下，更新不带。

何时沉淀（判定标准）

识别到用户自己的观点且满足以下条件时沉淀：

  • 是判断、方法、经验、认知（如「AI 怎么用于团队开会」），不是闲聊和提问
  • 有复用价值：可作未来写作素材、决策依据、行动方法
  • 内容完整可提炼：有机制、有例子、有结论

不沉淀：寒暄、转述、流水账、碎片信息、隐私内容、未确认事实。

工作流程

  1. 提取：从对话中提取用户观点的上下文文本（最近一段话，含用户原话）
  2. 判断：用上面的标准判断是否值得沉淀；拿不准时问用户，不强行沉淀
  3. 运行脚本（核心，自动完成拆观点、匹配、新建/更新、索引维护）：
# 对话摘录用 --text 传入（或 --file）；脚本路径按上方「运行说明」选择
python3 "<技能目录>/scripts/idea_card.py" add --text "这里放用户观点的原文摘录"
  1. 通知用户：把脚本输出的结果转述给用户，格式：
✅ 已沉淀到思想卡片：
· 新建卡片 002「AI 怎么用于团队开会」
· 更新卡片 001「AI 第二大脑」（补充：……）

脚本是幂等的执行层，不需要额外操作；出现「警告：卡片不存在」时检查编号再手动处理。

多观点处理

一段话里可能有多个独立观点（例如既讲了 AI 开会、又讲了 AI 员工），脚本会自动拆成多张卡片。 判断"独立"的标准：能不能单独成文、单独复用。能 → 拆；只是同一观点的展开 → 并入一张。

预览模式（可选）

拿不准是否值得沉淀时，先预览再入库：

python3 "<技能目录>/scripts/idea_card.py" add --text "……" --preview

预览不写文件，确认后再正式运行。

知识卡片工作流（库②）

判定：内容是知识/概念/工具/原理/方法（如「npm 是什么」「Skill 装到哪」）→ 走本工作流；是用户自己的观点/判断/经验 → 走思想卡片（上方脚本流程）。

分类：卡片按知识性质放进对应文件夹，编号全局续排（先 Glob 看各文件夹里的最大编号）。

下表四类是预设，用户领域不限 AI（可能是中医、法律、健身等）。落盘时识别到当前卡片不属于任何现有分类，先询问用户是否新建文件夹，并给建议文件夹名（按该领域的知识结构取）——用户同意后新建，编号接在现有分类之后。

| 文件夹 | 判定标准 | |---|---| | 概念 | 讲清一个词、一个概念「是什么」——定义与边界。如「npm 是什么」「Skill 和 MCP 的区别」 | | 工具 | 讲一个具体工具、产品、平台怎么用。如「Claude Code 怎么装」「Codex 怎么配」 | | 原理 | 讲背后怎么运转、为什么这样做。如「技能装到哪：公共目录与软链」 | | 方法 | 讲做成一件事情的步骤。如「不翻墙安装保障三件套」「三种安装命令怎么选」 |

判断类、经验类的观点，按它讲的内容性质归类：讲怎么做 → 方法，讲为什么 → 原理，讲一个概念是什么 → 概念。

来源：卡片可以是自己对话里聊出来的，也可以来自对标素材、站外文章、视频。

| 来源 | frontmatter 写法 | |---|---| | 作者与 AI 的对话 | 来源: 对话整理 | | 对标素材（已采集入库的） | 来源: <平台> <素材编号>·<文件名>，如 来源: 小红书 020 视频脚本、来源: 公众号 <文章标题> | | 站外文章 / 视频 / 文档 | 来源: <标题> |

对标素材来的内容：只收能复用的（能写进文章、能当判断依据、能指导动手），写清是哪一条素材，方便回原处核对；卡片写整理后的知识，不照抄原文。

位置与命名：AI第二大脑/知识库/知识卡片/<分类文件夹>/卡片NNN-主题.md。

卡片格式（模板见 assets/知识卡片模板.md）：

---
theme: <知识点主题>
summary: <一句话摘要>
keywords: ["关键词1", "关键词2"]
pillars: ["支柱一"]               # 关联内容支柱（一：AI怎么做内容 / 二：AI怎么在企业里用起来 / 三：AI认知与避坑）
topics: ["这张卡能支撑的选题"]     # 适配选题
audience: ["目标读者"]            # 目标读者
date: <当日日期>
来源: <按上方「来源」一节填写>
---

# 卡片 NNN ｜ <主题>

## 一句话定义

## 通俗解释（大白话/类比，非技术读者也能看懂）

## 常见疑问（可选）

## 关联卡片（可选）

流程：

  1. 从对话/材料中提取知识点（一个知识点一张卡；把一件事讲透 = 一张卡）
  2. 判定知识性质 → 选分类文件夹
  3. Glob 现有卡片，同主题 → 更新原卡（补充/修订，不新建）；新主题 → 新建
  4. 写入卡片文件 → 跑一次索引生成器（见下方「索引」一节）
  5. 通知用户：新建/更新了哪几张

内容纪律：只基于对话/材料里已讲清的内容整理，不自行编造补充；通俗解释优先用类比（如「npm = 程序员的 App Store」）。

索引（_INDEX.md）

索引表只能由脚本生成，不手工写。写索引的路只有一条：

python3 "<技能目录>/scripts/card_index.py" <卡片库目录>

扫库里的卡片文件（含子文件夹，跳过 _归档 这类下划线开头的目录），从卡片头读出主题/摘要/来源/日期，从卡片所在文件夹读出分类，按编号重排整张表。两个库用同一个脚本，只是目录参数不同。表头以上的内容（标题、说明、分类表）原样保留不动。

什么时候跑：

  • 卡片有增删改之后。走 idea_card.py 的会自动调；手工改了卡片文件，自己跑一次。
  • 读索引之前。写作流程准备读 _INDEX.md 匹配卡片时先跑一次。这一条是硬的：索引会不会落后，不取决于上一次有没有人记得跑，取决于读的人每次都跑。

为什么不让 AI 手写索引：索引上的每个字都是从卡片头抄下来的。抄本靠人维护就会漂，漏登记一行，或者把摘要改写成另一个版本，写作时匹配到的卡片就跟卡片实际内容对不上了。让脚本抄，一次都不会错。

列：编号 / 主题 / 分类 / 摘要 / 来源 / 日期，两个库同一套。这六列都能从卡片头加所在文件夹推出来，无特例。写作时匹配卡片读的是前四列（见 writing-style-buheliwa「写作素材：调用知识卡片」）。

卡片头缺字段会怎样：脚本照常生成索引，缺的值填 ?，并在结尾列出缺字段的卡片、返回码 2。看到这份清单就回去补卡片头，改完再跑一次。

不做什么

  • 不自动盘点、不主动扫库——作者点名，或采集时被问到后同意，才动手
  • 不采素材
  • 不手工写索引——见上方「索引」一节

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