feat: v0.3.0 — /learn 知识库 + 自动发现
对照 gstack /learn + Operational Self-Improvement 设计： /learn 知识库： - 新增 commands/learn.md 指令模板 - 支持全类型外部材料摄入（PDF/DOCX/XLSX/CSV/HTML/图片等） - 8 模块 knowledge.md（行业背景/市场数据/竞品全景/目标用户/约束/假设/冲突/溯源） - 子命令：ingest、update、show、prune 自动发现： - 8 条命令更新项目状态追加 Operational Self-Improvement 段 - _timeline.jsonl 扩展 type/confidence/key 字段 - 写入标准：省时判断 + 非显而易见 + 置信度标注 8 命令第 0 步增强： - 加载知识库（learn/knowledge.md） - 加载近期学习（_timeline.jsonl 高置信度记录） ROADMAP 版本号重排 + state_template 增强 + install.sh 更新
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开阳星
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commands/learn.md
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commands/learn.md
Normal file
@@ -0,0 +1,205 @@
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# /learn - 知识库学习与检索
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## 命令定位
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摄入外部业务材料（报告、调研、数据、文档等），解析并汇总为结构化知识库，
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供所有 YxStack 指令在执行时自动加载参考。
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## 子命令
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| 子命令 | 用途 |
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|--------|------|
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| `/learn <路径>` | 摄入指定文件/目录，解析并更新知识库 |
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| `/learn update` | 增量更新，检测新增或修改的材料 |
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| `/learn show` | 查看当前知识库摘要（模块、材料数、最近更新） |
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| `/learn prune` | 修剪过期或矛盾的知识条目 |
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## /learn <路径> — 摄入外部材料
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### Step 1: 扫描材料
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扫描目标路径，识别所有可处理文件：
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**支持格式**：
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- 文档：`.md`, `.txt`, `.pdf`, `.docx`
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- 表格：`.xlsx`, `.csv`
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- 演示：`.pptx`
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- 网页：`.html`, 直接输入 URL
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- 图片：`.png`, `.jpg`（OCR 文字提取）
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- 结构化数据：`.json`
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**跳过规则**：`.yxstack/`, `node_modules/`, `.git/`, `.DS_Store`
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**目录处理**：递归扫描，按修改时间排序
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### Step 2: 逐份解析
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对每个文件，使用 Read 工具读取内容，AI 模型提取结构化信息：
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**信息提取维度**：
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| 维度 | 提取内容 |
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|------|----------|
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| 行业数据 | 市场规模、增长率、政策环境、技术趋势（数字+来源页） |
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| 竞品信息 | 名称、定位、核心优势、主要劣势、价格带、目标用户 |
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| 用户信息 | 画像描述、痛点清单、采购/使用决策链、付费意愿 |
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| 约束条件 | 预算范围、时间节点、合规/监管要求、资源限制 |
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| 假设与观点 | 非事实性判断、预测性结论 → 务必标注为"假设"，归入待验证 |
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### Step 3: 知识汇总
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- **按模块归类**：行业背景 / 市场数据 / 竞品全景 / 目标用户 / 关键约束 / 待验证假设
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- **去重合并**：相同信息点合并为一条，标注多来源
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- **冲突处理**：矛盾信息点保留双方观点，归入「知识冲突」区域
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- **溯源标注**：每条关键信息标注来源材料 + 页码/段落
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### Step 4: 写入知识库
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将汇总结果写入 `.yxstack/learn/knowledge.md`：
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**新增模式**（knowledge.md 不存在）：创建新文件，写入全部模块
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**增量模式**（knowledge.md 已存在）：合并新材料信息，更新对应模块，追加材料溯源
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**knowledge.md 格式**：
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```markdown
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title: "项目知识库"
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project: "{项目名称}"
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last_updated: "{YYYY-MM-DD}"
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materials_processed: {N}
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# 项目知识库
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> 最近更新：{YYYY-MM-DD}
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> 已处理材料：{N} 份（详见 [材料溯源](#材料溯源)）
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## 行业背景
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- 关键事实1 [来源：材料A]
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- 关键事实2 [来源：材料B]
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## 市场数据
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| 指标 | 数值 | 来源 |
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|------|------|------|
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| 市场规模 | XXX | 材料A (p.12) |
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## 竞品全景
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| 竞品 | 定位 | 核心优势 | 主要劣势 | 价格带 | 来源 |
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|------|------|----------|----------|--------|------|
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## 目标用户
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- 核心用户画像：[来源]
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- 痛点清单（按严重程度）：
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1. 痛点1 [来源]
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2. 痛点2 [来源]
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- 付费意愿与能力：[来源]
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## 关键约束
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- 预算约束：
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- 时间约束：
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- 合规/监管约束：
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- 资源约束：
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## 待验证假设
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| 假设 | 验证路径 | 来源 |
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|------|----------|------|
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| XXX | 如何验证 | 材料C |
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## 知识冲突
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| 主题 | 观点A | 来源A | 观点B | 来源B |
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|------|-------|-------|-------|-------|
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## 材料溯源
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| 材料 | 类型 | 处理时间 | 关键信息贡献 |
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|------|------|----------|-------------|
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```
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### Step 5: 更新元数据
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更新 `.yxstack/learn/_learn_meta.json`：
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```json
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{
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"project": "{项目名称}",
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"last_updated": "{ISO时间戳}",
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||||
"materials_processed": N,
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"materials": [
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{
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||||
"name": "材料名称",
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||||
"path": "原始路径",
|
||||
"type": "pdf",
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||||
"processed_at": "ISO时间戳",
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||||
"sha256": "可选：文件哈希"
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}
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]
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}
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```
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## /learn update — 增量更新
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重新扫描已记录的材料目录，检测：
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- 新增文件 → 解析并追加到 knowledge.md
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- 修改过的文件 → 标记对应模块为「待更新」，重新解析
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- 删除的文件 → 保留历史知识，标记来源材料已不可用
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## /learn show — 查看摘要
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读取 `.yxstack/learn/knowledge.md`，简洁展示：
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- 知识库覆盖的模块列表
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- 已处理材料数量
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- 最近更新时间
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- 待验证假设数量
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- 知识冲突数量
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## /learn prune — 修剪知识库
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对标 gstack 的 `/learn prune` 机制：
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1. **过期检测**：检查每条信息的来源材料是否仍可访问
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2. **矛盾检测**：检查同一主题下是否存在相互矛盾的结论
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3. **置信度评估**：标注每条知识的可靠性（从来源材料质量推断）
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4. **用户确认**：对标记条目逐条询问：
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- 删除（知识已过时）
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- 保留（仍有效）
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- 降级（标注为「待验证」）
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5. 修剪后更新 knowledge.md
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判断标准：「下次执行分析时，这条知识还有参考价值吗？」
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## 存档规则
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/learn 本身不产生报告文件（不同于其他 YxStack 指令），而是直接维护 `.yxstack/learn/knowledge.md`。
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执行 `/learn` 后，追加事件日志：
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```json
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{"skill":"learn","event":"completed","ts":"当前时间","summary":"摄入 N 份材料，知识库已更新","decision":"新增/更新模块列表"}
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```
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## 与其他指令的关系
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| 指令 | 如何引用知识库 |
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|------|---------------|
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| /pfit | 参考目标用户（痛点清单）、待验证假设 |
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| /pos | 参考竞品全景、行业背景、市场数据 |
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| /uj | 参考目标用户（画像+决策链）、痛点清单 |
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| /prd | 参考全部模块 |
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| /money | 参考市场数据、竞品全景（价格带）、关键约束（预算） |
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| /gtm | 参考目标用户（画像+决策链）、行业背景 |
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| /metric | 参考市场数据（行业基准）、关键约束 |
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| /comp | 参考竞品全景、市场数据 |
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## 常见误区
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- 把个人观点当事实写入知识库（应标注为假设）
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- 材料之间的信息不核实矛盾直接合并（应标注冲突）
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- 知识库只建不维护（应定期 prune）
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- 把单个来源的结论当作确定事实（应标注置信度）
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