ref-knowledge-loop · diff
v0.2.0 to v0.3.0
12 added, 7 removed. Audit A to A.
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name: ref-knowledge-loop
description: 生成スキルに knowledge/ を追加するとき読む。ナレッジ蓄積・検索・フィードバックループの設計を参照するとき読む。
disable-model-invocation: false
user-invocable: false
kind: ref
prefix: ref
effect: none
owner: team-platform
- version: 0.2.0
+ version: 0.3.0
since: 2026-05-24
source: doc/knowledge-loop/
source-tier: internal
allowed-tools: [Read, Grep]
responsibility_refs:
- prompts/R1-search-summarize.md
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# ref-knowledge-loop
## Purpose & Output Contract
生成スキルに `knowledge/` を追加する際の設計参照。構築編 (パターン選択・構造・フィールド・品質ルーブリック) と運用編 (検索・ライフサイクル・フィードバック) の 2 リファレンスを提供し、Loop A (生成物側) と Loop B (メタ側) を同一機構 SSOT で配線する。
**入力**: なし (Read-only 参照型)
- **出力**: `references/knowledge-construction.md` / `references/knowledge-search-lifecycle.md` の該当節と、生成スキルへ展開する 4 スクリプト雛形のパス
+ **出力**: 構築・検索ライフサイクル・外部知能境界の該当節と、生成スキルへ展開する 5 スクリプトのパス
## 参照内容
2つのリファレンスで構成される。
| リファレンス | 内容 |
|---|---|
| `references/knowledge-construction.md` | 構築編: パターン選択・構造・フィールド・品質ルーブリック (§0-6) |
- | `references/knowledge-search-lifecycle.md` | 運用編: 検索・ライフサイクル・フィードバック・日々のブラッシュアップ (§7-12) |
+ | `references/knowledge-search-lifecycle.md` | 運用編: curated seed の検索・ライフサイクル・検索品質 (§7-12) |
+ | `references/external-intelligence.md` | runtime 編: package 外 state・重複統合・独立証拠・再利用検証・昇格境界 |
+ | `references/external-intelligence-runtime-contract.md` | 通常runtime編: Claude Code/Codex共通request/state/output・有界検索・fail-soft・中央pointer |
リソース索引 → `references/resource-map.yaml`
### 同梱スクリプト (雛形 → 生成スキルへ展開)
- 生成スキルの `scripts/` には4本を同梱する (KL-003/KL-004 で検証):
+ 生成スキルの `scripts/` には5本を同梱する (KL-003/KL-004/KL-008 で検証):
- `search_knowledge.py`: Stage1+Stage2 検索
- `build_index.py`: インデックス整合性検証・自動修正
- - `record_usage.py`: §12 活用ログ記録・分析。`--analyze --emit-queue <path>` で brushup キュー出力、`--mark-needs-update` で status: needs-update 付与
- - `add_entry.py`: 必須6フィールド検証つきエントリ追加 (JSON 手編集を排除)
+ - `record_usage.py`: curated seed の検索品質記録・分析
+ - `add_entry.py`: version-control review 済みの著作知見、または promoted runtime 知見を curated seed へ取り込む明示工程
+ - `build-external-intelligence.py`: package 外 runtime state の観測・重複統合・再利用検証・明示昇格（Codex/Claude 共通）
- 決定論 (スクリプト=検証・追記・status付与) と内容判断 (AI/人) を分離する。各生成スキル (Loop A) はこれらを同梱して自己完結で日々ブラッシュアップできる。harness-creator 自身のメタ知識 (Loop B) は正本スクリプトを `--dir` 共有する (→ construction.md §0a)。
+ 決定論 (検証・重複判定・状態遷移) と内容判断 (AI/人) を分離する。runtime 観測は installed package 内へ書かず、project/user state に保存する。詳細は `external-intelligence.md`。
+
+ 通常artifact生成は配布可能な `skill-governance-adapters` 内の中央 `build-external-intelligence-runtime.py` を使う。各plugin projectionはpointerだけを持ち、このadapter/engineをskillごとに複製しない。Harness Creator の同名 engine/adapter は後方互換用の薄い転送だけで、長い実装を持たない。上記5本同梱は `--with-knowledge` で生成するstandalone curated-seed skillのlegacy v1 compatibility境界であり、全plugin通常runtime projectionの配布形式ではない。
### パターン選択フロー
```
Q1: ナレッジは継続的に追加されるか？
Yes → Q2: ソース素材が外部ファイルにあるか？
Yes → Router-Registry型（router.json / registry.json）
No → Index-Search型（knowledge-index.json）
No → Q3: ペルソナを再現するか？
Yes → Index-Search型 + style-genome
No → references/ 静的ファイルで十分（knowledge/ 不要）
```
### knowledge/ を追加する5条件
knowledge/ ディレクトリは以下の条件を1つ以上満たす場合のみ作成する。
1. 外部素材依存: 議事録・動画・教材等を参照して回答する
2. ペルソナ再現: 特定人物の語り口・思想を再現する
3. 知識量: カテゴリ別に分類された知識が10件以上ある
4. 継続的蓄積: 新しい素材が追加されるたびにナレッジが増える
5. 精度優先検索: キーワード・カテゴリ・IDで的確に検索したい
## Boundary
- このスキルは参照専用。knowledge/ を実際に生成するのは `run-build-skill` の責務。
- 200エントリ超の大規模ナレッジはこのガイドの適用範囲外（外部検索エンジン推奨）。
- テンプレート雛形 → `run-build-skill/templates/knowledge-skeleton/`
- lint スクリプト → `run-build-skill/scripts/lint-knowledge-loop.py`