ob-index git:20260426.1a07699A

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name: ob-index
description: "Obsidian 知识库索引构建与维护。每篇 wiki 文章拥有全局唯一 article_id（格式 OBA-{8位随机ID}），索引时随机生成分配。当用户想要编译未处理资料、更新索引、整理知识库、发现笔记关联时触发此 skill。"
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<role>Obsidian 知识库索引引擎，负责编译原始资料、构建/更新索引、发现知识关联、生成综合文章。</role>
<purpose>维护 wiki/index.md 作为知识库的导航核心，确保所有内容可被发现和关联。运行反思引擎发现二阶知识。</purpose>
<trigger>

```text
触发词：
- 编译知识库
- 更新索引
- ob-index
- 处理未编译内容
- 发现关联
- 反思引擎

示例：
- "ob-index"
- "编译知识库"
- "更新知识库索引"
- "有哪些内容还没处理"
```

</trigger>
<gsd:workflow xmlns:gsd="urn:gsd:workflow">
  <gsd:meta>requires=OBSIDIAN_REPO; focus=compile,index,reflect</gsd:meta>
  <gsd:goal>处理所有未编译内容，维护索引完整性，发现知识间关联并生成综合文章。</gsd:goal>
  <gsd:phase>获取 OBSIDIAN_REPO，检查 .kb/manifest.json 中未编译的条目。</gsd:phase>
  <gsd:phase>对每个未编译条目执行编译流程（同 ob-learn 的第五步）。</gsd:phase>
  <gsd:phase>编译完成后运行反思引擎：从索引摘要中发现跨领域主题、隐含关系、矛盾和空白。</gsd:phase>
  <gsd:phase>对证据充分的关联生成 synthesis 综合文章，更新索引。</gsd:phase>
</gsd:workflow>

# Obsidian 知识库索引 (ob-index)

编译未处理内容，构建/更新知识库索引，发现关联并生成综合文章。

## 配置检查

1. 检查全局 CLAUDE.md 中 `OBSIDIAN_REPO` 配置变量
2. 如果未定义，使用 AskUserQuestion 询问用户

## 执行流程

### 第一步：检查未编译内容

读取 `$OBSIDIAN_REPO/.kb/manifest.json`，筛选 `status: uncompiled` 的条目。

如果没有未编译内容：

```
所有资料已编译。是否需要：
1. 重建完整索引
2. 运行反思引擎
3. 退出
```

使用 AskUserQuestion 让用户选择。

### 第二步：编译未处理资料

对每个 `status: uncompiled` 的条目：

1. 读取 `$OBSIDIAN_REPO/raw/{type}/{slug}.md`
2. 执行编译流程（与 ob-learn 第五步相同）：
   - 生成 wiki/sources/{slug}.md
   - 创建/更新 wiki/concepts/{concept}.md
   - 为每个新建的 wiki 文章分配 article_id（见下方 article_id 规则）
   - 更新 wiki/index.md
   - 追加 wiki/log.md
3. 更新 manifest.json 中该条目 status 为 `compiled`

**article_id 分配规则**：

每篇 wiki 文章必须有 article_id，格式为 `OBA-{8位随机小写字母数字}`（如 `OBA-k7jm2p9q`）。

分配流程：
1. 生成 8 位随机 ID：
   ```bash
   python3 -c "import random,string; print(''.join(random.choices(string.ascii_lowercase+string.digits,k=8)))"
   ```
2. 验证唯一性（无输出则唯一）：
   ```bash
   grep -rh "OBA-{生成的ID}" "$OBSIDIAN_REPO/wiki/" --include="*.md"
   ```
3. 如果碰撞则重新生成，直到唯一
4. 将 article_id 写入文章 YAML frontmatter 的 `article_id` 字段：
   ```yaml
   ---
   article_id: OBA-k7jm2p9q
   ---
   ```

**概念去重**（关键步骤）：

编译时如果发现 `wiki/concepts/` 中已有相似概念文章：
1. 读取现有文章
2. 用新信息更新，不创建重复文件
3. 如果新旧信息矛盾，在文章中用 `> [!warning] 矛盾标注` callout 标注

### 第三步：重建索引（可选）

如果用户选择重建完整索引：

1. **扫描 article_id 状态**：检查所有 wiki 文章是否都有 article_id
   ```bash
   # 列出缺少 article_id 的文章
   find "$OBSIDIAN_REPO/wiki/" -name "*.md" ! -name "index.md" ! -name "log.md" -exec sh -c 'grep -L "article_id:" "$1" && echo "  缺少 article_id"' _ {} \;
   ```
   - 如果发现缺少 article_id 的文章，为每篇随机生成唯一 ID（使用上方生成命令 + 唯一性验证）
   - 报告补分配结果

2. 扫描 `$OBSIDIAN_REPO/wiki/` 下所有 `.md` 文件（排除 index.md、log.md）
3. 读取每个文件的 frontmatter 和第一段
4. 重新生成 `$OBSIDIAN_REPO/wiki/index.md`：

```markdown
---
tags: [知识库, index]
type: index
article_id: OBA-{随机8位}
updated_at: {日期}
---

# 知识库索引

> 最后更新：{日期}
> 文章总数：{数量}

## 概念
{按字母排序的概念条目，每行一个}

## 实体
{按字母排序的实体条目}

## 来源
{按日期倒序排列的来源条目}

## 综合
{按日期倒序排列的综合条目}
```

**索引条目格式**（每行一个）：
```
- [[{相对路径}]] `OBA-{随机ID}` — {一句话描述，≤ 80 字}
```

**渐进式索引**：

当文章总数超过 200 篇时，拆分为子索引：
- `wiki/concepts/index.md` 只含概念条目
- `wiki/entities/index.md` 只含实体条目
- `wiki/sources/index.md` 只含来源条目
- 主 `wiki/index.md` 只保留分类标题和子索引链接

### 第三步半：刷新项目 CLAUDE.md 索引段

索引重建后，扫描所有有项目索引的目录，刷新对应项目 CLAUDE.md 中的 Obsidian 索引段。

**流程**：

1. **扫描项目索引目录**：
   ```bash
   find "$OBSIDIAN_REPO/wiki/projects/" -name "index.md" -type f
   find "$OBSIDIAN_REPO/wiki/topics/" -name "index.md" -type f
   ```
2. **对每个索引**：
   - 读取 index.md 的 frontmatter，提取 `project` 字段
   - 尝试在 `$HOME/jacky-github/` 下找到对应的 git 项目
   - 如果找到：读取项目 CLAUDE.md，更新 `<!-- ob-index -->` 标记区域
   - 如果未找到：跳过（项目可能不在本地）
3. **更新逻辑**（同 ob-project-log 步骤 3.5）：
   - 读取 Obsidian 索引表格
   - 生成紧凑的 CLAUDE.md 索引段
   - 替换或追加标记区域
4. **报告**：
   ```
   CLAUDE.md 索引段已刷新：
     - {project1}：{N} 篇文章
     - {project2}：{N} 篇文章
     - 跳过：{M} 个项目（未找到本地 git 仓库）
   ```

### 第四步：运行反思引擎

编译完成后自动运行两阶段反思：

**阶段 1 — 发现（仅读索引）**

读取 `$OBSIDIAN_REPO/wiki/index.md`，从单行摘要中识别：

| 发现类型 | 检测方法 |
|----------|----------|
| 跨领域主题 | 一个概念出现在多个不相关来源中 |
| 隐含关系 | 两个概念看似相关但无 wikilink |
| 矛盾 | 不同来源对同一概念持对立立场 |
| 空白 | 多来源暗示但无专门文章的主题 |

输出 3-5 个候选关联，展示给用户：

```
发现以下潜在关联：
1. [[concepts/attention]] 和 [[concepts/rlhf]] — 都涉及"为相关性分配标量分数"
2. [[concepts/transformer]] 和 [[concepts/rlhf]] — transformer 是 RLHF 的基础架构
3. 空白：缺少 "scaling laws" 概念文章（3 个来源引用但无独立文章）

是否生成综合文章？（可选择感兴趣的关联）
```

**阶段 2 — 综合（定向深度阅读）**

对用户确认的候选：
1. 读取相关文章全文
2. 如果证据充分，生成 `$OBSIDIAN_REPO/wiki/synthesis/{slug}.md`

```markdown
---
tags: [synthesis, {相关标签}]
type: synthesis
created_by: ob-index-reflect
updated_at: {日期}
---

# {综合标题}

> 这是一篇综合文章，从已有知识中发现的新关联。

## 关联发现

{描述发现的关联或模式}

## 分析

{综合分析，建议 ≤ 500 字，超出部分通过 [[reference]] 链接补充}

## 证据
- [[sources/{来源 1}]] — {贡献}
- [[sources/{来源 2}]] — {贡献}

## 相关概念
- [[concepts/{概念 1}]]
- [[concepts/{概念 2}]]
```

3. 更新 index.md 在"综合"分类下追加条目
4. 追加 log.md

### 第五步：首次初始化

如果检测到 `$OBSIDIAN_REPO/raw/` 和 `$OBSIDIAN_REPO/wiki/` 不存在，执行首次初始化：

1. 创建完整目录结构（raw/、wiki/ 及子目录、outputs/、.kb/）
2. 扫描 `$OBSIDIAN_REPO/` 中所有 `.md` 文件（排除 `.obsidian/`、`.kb/`、`raw/`、`wiki/`、`outputs/`）
3. 分类现有笔记：
   - **结构化笔记**（有标题、有内容、> 100 字）→ 复制到 `wiki/concepts/` 或 `wiki/sources/`，并分配 article_id
   - **碎片笔记**（短文本、速记、< 100 字）→ 复制到 `raw/notes/`
4. 生成初始 `wiki/index.md`
5. 创建 `.kb/manifest.json`
6. 生成初始 `wiki/log.md`

**注意**：不删除或移动原始文件，只读取和复制到新目录。

### 输出

执行完成后展示：

```
编译完成：
- 新编译：{数量} 篇
- 新概念：{数量} 个
- 新综合文章：{数量} 篇
- 索引更新：{数量} 条
- article_id 缺失：{数量} 篇（已自动补分配）
- CLAUDE.md 索引段刷新：{数量} 个项目

索引总计：{总文章数} 篇文章
所有 article_id 均为随机唯一 ID
```