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analyze-knowledge

分析抓取的网页内容，提取知识点与现有知识库比对。新知识写入知识库，与已有知识冲突的写入讨论列表，已知且一致的跳过。

中文原作
SKILL.md
--- frontmatter
name: analyze-knowledge
description: 分析抓取的网页内容，提取知识点与现有知识库比对。新知识写入知识库，与已有知识冲突的写入讨论列表，已知且一致的跳过。
allowed-tools: Bash(python *), Read, Write, Grep, Glob

analyze-knowledge

分析抓取的内容，提取知识并与现有知识库比对。

范围控制

不要扫描全部 raw-docs，通过以下方式确定分析范围：

注意：下面的 <SKILL_DIR> 指本 SKILL.md 所在的目录，请根据实际路径替换。

默认：只分析当天

先运行辅助脚本列出待分析文件（status=fetched）：

bash
python <SKILL_DIR>/scripts/list_pending.py

指定日期

bash
python <SKILL_DIR>/scripts/list_pending.py --date 2026-02-14

指定特定 hash

用户可以直接指明要分析哪些 hash，跳过列出步骤，直接读取对应的 data/raw-docs/{hash}.md。

查看其他状态

bash
# 查看已分析的
python <SKILL_DIR>/scripts/list_pending.py --status analyzed
# 查看失败的
python <SKILL_DIR>/scripts/list_pending.py --status failed

执行步骤

  1. •

    确定分析范围：运行 list_pending.py 获得待分析文档列表（仅 status: fetched 的条目）。

  2. •

    逐个分析：按列表逐个读取 data/raw-docs/{hash}.md，理解其中的观点、技巧、知识点。

  3. •

    比对现有知识库：用 Grep 搜索 knowledge-base/ 目录，找到与提取知识相关的已有文档。

  4. •

    分类处理：

    新知识（知识库中不存在相关内容）

    • •创建 knowledge-base/{topic}.md
    • •使用 reference/knowledge-template.md 模板
    • •标记 blog_ready: false（需要后续手动确认后改为 true）

    冲突（与已有知识存在矛盾或不一致）

    已知且一致

    • •跳过，但可在现有文档的 sources 字段追加新来源
  5. •

    更新状态：将对应日期 JSON 文件中的条目 status 更新为 analyzed。

分析规则

详见 reference/analysis-rules.md

重要原则

  • •宁可多创建讨论，不要默默覆盖：任何有疑问的都放入 discussions
  • •保留知识来源：每条知识都要记录出处 URL 和日期
  • •topic 命名：使用简洁的英文短横线命名，如 python-async-patterns、css-grid-layout