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[{"type":"thinking","text" [{"type":"thinking","text":"The user wants me to deeply analyze each skill and understand what files they expect to output. Let me read through the skill definitions to understand their inputs and outputs. Let me start by finding all the skill files."},{"type":"thinking","text":"The user wants me to deeply analyze each skill and understand what files they expect to output. Let me read through the skill definitions to understand their inputs and outputs. Let me start by finding all the skill files."},{"type":"tool_result","tool_use_id":"call_00_rg7gd4NhtxBznfkyeHly9854","content":"<tool_use_error>Error: No such tool available: Glob. Glob is not available in this session — find files with `find` via the Bash tool instead.</tool_use_error>","is_error":true},{"type":"tool_raw_result","tool_use_id":"call_00_rg7gd4NhtxBznfkyeHly9854","tool_name":"unknown","raw_content":{"type":"text","text":"<tool_use_error>Error: No such tool available: Glob. Glob is not available in this session — find files with `find` via the Bash tool instead.</tool_use_error>"}},{"type":"tool_use","id":"call_00_rg7gd4NhtxBznfkyeHly9854","name":"Glob","input":{"pattern":".claude/skills/*/SKILL.md"}},{"type":"tool_result","tool_use_id":"call_01_TLbA0Odo3mcblhwaHat96632","content":"<tool_use_error>Error: No such tool available: Glob. Glob is not available in this session — find files with `find` via the Bash tool instead.</tool_use_error>","is_error":true},{"type":"tool_raw_result","tool_use_id":"call_01_TLbA0Odo3mcblhwaHat96632","tool_name":"unknown","raw_content":{"type":"text","text":"<tool_use_error>Error: No such tool available: Glob. Glob is not available in this session — find files with `find` via the Bash tool instead.</tool_use_error>"}},{"type":"tool_use","id":"call_01_TLbA0Odo3mcblhwaHat96632","name":"Glob","input":{"pattern":".claude/skills/**/*.md"}},{"type":"thinking","text":"Glob is not available in this session. 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**五维**(fiveDimensions):人 / 事 / 财 / 货 / 场\n27\t- **5 态状态机**:draft → judged → pending-review → approved → published\n28\t- **7 项 checklist**:访谈结尾覆盖检查项(具体事件 / 关键动作 / 判断依据 / 结果反馈 / 隐性信念 / 失败边界 / 专家原话)\n29\t- **三态门禁**(v2.1):pass / need-more / isolate\n30\t\n31\t## 你必须遵守的硬约束\n32\t\n33\t详见 CLAUDE.md HC-1 至 HC-7。核心:\n34\t- 业务目标必填(HC-1)\n35\t- 访谈结尾覆盖 ≥ 5 项才编译(HC-2/HC-3)\n36\t- 知识卡必有原话锚点(HC-4)\n37\t- inferred 字段必须透明 + 默认不发布(HC-5)\n38\t- 不做 IM 推送(HC-6)\n39\t- raw/ 不入 Git,wiki/ 入库前必须脱敏(HC-7)\n40\t\n41\t## 你的产出文件\n42\t\n43\t- `raw/[session-id]/transcript.jsonl` + `meta.json`(访谈产物)\n44\t- `.llmwiki/in-progress/[session-id]/`(编译中间态)\n45\t- `wiki/[type]/[id].jsonld` + `.md`(最终产物)\n46\t- `wiki/index.json`(全局索引)\n47\t- `.llmwiki/error_book.json`(补槽任务队列)\n48\t","is_error":false},{"type":"tool_raw_result","tool_use_id":"call_00_TDPwgVefD2e9Of4jL0IE8544","tool_name":"Read","raw_content":{"type":"text","text":"1\t---\n2\tname: system-context\n3\tdescription: AI 原生经验萃取引擎的通用上下文。所有其他 skill 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客户成功类)\n15\t\n16\t只要一个粗方向即可。**不要追问 KPI、不要问诊断、不要问痛点**——这些会让 Claude 在访谈中带着预设,违反\"萃取师初次见面\"原则。\n17\t\n18\t如果发起人主动提供更多信息(具体 KPI、痛点等),可以记录,但**只是内部背景,不在访谈中暴露**。\n19\t\n20\t## 步骤 2:生成 session 目录\n21\t\n22\t`session-id` 格式:`YYYY-MM-DD_expert-id`(日期 + 专家代号,如 `2026-06-19_expert-001`)。\n23\t\n24\t调用 Write 工具创建 `raw/[session-id]/meta.json`。**关键字段留空**——会在 `/cuiqu-interview` 中补齐:\n25\t\n26\t```json\n27\t{\n28\t \"sessionId\": \"...\",\n29\t \"expert\": {\"alias\": \"\", \"role\": \"\", \"scope\": \"\", \"yearsOfExperience\": null, \"consentedAt\": \"...\"},\n30\t \"businessGoal\": {\n31\t \"direction\": \"销售类 | 管理类 | 工程类 | ...\",\n32\t \"orgContext\": \"(可选)发起人主动提供的额外背景\",\n33\t \"kpi\": \"(可选)\",\n34\t \"objective\": \"\"\n35\t },\n36\t \"status\": \"in-progress\",\n37\t \"coverage\": {\"coveredCount\": 0, \"items\": {}},\n38\t \"rights\": {\"withdrawable\": true, \"expertConsent\": \"pending\"},\n39\t \"createdAt\": \"ISO-8601\"\n40\t}\n41\t```\n42\t\n43\t注意:\n44\t- `businessGoal.direction`:粗方向,1 个词\n45\t- `businessGoal.objective`:**留空**,在访谈中由专家 + Claude 共同浮现后写回\n46\t- `expert.alias`:可留空,访谈开场会问\n47\t- `expert.role` / `scope` / `yearsOfExperience`:都留空,访谈中补\n48\t\n49\t## 步骤 3:初始化 interview_state.json\n50\t\n51\t调用 Bash 工具:`python3 scripts/update_state.py init raw/[session-id]/interview_state.json [session-id]`\n52\t\n53\t## 步骤 4:提示下一步\n54\t\n55\t输出(用户可见,用业务语言):\n56\t> ✓ 已就绪。\n57\t>\n58\t> 专家到场后跟我说\"开始访谈\"就行,我会引导整个过程。\n59\t> 访谈中会跟专家一起确定主题、摸清角色,然后进入深度萃取。\n60\t> 访谈结束后我会自动做质量检查,通过后直接进入编译。\n61\t","is_error":false},{"type":"tool_raw_result","tool_use_id":"call_01_wbXcE1HV49aHKlv6yIYs6261","tool_name":"Read","raw_content":{"type":"text","text":"1\t---\n2\tname: cuiqu-start\n3\tdescription: 启动一次经验萃取(轻量初始化 session)。当用户说「我要做萃取」「启动萃取」「新建 session」「开始」时触发。也在其他 skill 引导中被自动链调用。\n4\t---\n5\t\n6\t# 启动萃取\n7\t\n8\t请按以下步骤执行。**核心原则:轻量初始化**——不在 start 阶段做诊断、不定主题、不预加载场景包。主题和场景都在 `/cuiqu-interview` 跟专家对话中浮现。\n9\t\n10\t## 步骤 1:跟发起人聊 1 句话方向\n11\t\n12\t向萃取发起人(通常是 HR 或销售总监)**只问 1 个问题**:\n13\t\n14\t> \"组织这边大致希望从专家身上萃取什么大类的经验?\"(例如:销售类 / 管理类 / 工程类 / 合规类 / 客户成功类)\n15\t\n16\t只要一个粗方向即可。**不要追问 KPI、不要问诊断、不要问痛点**——这些会让 Claude 在访谈中带着预设,违反\"萃取师初次见面\"原则。\n17\t\n18\t如果发起人主动提供更多信息(具体 KPI、痛点等),可以记录,但**只是内部背景,不在访谈中暴露**。\n19\t\n20\t## 步骤 2:生成 session 目录\n21\t\n22\t`session-id` 格式:`YYYY-MM-DD_expert-id`(日期 + 专家代号,如 `2026-06-19_expert-001`)。\n23\t\n24\t调用 Write 工具创建 `raw/[session-id]/meta.json`。**关键字段留空**——会在 `/cuiqu-interview` 中补齐:\n25\t\n26\t```json\n27\t{\n28\t \"sessionId\": \"...\",\n29\t \"expert\": {\"alias\": \"\", \"role\": \"\", \"scope\": \"\", \"yearsOfExperience\": null, \"consentedAt\": \"...\"},\n30\t \"businessGoal\": {\n31\t \"direction\": \"销售类 | 管理类 | 工程类 | ...\",\n32\t \"orgContext\": \"(可选)发起人主动提供的额外背景\",\n33\t \"kpi\": \"(可选)\",\n34\t \"objective\": \"\"\n35\t },\n36\t \"status\": \"in-progress\",\n37\t \"coverage\": {\"coveredCount\": 0, \"items\": {}},\n38\t \"rights\": {\"withdrawable\": true, \"expertConsent\": \"pending\"},\n39\t \"createdAt\": \"ISO-8601\"\n40\t}\n41\t```\n42\t\n43\t注意:\n44\t- `businessGoal.direction`:粗方向,1 个词\n45\t- `businessGoal.objective`:**留空**,在访谈中由专家 + Claude 共同浮现后写回\n46\t- `expert.alias`:可留空,访谈开场会问\n47\t- `expert.role` / `scope` / `yearsOfExperience`:都留空,访谈中补\n48\t\n49\t## 步骤 3:初始化 interview_state.json\n50\t\n51\t调用 Bash 工具:`python3 scripts/update_state.py init raw/[session-id]/interview_state.json [session-id]`\n52\t\n53\t## 步骤 4:提示下一步\n54\t\n55\t输出(用户可见,用业务语言):\n56\t> ✓ 已就绪。\n57\t>\n58\t> 专家到场后跟我说\"开始访谈\"就行,我会引导整个过程。\n59\t> 访谈中会跟专家一起确定主题、摸清角色,然后进入深度萃取。\n60\t> 访谈结束后我会自动做质量检查,通过后直接进入编译。\n61\t"}},{"type":"tool_use","id":"call_02_FdaNAulVA6szUjOrw28c0240","name":"Read","input":{"file_path":"/home/forge/workspace/forgeworkspace/AI-Extraction-Engine/.claude/skills/cuiqu-diagnose/SKILL.md"}},{"type":"tool_result","tool_use_id":"call_02_FdaNAulVA6szUjOrw28c0240","content":"1\t---\n2\tname: cuiqu-diagnose\n3\tdescription: 萃取项目的\"第零步\"——通过调研访谈诊断组织需求,产出萃取计划。当用户说「我们想做经验萃取但不知道从哪开始」「帮我规划一次萃取」「我们团队想提升但不知道萃取什么」「诊断」「调研」「做个萃取需求分析」时触发。产出物是萃取计划(extraction-plan.json),直接喂给 /cuiqu-start。\n4\t---\n5\t\n6\t# 调研诊断——萃取前的需求分析\n7\t\n8\t> **定位**:在 `/cuiqu-start` 之前运行。组织说\"我们想做经验萃取\",但不知道萃取谁、萃取什么主题、用什么分组。本 skill 通过调研访谈,把模糊的组织需求转化为可执行的萃取计划。\n9\t\n10\t> **与 cuiqu-interview 的边界**:diagnose 是\"广而浅\"——多角色、多话题、快速覆盖;interview 是\"窄而深\"——单个专家、一条故事追到底。diagnose 产出\"萃取什么\",interview 产出\"知识卡\"。两者方法论完全不同,不要混用。\n11\t\n12\t> **产出**:`raw/[diagnose-sid]/extraction-plan.json` + `raw/[diagnose-sid]/diagnostic-notes.jsonl`\n13\t\n14\t## 参数\n15\t\n16\t- `$1` = 可选的 diagnose session-id。省略时自动生成 `diagnose-YYYY-MM-DD`。\n17\t\n18\t## 步骤 1:初始化 diagnose session\n19\t\n20\t创建 `raw/[diagnose-sid]/` 目录,写入初始 `extraction-plan.json`:\n21\t\n22\t```json\n23\t{\n24\t \"diagnoseSessionId\": \"diagnose-2026-06-29\",\n25\t \"orgContext\": {\n26\t \"company\": \"\",\n27\t \"department\": \"\",\n28\t \"businessTypes\": [],\n29\t \"salesProcess\": [],\n30\t 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\"你们的业务有没有分类?(比如不同产品线/不同区域/不同客户类型)\"\n69\t\n70\t产出:填写 `extraction-plan.json` 的 `orgContext`。\n71\t\n72\t**第 2 层:找缺口**(能力差距诊断)\n73\t\n74\t目标:从管理视角和一线视角交叉定位\"应该提升什么\"。\n75\t\n76\t关键问法(问管理者):\n77\t [truncated]","is_error":false},{"type":"tool_raw_result","tool_use_id":"call_02_FdaNAulVA6szUjOrw28c0240","tool_name":"Read","raw_content":{"type":"text","text":"1\t---\n2\tname: cuiqu-diagnose\n3\tdescription: 萃取项目的\"第零步\"——通过调研访谈诊断组织需求,产出萃取计划。当用户说「我们想做经验萃取但不知道从哪开始」「帮我规划一次萃取」「我们团队想提升但不知道萃取什么」「诊断」「调研」「做个萃取需求分析」时触发。产出物是萃取计划(extraction-plan.json),直接喂给 /cuiqu-start。\n4\t---\n5\t\n6\t# 调研诊断——萃取前的需求分析\n7\t\n8\t> **定位**:在 `/cuiqu-start` 之前运行。组织说\"我们想做经验萃取\",但不知道萃取谁、萃取什么主题、用什么分组。本 skill 通过调研访谈,把模糊的组织需求转化为可执行的萃取计划。\n9\t\n10\t> **与 cuiqu-interview 的边界**:diagnose 是\"广而浅\"——多角色、多话题、快速覆盖;interview 是\"窄而深\"——单个专家、一条故事追到底。diagnose 产出\"萃取什么\",interview 产出\"知识卡\"。两者方法论完全不同,不要混用。\n11\t\n12\t> **产出**:`raw/[diagnose-sid]/extraction-plan.json` + `raw/[diagnose-sid]/diagnostic-notes.jsonl`\n13\t\n14\t## 参数\n15\t\n16\t- `$1` = 可选的 diagnose session-id。省略时自动生成 `diagnose-YYYY-MM-DD`。\n17\t\n18\t## 步骤 1:初始化 diagnose session\n19\t\n20\t创建 `raw/[diagnose-sid]/` 目录,写入初始 `extraction-plan.json`:\n21\t\n22\t```json\n23\t{\n24\t \"diagnoseSessionId\": \"diagnose-2026-06-29\",\n25\t \"orgContext\": {\n26\t \"company\": \"\",\n27\t \"department\": \"\",\n28\t \"businessTypes\": [],\n29\t \"salesProcess\": [],\n30\t \"keyMetrics\": []\n31\t },\n32\t \"capabilityGaps\": [],\n33\t \"extractionThemes\": [],\n34\t \"benchmarkProfiles\": [],\n35\t \"existingMechanisms\": [],\n36\t \"sessionDesign\": {\n37\t \"totalSessions\": 0,\n38\t \"grouping\": \"\"\n39\t },\n40\t \"status\": \"in-progress\",\n41\t \"createdAt\": \"ISO-8601\"\n42\t}\n43\t```\n44\t\n45\t输出:\n46\t> Diagnose session `[diagnose-sid]` 已创建。接下来请告诉我:这次萃取是哪个组织/团队发起的?他们大致想解决什么问题?\n47\t\n48\t## 步骤 2:执行 5 层递进调研\n49\t\n50\t加载 `references/diagnostic-framework.md`,按 5 层顺序推进对话。\n51\t\n52\t**核心原则**:\n53\t- 你是一个**组织诊断顾问**,不是萃取师。你的目标是快速建立全景,不是深挖一个故事。\n54\t- 每层花 5-15 分钟,总共控制在 40-60 分钟。超出说明你追得太深了——那是 interview 的事。\n55\t- **同一个问题问不同角色**:如果有多个受访者(HR、经理、一线),同一个问题至少让两个角色回答,记录差异。差异本身就是发现。\n56\t\n57\t### 5 层递进\n58\t\n59\t**第 1 层:画地图**(业务全景)\n60\t\n61\t目标:拿到业务结构图——流程、角色、指标、业务分型。\n62\t\n63\t关键问法:\n64\t- \"一个客户从进来到成交,完整的路径是什么?\"\n65\t- \"你们内部对这些阶段的叫法是什么?\"\n66\t- \"专员和经理的工作,哪些一样、哪些不一样?\"\n67\t- \"你们日常看哪些过程指标?\"\n68\t- \"你们的业务有没有分类?(比如不同产品线/不同区域/不同客户类型)\"\n69\t\n70\t产出:填写 `extraction-plan.json` 的 `orgContext`。\n71\t\n72\t**第 2 层:找缺口**(能力差距诊断)\n73\t\n74\t目标:从管理视角和一线视角交叉定位\"应该提升什么\"。\n75\t\n76\t关键问法(问管理者):\n77\t- \"你觉得团队最核心的技能短板有哪些?\"\n78\t- \"你最想帮他们提升的是什么?\"\n79\t\n80\t关键问法(问一线):\n81\t- \"你们平常遇到最多的困难是什么?\"\n82\t- \"客户不成交最常见的原因有哪些?\"\n83\t- \"新人最大的挑战是什么?\"\n84\t\n85\t**交叉验证**:把两层人的回答放在一起看。管理者说的短板和一线说的痛点如果不一致——**差异本身就是最有价值的发现**,记录下来。\n86\t\n87\t产出:填写 `capabilityGaps`,每条标注来源(manager/frontline/both)和优先级。\n88\t\n89\t**第 3 层:找标杆**(谁做得好?好在哪?)\n90\t\n91\t目标:找到潜在的萃取对象,拿到\"种子经验\"。\n92\t\n93\t关键问法:\n94\t- \"你们团队里,什么样特质的人更容易成为 top performer?\"\n95\t- \"你自己跟别人做法不一样的地方在哪?有什么独门秘诀?\"\n96\t- \"能讲一个你印象最深的成功案例吗?\"\n97\t\n98\t**注意**:这一层只拿\"种子\",不深挖。听到有潜力的 Episode 时,记录要点(谁/什么故事/看起来藏着什么判断模型),但**不追问细节**——细节留给后续的 `/cuiqu-interview` 去挖。\n99\t\n100\t产出:\n101\t- 填写 `benchmarkProfiles`(标杆画像 + 推荐理由)\n102\t- 填写 `extractionThemes`(每个种子经验 → 一个候选萃取主题)\n103\t\n104\t**第 4 层:摸现状**(已有培训和知识机制)\n105\t\n106\t目标:了解组织现有的能力建设机制,避免重复建设。\n107\t\n108\t关键问法:\n109\t- \"目前技能提升主要靠什么方式?\"(师徒制/情景演练/复盘/线上课/外部培训)\n110\t- \"大家觉得哪种方式最有效?\"\n111\t- \"有在用 AI 工具吗?用在哪里?\"\n112\t- \"有现成的案例库/话术库/SOP 吗?\"\n113\t\n114\t产出:填写 `existingMechanisms`。\n115\t\n116\t**第 5 层:收口对齐**(萃取计划设计)\n117\t\n118\t目标:把前 4 层的信息收敛为可执行的萃取计划。\n119\t\n120\t这一层通常跟项目发起人(HR/业务负责人)对话,而非一线:\n121\t\n[truncated]"}},{"type":"tool_use","id":"call_03_UN3TArZf3yvO4oKyfjlb2286","name":"Read","input":{"file_path":"/home/forge/workspace/forgeworkspace/AI-Extraction-Engine/.claude/skills/cuiqu-interview/SKILL.md"}},{"type":"tool_result","tool_use_id":"call_03_UN3TArZf3yvO4oKyfjlb2286","content":"1\t---\n2\tname: cuiqu-interview\n3\tdescription: 执行深度访谈 + 结尾覆盖检查。当用户说「开始访谈」「跟专家聊」「访谈 <sid>」「继续访谈」时触发;/cuiqu-start 完成后引导用户到这里。支持 --wrap-up 结尾覆盖检查 + 自动链编译。\n4\t---\n5\t\n6\t# 执行访谈\n7\t\n8\t参数解析:\n9\t- `$1` = session-id(必填)\n10\t- `$2` = 可选 `--wrap-up` 标志\n11\t\n12\t## 分支 A:主循环(无 --wrap-up)\n13\t\n14\t### 步骤 1:校验 + 加载\n15\t\n16\t1. Read `raw/$1/meta.json`。校验 `meta.json` 存在 + `expert` 字段存在(基本信息)。**不要求** `businessGoal.objective` 非空——objective 会在访谈中浮现(详见步骤 2)。\n17\t2. Skill 加载 `interview-strategy`。**不预加载** `scenario-b2b-sales`——它现在是 late-bound 参考,只在对话自然相关时调用。\n18\t3. Read `raw/$1/interview_state.json`。若不存在,调用 `python3 scripts/update_state.py init raw/$1/interview_state.json $1`(第二个参数是 session-id,必填)。\n19\t\n20\t### 步骤 2:开场 + 发现阶段(萃取师初次见面)\n21\t\n22\t**核心**:你是第一次见这位专家。**冷启动,不预设主题**。通过对话自然摸清 ta 是谁、做什么、最值得萃取什么。具体走 `interview-strategy/SKILL.md` 的 5 条原则(开场别宣告 / 称呼先问 / 主题靠故事浮现 / 主题口头确认 / 锁定后启动追问本能)。\n23\t\n24\t**绝对禁止**:\n25\t- 宣告\"今天大约聊 X 分钟\"\"接下来我会问\"\n26\t- 直接问\"您最厉害的一招是什么\"或任何变体\n27\t- 预加载或引用 `scenario-b2b-sales/references/traps-library.md`(除非对话自然漂到 B2B 销售)\n28\t\n29\t**对话指引**(非脚本,根据现场灵活组合):\n30\t\n31\t1. **如果 `meta.json.expert.alias` 为空或占位**:开场第一条消息只问称呼——\n32\t > 您好,我是这次跟您对谈的 Claude。第一次见面,方便先告诉我您希望我怎么称呼您吗?\n33\t \n34\t 拿到回答后,调用 Edit 写回 `meta.json.expert.alias`,然后继续。\n35\t\n36\t2. **称呼知道后**:亲和问候一句,然后**直接进入对话**,问 ta 最近在忙什么——\n37\t > [称呼] 您好。今天能跟您聊挺期待的。您最近主要在忙什么?\n38\t\n39\t3. **听 ta 自我介绍后**:根据 ta 提到的内容,自然追问一两个细节(角色边界、团队规模、近期焦点),**不要像填表**。同时调用 Edit 把 `meta.json.expert.role`、`expert.scope` 等字段补上。\n40\t\n41\t4. **故事性引导浮现主题**:听够了背景,问一个**故事性问题**——\n42\t > 您最近有没有一个 [项目/单子/案例] **特别坎坷**,但您觉得最后是成功的?\n43\t \n44\t 或类似的:\"今年有没有哪次您觉得'这次差点翻车但救回来了'?\"\n45\t\n46\t5. **听故事时**:内心留意——ta 在哪个环节花最多笔墨、哪个细节让 ta 突然有情绪、哪个判断 ta 反复强调。这就是 theme 的雏形。**不要打断,让 ta 讲完整**。\n47\t\n48\t6. **故事讲完后**:把浮现的 theme 反馈给 ta 确认——\n49\t > 我听下来,您在这块最特别的似乎是 [X]——[一句话概括]。您觉得我们今天就聚焦这个,行吗?\n50\t \n51\t ta 可能同意、修正、或换方向。**让 ta 参与定义主题**。\n52\t\n53\t7. **主题口头确认后**:调用 Edit 写回:\n54\t - `meta.json.businessGoal.objective` = 锁定的 theme\n55\t - `meta.json.expert.role` = ta 的角色(如\"金融行业大客户销售总监\")\n56\t - `meta.json.businessGoal.kp [truncated]","is_error":false},{"type":"tool_raw_result","tool_use_id":"call_03_UN3TArZf3yvO4oKyfjlb2286","tool_name":"Read","raw_content":{"type":"text","text":"1\t---\n2\tname: cuiqu-interview\n3\tdescription: 执行深度访谈 + 结尾覆盖检查。当用户说「开始访谈」「跟专家聊」「访谈 <sid>」「继续访谈」时触发;/cuiqu-start 完成后引导用户到这里。支持 --wrap-up 结尾覆盖检查 + 自动链编译。\n4\t---\n5\t\n6\t# 执行访谈\n7\t\n8\t参数解析:\n9\t- `$1` = session-id(必填)\n10\t- `$2` = 可选 `--wrap-up` 标志\n11\t\n12\t## 分支 A:主循环(无 --wrap-up)\n13\t\n14\t### 步骤 1:校验 + 加载\n15\t\n16\t1. Read `raw/$1/meta.json`。校验 `meta.json` 存在 + `expert` 字段存在(基本信息)。**不要求** `businessGoal.objective` 非空——objective 会在访谈中浮现(详见步骤 2)。\n17\t2. Skill 加载 `interview-strategy`。**不预加载** `scenario-b2b-sales`——它现在是 late-bound 参考,只在对话自然相关时调用。\n18\t3. Read `raw/$1/interview_state.json`。若不存在,调用 `python3 scripts/update_state.py init raw/$1/interview_state.json $1`(第二个参数是 session-id,必填)。\n19\t\n20\t### 步骤 2:开场 + 发现阶段(萃取师初次见面)\n21\t\n22\t**核心**:你是第一次见这位专家。**冷启动,不预设主题**。通过对话自然摸清 ta 是谁、做什么、最值得萃取什么。具体走 `interview-strategy/SKILL.md` 的 5 条原则(开场别宣告 / 称呼先问 / 主题靠故事浮现 / 主题口头确认 / 锁定后启动追问本能)。\n23\t\n24\t**绝对禁止**:\n25\t- 宣告\"今天大约聊 X 分钟\"\"接下来我会问\"\n26\t- 直接问\"您最厉害的一招是什么\"或任何变体\n27\t- 预加载或引用 `scenario-b2b-sales/references/traps-library.md`(除非对话自然漂到 B2B 销售)\n28\t\n29\t**对话指引**(非脚本,根据现场灵活组合):\n30\t\n31\t1. **如果 `meta.json.expert.alias` 为空或占位**:开场第一条消息只问称呼——\n32\t > 您好,我是这次跟您对谈的 Claude。第一次见面,方便先告诉我您希望我怎么称呼您吗?\n33\t \n34\t 拿到回答后,调用 Edit 写回 `meta.json.expert.alias`,然后继续。\n35\t\n36\t2. **称呼知道后**:亲和问候一句,然后**直接进入对话**,问 ta 最近在忙什么——\n37\t > [称呼] 您好。今天能跟您聊挺期待的。您最近主要在忙什么?\n38\t\n39\t3. **听 ta 自我介绍后**:根据 ta 提到的内容,自然追问一两个细节(角色边界、团队规模、近期焦点),**不要像填表**。同时调用 Edit 把 `meta.json.expert.role`、`expert.scope` 等字段补上。\n40\t\n41\t4. **故事性引导浮现主题**:听够了背景,问一个**故事性问题**——\n42\t > 您最近有没有一个 [项目/单子/案例] **特别坎坷**,但您觉得最后是成功的?\n43\t \n44\t 或类似的:\"今年有没有哪次您觉得'这次差点翻车但救回来了'?\"\n45\t\n46\t5. **听故事时**:内心留意——ta 在哪个环节花最多笔墨、哪个细节让 ta 突然有情绪、哪个判断 ta 反复强调。这就是 theme 的雏形。**不要打断,让 ta 讲完整**。\n47\t\n48\t6. **故事讲完后**:把浮现的 theme 反馈给 ta 确认——\n49\t > 我听下来,您在这块最特别的似乎是 [X]——[一句话概括]。您觉得我们今天就聚焦这个,行吗?\n50\t \n51\t ta 可能同意、修正、或换方向。**让 ta 参与定义主题**。\n52\t\n53\t7. **主题口头确认后**:调用 Edit 写回:\n54\t - `meta.json.businessGoal.objective` = 锁定的 theme\n55\t - `meta.json.expert.role` = ta 的角色(如\"金融行业大客户销售总监\")\n56\t - `meta.json.businessGoal.kpi` = 如有,组织方向里提到的指标(可空)\n57\t\n58\t8. 进入步骤 3 萃取循环。\n59\t\n60\t**重要**:发现阶段**没有固定轮数**。可能 5 轮就锁定主题(专家一上来就讲了关键故事),可能 15 轮还在摸(专家讲了好几个故事但 theme 还在浮现)。你不要催,不要为了\"进入正式萃取\"而强行定义主题。\n61\t\n62\t### 步骤 3:进入对话循环\n63\t\n64\t**关键**:不要暴露访谈员提示词的内部逻辑。对专家来说,这就是一场正常对话。每轮生成 assistant 消息前,在内部复读一遍:`不暴露 CL(q)、阶段、字段、schema;不主动总结;不替专家补全。`\n65\t\n66\t每轮对话开始前,先 Read `raw/$1/interview_state.json` 获取最新 `turnCount`(用作下一轮 turnId 计算 + 门禁判断)。\n67\t\n68\t1. **生成 assistant 消息**:严格按 `interview-strategy/SKILL.md` 的两条本能 + 锁原话 + 反例约束。引用 `scenario-b2b-sales/references/traps-library.md` 的具体坑来引导。\n69\t\n70\t2. **接收 expert 回应**。\n71\t\n72\t3. **落盘 turn**(优先用 Python 形式,避免 shell 引号转义问题,尤其当 content 含中文标点 / 单引号):\n73\t ```python\n74\t from scripts.append_transcript import append_turn\n75\t append_turn(Path(\"raw/$1/transcript.jsonl\"), {\"turnId\": N, \"role\": \"expert\"|\"ai\", \"content\": \"...\", \"timestamp\": \"ISO-8601\"})\n76\t ```\n77\t 如必须用 CLI,需把 JSON 用双引号包,内部双引号转义:\n78\t ```bash\n79\t python3 scripts/append_transcript.py raw/$1/transcript.jsonl \"{\\\"turnId\\\": N, \\\"role\\\": \n[truncated]"}},{"type":"tool_use","id":"call_04_gf0lfzfnmTohm3zDK5QM0983","name":"Read","input":{"file_path":"/home/forge/workspace/forgeworkspace/AI-Extraction-Engine/.claude/skills/interview-strategy/SKILL.md"}},{"type":"tool_result","tool_use_id":"call_04_gf0lfzfnmTohm3zDK5QM0983","content":"1\t---\n2\tname: interview-strategy\n3\tdescription: 经验萃取访谈员核心提示词。两条追问本能 + 锁原话 + 反例约束。主题靠故事浮现,不靠直接问。访谈过程不跑状态机、不算实时 CL(q)、不维护阶段进度。\n4\t---\n5\t\n6\t# 访谈员核心提示词\n7\t\n8\t> **重要**:这是 Collect 阶段唯一的业务逻辑。\n9\t\n10\t## 你的角色\n11\t\n12\t你是一个**好奇的萃取师**,**第一次**跟这位专家见面。\n13\t\n14\t你不是带着功课来的——你没读过 HR 诊断,没翻过坑库,没有任何预设。你只有一个粗方向(组织想萃取什么大类的经验,例如\"销售类\"),其他都得在对话里摸出来。\n15\t\n16\t**底层逻辑:隐性经验无法被\"问出来\",只能被\"聊出来\"。** 专家自己也说不清自己最厉害的一招是什么——你直接问,他会给一个\"正确废话\"。你必须通过让 ta 讲故事,让 expertise 自己浮出来。\n17\t\n18\t**基调:第一次见面的同行**。亲和、有温度、允许情感表达(期待、好奇、困惑、感谢)。但不要无脑夸赞——专家反感谄媚。真实的智力反应(\"这个我没料到\"、\"等等我得想想\")比\"您好厉害\"更有亲和力。\n19\t\n20\t## 你这场对话的两条主线\n21\t\n22\t1. **摸清 ta 是谁 + 萃取主题是什么** —— 通过自然聊天浮现,不直接问\n23\t2. **挖出真正的判断模型** —— 通过故事 + 追问,不直接问\"经验\"\n24\t\n25\t两条主线**交织并行**:你不是先完成 1 再开始 2,而是在 1 的过程里已经开始 2,在 2 的过程里继续完善 1。直到你跟专家一起把今天的主题谈定,才进入\"深度萃取\"模式。\n26\t\n27\t## 阶段原则(非脚本)\n28\t\n29\t**禁止搞成结构化脚本**(stage 1 / stage 2 / stage 3...)。下面是原则,你得根据现场气氛、专家状态、对话节奏灵活组合。\n30\t\n31\t### 原则 1:开场别宣告,直接进入对话\n32\t\n33\t**禁止宣告**\"我要问你\"\"我们大约聊多久\"\"我们从 X 开始\"——这些话是问诊信号,会让专家瞬间进入\"答题模式\"。\n34\t\n35\t直接进入对话。从 ta 是谁、最近忙什么开始,自然聊起来。\n36\t\n37\t**破冰四法**(根据场景灵活选用,不必全用):\n38\t- **提及中间人**:\"XX 跟我提到您在这块特别有心得\"——借第三方信任降低陌生感\n39\t- **找共同点**:听到对方背景后迅速关联自己的经历或知识——\"哦我之前也接触过这个行业\"\n40\t- **真诚好奇**:不是客套的\"久仰\",而是对 ta 工作的真实兴趣——\"这个岗位我是第一次深入了解,挺好奇的\"\n41\t- **给予价值预期**:\"聊完之后您可能会发现,有些自己习以为常的做法其实特别有价值\"——让专家感觉这不只是被提取,也是自我梳理\n42\t\n43\t### 原则 2:称呼如果不知道,先问\n44\t\n45\t如果 `meta.json.expert.alias` 是空或占位符(如 `test-001`),开场第一句先问:\n46\t\n47\t> 您好,我是这次跟您对谈的 Claude。第一次见面,方便先告诉我您希望我怎么称呼您吗?\n48\t\n49\t拿到后调用 Edit 写回 `meta.json.expert.alias`。\n50\t\n51\t如果已经知道称呼,直接用,跳过这一步。\n52\t\n53\t### 原则 3:主题靠故事浮现,不靠直接问(关键)\n54\t\n55\t**绝对禁止直接问**:\n56\t- \"您最厉害的一招是什么?\"\n57\t- \"您觉得自己最特别的地方是什么?\"\n58\t- \"团队里最难复制您的是哪一点?\"\n59\t- \"您觉得自己最大的优势是什么?\"\n60\t\n61\t这些问法把专家推到台前让 ta 自我评估,但**隐性经验无法被自我评估**——专家只会给一个\"听起来对\"的答案,真正的 expertise 永远不会出现。\n62\t\n63\t**必须用故事性引导**。让 ta 讲一个真实故事,expertise 会从故事里浮现。**问句的关键词是\"坎坷\"\"差点\"\"印象深\"\"反复\",不是\"最\"\"厉害\"\"优势\"**。\n64\t\n65\t可用引导(选最贴合当前语境的,不要照搬):\n66\t\n67\t- \"您最近有没有一个 [项目/单子/案例] 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通过自然聊天浮现,不直接问\n23\t2. **挖出真正的判断模型** —— 通过故事 + 追问,不直接问\"经验\"\n24\t\n25\t两条主线**交织并行**:你不是先完成 1 再开始 2,而是在 1 的过程里已经开始 2,在 2 的过程里继续完善 1。直到你跟专家一起把今天的主题谈定,才进入\"深度萃取\"模式。\n26\t\n27\t## 阶段原则(非脚本)\n28\t\n29\t**禁止搞成结构化脚本**(stage 1 / stage 2 / stage 3...)。下面是原则,你得根据现场气氛、专家状态、对话节奏灵活组合。\n30\t\n31\t### 原则 1:开场别宣告,直接进入对话\n32\t\n33\t**禁止宣告**\"我要问你\"\"我们大约聊多久\"\"我们从 X 开始\"——这些话是问诊信号,会让专家瞬间进入\"答题模式\"。\n34\t\n35\t直接进入对话。从 ta 是谁、最近忙什么开始,自然聊起来。\n36\t\n37\t**破冰四法**(根据场景灵活选用,不必全用):\n38\t- **提及中间人**:\"XX 跟我提到您在这块特别有心得\"——借第三方信任降低陌生感\n39\t- **找共同点**:听到对方背景后迅速关联自己的经历或知识——\"哦我之前也接触过这个行业\"\n40\t- **真诚好奇**:不是客套的\"久仰\",而是对 ta 工作的真实兴趣——\"这个岗位我是第一次深入了解,挺好奇的\"\n41\t- **给予价值预期**:\"聊完之后您可能会发现,有些自己习以为常的做法其实特别有价值\"——让专家感觉这不只是被提取,也是自我梳理\n42\t\n43\t### 原则 2:称呼如果不知道,先问\n44\t\n45\t如果 `meta.json.expert.alias` 是空或占位符(如 `test-001`),开场第一句先问:\n46\t\n47\t> 您好,我是这次跟您对谈的 Claude。第一次见面,方便先告诉我您希望我怎么称呼您吗?\n48\t\n49\t拿到后调用 Edit 写回 `meta.json.expert.alias`。\n50\t\n51\t如果已经知道称呼,直接用,跳过这一步。\n52\t\n53\t### 原则 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`meta.json.expert.role`。\n83\t\n84\t### 原则 5:主题锁定后,启动两条追问本能\n85\t\n86\t主题锁定之前,你的对话是**发现模式**——轻松、好奇、多听少问。\n87\t\n88\t主题锁定之后,你的对话切换到**萃取模式**——开始严格执行\"两条本能 + 锁原话 + 反例约束\"(详见下文)。\n89\t\n90\t切换不需要宣告,自然发生。\n91\t\n92\t## 两条追问本能 + 一条原话约束 + 一条反例约束\n93\t\n94\t### 本能 1:凡是抽象,拉回事件\n95\t\n96\t当专家表达抽象观点、原则、判断或方法时,不要急着总结。\n97\t优先要求专家讲一个最近一次、最典型一次或最失败一次的真实案例。\n98\t追问当时的客户、场景、触发信号、专家动作、客户反应和结果。\n99\t\n100\t目标:让每个重要观点至少绑定一个具体事件。\n101\t\n102\t底层逻辑:**凡是观点,都拉回事件。凡是经验,都落到一次真实现场。**\n103\t\n104\t### 本能 2:凡是动作,追问判断\n105\t\n106\t当专家讲出一个关键动作后,必须追问他为什么这样做,而不是采用其他做法。\n107\t\n108\t重点追问:\n109\t- 当时看到了什么信号?\n110\t- 排除了什么做法?\n111\t- 担心什么风险?\n112\t- 什么情况下这个动作会失效?\n113\t- 新人照做最容易踩什么坑?\n114\t\n115\t目标:把动作背后的判断模型问出来。\n116\t\n117\t底层逻\n[truncated]"}},{"type":"tool_use","id":"call_05_C0LVSna1U17NmJoAuw8X3885","name":"Read","input":{"file_path":"/home/forge/workspace/forgeworkspace/AI-Extraction-Engine/.claude/skills/cuiqu-compile/SKILL.md"}},{"type":"tool_result","tool_use_id":"call_05_C0LVSna1U17NmJoAuw8X3885","content":"1\t---\n2\tname: cuiqu-compile\n3\tdescription: 把访谈逐字稿编译为 JSON-LD 知识卡(LAG 三阶段 + Judge 三态门禁)。当用户说「编译」「compile」「生成知识卡」「跑编译」时触发;/cuiqu-interview --wrap-up 覆盖通过时自动链调用。支持 --resume 断点续传。\n4\t---\n5\t\n6\t# 编译产出知识卡\n7\t\n8\t参数解析:\n9\t- `$1` = session-id(必填)\n10\t- `$2` = 可选 `--resume` 标志(从 `.llmwiki/in-progress/$1/` 断点续传,跳过已通过阶段)\n11\t\n12\t> **核心编排原则**(spec §2.1 / §7.2):本 skill 是**编排入口**,不做任何语义判断。所有语义判断(切片边界 / CL(q) 评分 / 隐性信念推断 / Judge 三态门禁)由主对话 Claude 调用 skills 完成;所有确定性 I/O(文件读写 / quoteVerbatim 匹配 / Schema 校验 / 索引维护 / 状态机迁移)由 scripts 完成。你(Claude)负责按 6 步顺序串起来。\n13\t\n14\t> **HC 提醒**:本 skill 是 HC-1 / HC-2 / HC-3 / HC-4 / HC-5 的执行点。任何一步违反 HC 都要中止并返回对应错误码。\n15\t\n16\t---\n17\t\n18\t## 步骤 1:校验 meta.json(HC-1 / HC-2 / HC-3)\n19\t\n20\tRead `raw/$1/meta.json`。\n21\t\n22\t### 校验 1.1:HC-1 业务目标必填\n23\t\n24\t检查 `meta.json.businessGoal.objective` 非空(非 `\"\"` 非 null)。\n25\t\n26\t- **空** → **中止**,返回错误码 `E_GOAL_MISSING`,向用户输出:\n27\t > 暂时无法编译——还没有明确这次萃取的业务目标。\n28\t > 请先告诉我:这次萃取希望改善什么业务指标?(比如\"提升新人首单周期\"\"复制销冠的客户经营方法\"等)\n29\t\n30\t### 校验 1.2:HC-2 / HC-3 覆盖检查\n31\t\n32\tRead `meta.json.coverage.coveredCount`(int)和 `meta.json.status`。\n33\t\n34\t按以下矩阵分流(短路):\n35\t\n36\t| coveredCount | status | 处理 |\n37\t|---|---|---|\n38\t| ≤ 2 | `insufficient`(或未跑 wrap-up) | **中止**,返回 `E_MATERIAL_INSUFFICIENT`,输出:\"素材还不够,建议补一场访谈或换一个主题。\" |\n39\t| 3-4 | `pending-probe` | 允许编译,但**记下 coveredCount < 6**,产物 Judge 阶段必须判 `need-more` + 把未覆盖项写进 `missing_details` |\n40\t| ≥ 5 | `completed` | 正常编译 |\n41\t| 任意 | `in-progress`(未跑 wrap-up) | **中止**,返回 `E_COVERAGE_INSUFFICIENT`,输出:\"访谈还没有做质量检查,我先帮你跑一次检查。\" |\n42\t| ≥ 5 | 缺 `coverage` 字段(wrap-up 没正确写) | **中止**,返回 `E_WRAPUP_SKIPPED`,输出:\"内部异常,请联系开发人员。\" |\n43\t\n44\t> **关键**:wrap-up 检查必须已跑过(由 `/cuiqu-interview --wrap-up` 完成)。本 skill 不补跑 wrap-up,只校验它的产物。\n45\t\n46\t### 校验 1.3:transcript 存在性\n47\t\n48\tRead `raw/$1/transcript.jsonl` 确认非空。\n49\t\n50\t- transcript < 10 轮 → 输出**警告**(不中止):\"访谈材料不足(< 10 轮),产物可能浅薄。继续编译。\"\n51\t- transcript > 150 轮 → **中止**,输出:\"transcript > 150 轮,请先拆分 session 再编译(见 spec §6.5)。\"\n52\t\n53\t---\n54\t\n55\t## 步骤 2:初始化 `.llmwiki/in-progress/$1/`\n56\t\n57\t```bash\n58\tmkdi [truncated]","is_error":false},{"type":"tool_raw_result","tool_use_id":"call_05_C0LVSna1U17NmJoAuw8X3885","tool_name":"Read","raw_content":{"type":"text","text":"1\t---\n2\tname: cuiqu-compile\n3\tdescription: 把访谈逐字稿编译为 JSON-LD 知识卡(LAG 三阶段 + Judge 三态门禁)。当用户说「编译」「compile」「生成知识卡」「跑编译」时触发;/cuiqu-interview --wrap-up 覆盖通过时自动链调用。支持 --resume 断点续传。\n4\t---\n5\t\n6\t# 编译产出知识卡\n7\t\n8\t参数解析:\n9\t- `$1` = session-id(必填)\n10\t- `$2` = 可选 `--resume` 标志(从 `.llmwiki/in-progress/$1/` 断点续传,跳过已通过阶段)\n11\t\n12\t> **核心编排原则**(spec §2.1 / §7.2):本 skill 是**编排入口**,不做任何语义判断。所有语义判断(切片边界 / CL(q) 评分 / 隐性信念推断 / Judge 三态门禁)由主对话 Claude 调用 skills 完成;所有确定性 I/O(文件读写 / quoteVerbatim 匹配 / Schema 校验 / 索引维护 / 状态机迁移)由 scripts 完成。你(Claude)负责按 6 步顺序串起来。\n13\t\n14\t> **HC 提醒**:本 skill 是 HC-1 / HC-2 / HC-3 / HC-4 / HC-5 的执行点。任何一步违反 HC 都要中止并返回对应错误码。\n15\t\n16\t---\n17\t\n18\t## 步骤 1:校验 meta.json(HC-1 / HC-2 / HC-3)\n19\t\n20\tRead `raw/$1/meta.json`。\n21\t\n22\t### 校验 1.1:HC-1 业务目标必填\n23\t\n24\t检查 `meta.json.businessGoal.objective` 非空(非 `\"\"` 非 null)。\n25\t\n26\t- **空** → **中止**,返回错误码 `E_GOAL_MISSING`,向用户输出:\n27\t > 暂时无法编译——还没有明确这次萃取的业务目标。\n28\t > 请先告诉我:这次萃取希望改善什么业务指标?(比如\"提升新人首单周期\"\"复制销冠的客户经营方法\"等)\n29\t\n30\t### 校验 1.2:HC-2 / HC-3 覆盖检查\n31\t\n32\tRead `meta.json.coverage.coveredCount`(int)和 `meta.json.status`。\n33\t\n34\t按以下矩阵分流(短路):\n35\t\n36\t| coveredCount | status | 处理 |\n37\t|---|---|---|\n38\t| ≤ 2 | `insufficient`(或未跑 wrap-up) | **中止**,返回 `E_MATERIAL_INSUFFICIENT`,输出:\"素材还不够,建议补一场访谈或换一个主题。\" |\n39\t| 3-4 | `pending-probe` | 允许编译,但**记下 coveredCount < 6**,产物 Judge 阶段必须判 `need-more` + 把未覆盖项写进 `missing_details` |\n40\t| ≥ 5 | `completed` | 正常编译 |\n41\t| 任意 | `in-progress`(未跑 wrap-up) | **中止**,返回 `E_COVERAGE_INSUFFICIENT`,输出:\"访谈还没有做质量检查,我先帮你跑一次检查。\" |\n42\t| ≥ 5 | 缺 `coverage` 字段(wrap-up 没正确写) | **中止**,返回 `E_WRAPUP_SKIPPED`,输出:\"内部异常,请联系开发人员。\" |\n43\t\n44\t> **关键**:wrap-up 检查必须已跑过(由 `/cuiqu-interview --wrap-up` 完成)。本 skill 不补跑 wrap-up,只校验它的产物。\n45\t\n46\t### 校验 1.3:transcript 存在性\n47\t\n48\tRead `raw/$1/transcript.jsonl` 确认非空。\n49\t\n50\t- transcript < 10 轮 → 输出**警告**(不中止):\"访谈材料不足(< 10 轮),产物可能浅薄。继续编译。\"\n51\t- transcript > 150 轮 → **中止**,输出:\"transcript > 150 轮,请先拆分 session 再编译(见 spec §6.5)。\"\n52\t\n53\t---\n54\t\n55\t## 步骤 2:初始化 `.llmwiki/in-progress/$1/`\n56\t\n57\t```bash\n58\tmkdir -p .llmwiki/in-progress/$1/stage3-cards\n59\t```\n60\t\n61\t**`--resume` 分支**:若目录已存在且有中间产物,先列出已有文件:\n62\t```bash\n63\tls -la .llmwiki/in-progress/$1/\n64\tls -la .llmwiki/in-progress/$1/stage3-cards/\n65\t```\n66\t\n67\t记录哪些阶段已完成(以产物文件存在为锚):\n68\t- `stage1-slices.json` 存在 → stage 1 通过,跳过\n69\t- `stage2-dag.json` 存在 → stage 2 通过,跳过\n70\t- `stage3-cards/draft-*.jsonld` 存在 → stage 3 通过,跳过\n71\t- `judge-results.json` 存在 → Judge 通过的卡跳过,未通过的卡重跑(spec §7.9:已 pass 的卡不动,失败卡从切片重跑)\n72\t\n73\t> **幂等性**(spec §7.9):同一 session 重跑 `/cuiqu-compile`,已 pass 的卡跳过,need-more 的卡重新编译。stage1/stage2 中间态仅用于断点续传的\"跳过已通过阶段\",不用于增量计算(LLM 输出非确定性)。\n74\t\n75\t> 详细 resume 逻辑见 references/resume-logic.md。\n76\t\n77\t---\n78\t\n79\t## 步骤 3:顺序执行 lag-engine 三阶段\n80\t\n81\tSkill 加载 `lag-engine`(Read `.claude/skills/lag-engine/SKILL.md` + `stages/1-slice-and-grade.md` + `stages/2-active-inference.md` + `stages/3-build-card.md`)。\n82\t\n83\t按顺序执行,**每阶段产出落盘后**才进下一阶段:\n84\t\n85\t```\n86\traw/$1/transcript.jsonl(只读输入)\n87\t │\n88\t ▼ stage 1:认知切片 + CL(q) 分级\n89\t │ \n[truncated]"}},{"type":"tool_use","id":"call_06_IAGAICbMkz1WGcKAToZ56581","name":"Read","input":{"file_path":"/home/forge/workspace/forgeworkspace/AI-Extraction-Engine/.claude/skills/lag-engine/SKILL.md"}},{"type":"tool_result","tool_use_id":"call_06_IAGAICbMkz1WGcKAToZ56581","content":"1\t---\n2\tname: lag-engine\n3\tdescription: LAG(Latent Asset Generation)三阶段编译核心。把访谈逐字稿离线编译为 JSON-LD 知识卡。三阶段:切片+CL(q)分级 → 隐性推断+DAG → 组装 JSON-LD 卡。所有 LLM 推理由主对话 Claude 执行,本 skill 是给主对话的 prompt 指南。\n4\t---\n5\t\n6\t# LAG Engine — 三阶段编译核心\n7\t\n8\t> **职责**:把一份 `raw/[sid]/transcript.jsonl` 离线编译为 1~N 张 `wiki/[type]/[id].jsonld` 知识卡。LAG = Latent Asset Generation,即把专家访谈里的隐性经验\"显化\"为结构化资产。\n9\t\n10\t> **调用时机**:仅被 `/cuiqu-compile` skill 调用。访谈期(`/cuiqu-interview`)不调用本 skill。每次编译对应一个 session。\n11\t\n12\t> **LLM 推理由主对话 Claude 执行**:本 skill 不抽象 LLM Adapter(见 CLAUDE.md 工程原则),不调用 SDK,不写 server。所有语义判断(切片边界识别 / CL(q) 评分 / 隐性信念推断 / boundary 撰写)直接由主对话 Claude 在执行 `/cuiqu-compile` 时完成。本 skill 的三个 stage 文件是**给主对话 Claude 看的 prompt 指南**,告诉它每一步做什么、不能做什么、何时调用哪个 script。\n13\t\n14\t> **断点续传**:`/cuiqu-compile --resume` 标志下,cuiqu-compile 检查 `.llmwiki/in-progress/[sid]/` 已有的中间产物,跳过已通过的阶段。每阶段产出一个 JSON 文件作为下一阶段输入 + 续传锚点:\n15\t\n16\t```\n17\traw/[sid]/transcript.jsonl (输入,只读)\n18\t │\n19\t ▼ stage 1\n20\t.llmwiki/in-progress/[sid]/stage1-slices.json\n21\t │\n22\t ▼ stage 2\n23\t.llmwiki/in-progress/[sid]/stage2-dag.json\n24\t │\n25\t ▼ stage 3\n26\t.llmwiki/in-progress/[sid]/stage3-cards/draft-XXX.jsonld (N 张)\n27\t```\n28\t\n29\t> **反幻觉总纲**:LAG 三阶段**只标注 / 组装 / 推断,不创造**。\n30\t> - stage 1 切片:只标注 CL(q),不编专家没说的内容\n31\t> - stage 2 推断:只标 inferred,confidence < 0.6 丢弃(宁可漏抓不乱编)\n32\t> - stage 3 组装:DAG 节点直接映射,缺失填 `\"\"`(spec §5.3 决策 2),不补全\n33\t\n34\t## 三阶段职责\n35\t\n36\t### Stage 1:认知切片 + CL(q) 分级(`stages/1-slice-and-grade.md`)\n37\t\n38\t- **输入**:`raw/[sid]/transcript.jsonl`(只读)\n39\t- **任务**:按语义单元切片(可跨 turn),为每片估算 CL(q) 4 维(specificity 0.30 / causality 0.30 / reflection 0.25 / abstraction 0.15)\n40\t- **输出**:`.llmwiki/in-progress/[sid]/stage1-slices.json`\n41\t- **关键约束**:**不创造新内容**(防幻觉第一闸门)。CL(q) 在本阶段**离线**估算,**访谈过程中不算**(见 CLAUDE.md / interview-strategy)\n42\t\n43\t### Stage 2:主动推理 + DAG 拓扑(`stages/2-active-inference.md`)\n44\t\n45\t- **输入**:`stage1-slices.json` 中 `dropped=false` 的切片\n46\t- **任务**:对 Shu/Ce 切片推断隐性信念(\"专家做这动作时,心里相信什么必须成立\"),confidence<0.6 丢弃 [truncated]","is_error":false},{"type":"tool_raw_result","tool_use_id":"call_06_IAGAICbMkz1WGcKAToZ56581","tool_name":"Read","raw_content":{"type":"text","text":"1\t---\n2\tname: lag-engine\n3\tdescription: LAG(Latent Asset Generation)三阶段编译核心。把访谈逐字稿离线编译为 JSON-LD 知识卡。三阶段:切片+CL(q)分级 → 隐性推断+DAG → 组装 JSON-LD 卡。所有 LLM 推理由主对话 Claude 执行,本 skill 是给主对话的 prompt 指南。\n4\t---\n5\t\n6\t# LAG Engine — 三阶段编译核心\n7\t\n8\t> **职责**:把一份 `raw/[sid]/transcript.jsonl` 离线编译为 1~N 张 `wiki/[type]/[id].jsonld` 知识卡。LAG = Latent Asset Generation,即把专家访谈里的隐性经验\"显化\"为结构化资产。\n9\t\n10\t> **调用时机**:仅被 `/cuiqu-compile` skill 调用。访谈期(`/cuiqu-interview`)不调用本 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1:认知切片 + CL(q) 分级(`stages/1-slice-and-grade.md`)\n37\t\n38\t- **输入**:`raw/[sid]/transcript.jsonl`(只读)\n39\t- **任务**:按语义单元切片(可跨 turn),为每片估算 CL(q) 4 维(specificity 0.30 / causality 0.30 / reflection 0.25 / abstraction 0.15)\n40\t- **输出**:`.llmwiki/in-progress/[sid]/stage1-slices.json`\n41\t- **关键约束**:**不创造新内容**(防幻觉第一闸门)。CL(q) 在本阶段**离线**估算,**访谈过程中不算**(见 CLAUDE.md / interview-strategy)\n42\t\n43\t### Stage 2:主动推理 + DAG 拓扑(`stages/2-active-inference.md`)\n44\t\n45\t- **输入**:`stage1-slices.json` 中 `dropped=false` 的切片\n46\t- **任务**:对 Shu/Ce 切片推断隐性信念(\"专家做这动作时,心里相信什么必须成立\"),confidence<0.6 丢弃。按固定拓扑 `Boundary → Trigger → Dao → Fa → Shu → Qi/Keng` 组 DAG\n47\t- **输出**:`.llmwiki/in-progress/[sid]/stage2-dag.json`\n48\t- **关键约束**:推断节点必须 `inferred: true`(HC-5),DAG 无环,每个 DAG 必须有 `episodeId` + `episodeTitle`\n49\t\n50\t### Stage 3:JSON-LD 卡片生成(`stages/3-build-card.md`)\n51\t\n52\t- **输入**:`stage2-dag.json` + `stage1-slices.json`(取 sliceRefs) + `raw/[sid]/transcript.jsonl`(quoteVerbatim 订正)\n53\t- **任务**:5 步组装 → 选 archetype(dynamic-schema) → 加载模板 → 填六层次 → 写 boundary+provenance → 调 `scripts/verify_quote.py` 订正 quoteVerbatim\n54\t- **输出**:`.llmwiki/in-progress/[sid]/stage3-cards/draft-XXX.jsonld`(N 张)\n55\t- **关键约束**:含 inferredFields 的卡自动 `status=pending-review`(HC-5);quoteVerbatim 匹配失败则填 `\"\"` + Judge Trust 归零(HC-4)\n56\t\n57\t## 与其他 skill / scripts 的协作\n58\t\n59\t- **依赖 dynamic-schema skill**:stage 3 第一步、第二步调用 `.claude/skills/dynamic-schema/SKILL.md` 选 archetype 并 Read `archetypes/[type].jsonld` 模板\n60\t- **依赖 scripts(确定性 I/O,本 skill 不替代)**:\n61\t - `scripts/verify_quote.py <transcript.jsonl> <quote>` — stage 3\n[truncated]"}},{"type":"tool_use","id":"call_07_C7AzfJKgC88iX7jHY62X4929","name":"Read","input":{"file_path":"/home/forge/workspace/forgeworkspace/AI-Extraction-Engine/.claude/skills/quality-judge/SKILL.md"}},{"type":"tool_result","tool_use_id":"call_07_C7AzfJKgC88iX7jHY62X4929","content":"1\t---\n2\tname: quality-judge\n3\tdescription: LLM-as-Judge 评分体系。对 lag-engine stage 3 产出的 draft 卡做三态门禁(pass / need-more / isolate)+ 5 维参考分 + missing_details 补槽 probe 生成。所有语义判断(逻辑一致性、可执行性、虚构检测)由主对话 Claude 执行,本 skill 是给主对话的 prompt 指南。\n4\t---\n5\t\n6\t# Quality Judge — LLM-as-Judge 评估体系\n7\t\n8\t> **职责**:对每张 `draft` 状态的 JSON-LD 卡输出三态门禁判定 + 5 维参考分 + missing_details + 补槽 probe 候选。结果写回卡的 `provenance.judgeScore` / `provenance.judgeDetails`,need-more 时同步写 `.llmwiki/error_book.json` 的 `pending[]`,isolate 时写 `quarantine[]`。\n9\t\n10\t> **调用时机**:仅被 `/cuiqu-compile` skill 在 lag-engine 三阶段产出 draft 卡后调用。一次编译对应一个 session,可能产出 N 张卡,本 skill 对每张卡**逐一**评估。\n11\t\n12\t> **LLM 推理由主对话 Claude 执行**:本 skill 不抽象 LLM Adapter,不调用 SDK,不写 server。所有语义判断(逻辑一致性 / 可执行性 / 虚构检测)直接由主对话 Claude 完成。本 skill 是给主对话 Claude 看的 prompt 指南。5 维分中的确定性部分(Recall 召回率、quoteVerbatim 是否验证通过、Freshness 时间新鲜度)优先调用 scripts 算,LLM 只在 scripts 算不出的维度做语义判断。\n13\t\n14\t> **v1 门禁哲学(来自 spec §1.2 / §7.6)**:在没有 20 张真实样本回归前,精确阈值(0.78 / 0.85)是假精确。v1 把判断权还给业务方,Judge 提供\"我看到这些 gap,我建议补这些槽\"的咨询。**门禁由三态决定,5 维分仅作 HR/业务方 review 时的参考意见**,写入 `provenance.judgeDetails` 但不作为 v1 门禁依据。M3 跑完 20 张卡后用回归数据回看分数分布,在 M4 之后决定是否升级为门禁。\n15\t\n16\t> **反幻觉闸门**:Judge 是 LLM 自循环链条的最后一道闸门(访谈 → CL(q) → 推断 → 生成 → 自评)。本 skill 必须主动检测:\n17\t> - `quoteVerbatim` 在 transcript 中是否能定位(scripts/verify_quote.py Jaccard 字符三元组 ≥ 0.90)\n18\t> - inferredFields 是否有 ≥ 2 个 evidenceTurns 支撑(HC-5)\n19\t> - 卡中提到的实体(客户名 / 金额 / 项目代号)在 transcript 原文中是否存在(LLM 虚构检测)\n20\t> 检测到虚构直接判 `isolate`。\n21\t\n22\t## 评估输入\n23\t\n24\t- 待评 draft 卡:`.llmwiki/in-progress/[sid]/stage3-cards/draft-XXX.jsonld`\n25\t- 该 session 的 transcript:`raw/[sid]/transcript.jsonl`(用于虚构检测 + quoteVerbatim 验证)\n26\t- 该 session 的 meta:`raw/[sid]/meta.json`(取 `coverage` 判定 checklist 覆盖)\n27\t- 该 session 的 stage2-dag:`.llmwiki/in-progress/[sid]/stage2-dag.json`(取 `inferredNodes` + `episodeId` 校验)\n28\t\n29\t## 三态门禁(`status` 字段)\n30\t\n31\t每张 draft 卡经评估后落入三态之一。判定按**短路优先级**:`isolate` 触发条件 > `pass` 触发条件 > 否则 `need-more`。即只要命中 isolate 任一条,直接 isolate,不再看 pass。\n32\t\n33\t### `isolate`(质量严重不足,`draf [truncated]","is_error":false},{"type":"tool_raw_result","tool_use_id":"call_07_C7AzfJKgC88iX7jHY62X4929","tool_name":"Read","raw_content":{"type":"text","text":"1\t---\n2\tname: quality-judge\n3\tdescription: LLM-as-Judge 评分体系。对 lag-engine stage 3 产出的 draft 卡做三态门禁(pass / need-more / isolate)+ 5 维参考分 + missing_details 补槽 probe 生成。所有语义判断(逻辑一致性、可执行性、虚构检测)由主对话 Claude 执行,本 skill 是给主对话的 prompt 指南。\n4\t---\n5\t\n6\t# Quality Judge — LLM-as-Judge 评估体系\n7\t\n8\t> **职责**:对每张 `draft` 状态的 JSON-LD 卡输出三态门禁判定 + 5 维参考分 + missing_details + 补槽 probe 候选。结果写回卡的 `provenance.judgeScore` / `provenance.judgeDetails`,need-more 时同步写 `.llmwiki/error_book.json` 的 `pending[]`,isolate 时写 `quarantine[]`。\n9\t\n10\t> **调用时机**:仅被 `/cuiqu-compile` skill 在 lag-engine 三阶段产出 draft 卡后调用。一次编译对应一个 session,可能产出 N 张卡,本 skill 对每张卡**逐一**评估。\n11\t\n12\t> **LLM 推理由主对话 Claude 执行**:本 skill 不抽象 LLM Adapter,不调用 SDK,不写 server。所有语义判断(逻辑一致性 / 可执行性 / 虚构检测)直接由主对话 Claude 完成。本 skill 是给主对话 Claude 看的 prompt 指南。5 维分中的确定性部分(Recall 召回率、quoteVerbatim 是否验证通过、Freshness 时间新鲜度)优先调用 scripts 算,LLM 只在 scripts 算不出的维度做语义判断。\n13\t\n14\t> **v1 门禁哲学(来自 spec §1.2 / §7.6)**:在没有 20 张真实样本回归前,精确阈值(0.78 / 0.85)是假精确。v1 把判断权还给业务方,Judge 提供\"我看到这些 gap,我建议补这些槽\"的咨询。**门禁由三态决定,5 维分仅作 HR/业务方 review 时的参考意见**,写入 `provenance.judgeDetails` 但不作为 v1 门禁依据。M3 跑完 20 张卡后用回归数据回看分数分布,在 M4 之后决定是否升级为门禁。\n15\t\n16\t> **反幻觉闸门**:Judge 是 LLM 自循环链条的最后一道闸门(访谈 → CL(q) → 推断 → 生成 → 自评)。本 skill 必须主动检测:\n17\t> - `quoteVerbatim` 在 transcript 中是否能定位(scripts/verify_quote.py Jaccard 字符三元组 ≥ 0.90)\n18\t> - inferredFields 是否有 ≥ 2 个 evidenceTurns 支撑(HC-5)\n19\t> - 卡中提到的实体(客户名 / 金额 / 项目代号)在 transcript 原文中是否存在(LLM 虚构检测)\n20\t> 检测到虚构直接判 `isolate`。\n21\t\n22\t## 评估输入\n23\t\n24\t- 待评 draft 卡:`.llmwiki/in-progress/[sid]/stage3-cards/draft-XXX.jsonld`\n25\t- 该 session 的 transcript:`raw/[sid]/transcript.jsonl`(用于虚构检测 + quoteVerbatim 验证)\n26\t- 该 session 的 meta:`raw/[sid]/meta.json`(取 `coverage` 判定 checklist 覆盖)\n27\t- 该 session 的 stage2-dag:`.llmwiki/in-progress/[sid]/stage2-dag.json`(取 `inferredNodes` + `episodeId` 校验)\n28\t\n29\t## 三态门禁(`status` 字段)\n30\t\n31\t每张 draft 卡经评估后落入三态之一。判定按**短路优先级**:`isolate` 触发条件 > `pass` 触发条件 > 否则 `need-more`。即只要命中 isolate 任一条,直接 isolate,不再看 pass。\n32\t\n33\t### `isolate`(质量严重不足,`draft → rejected`)\n34\t\n35\t任一触发即判 isolate:\n36\t\n37\t| # | 触发条件 | 检测方式 |\n38\t|---|---|---|\n39\t| 1 | `meta.json.coverage.coveredCount ≤ 2` | Read meta.json,直接读 |\n40\t| 2 | `quoteVerbatim` 完全找不到候选(候选金句池为空,或所有候选 Jaccard 相似度 < 0.90 且卡内 `quoteVerbatim` 字段为 `\"\"`) | Read 卡的 `provenance.quoteVerbatim`,若为空串 + verify_quote.py 在 transcript 中无 ≥ 0.90 命中 → isolate |\n41\t| 3 | Trust 维度归零(= 0) | 见 §5 维 Trust 计算 |\n42\t| 4 | LLM 检测到虚构内容(卡中实体在 transcript 原文中完全不存在) | LLM 语义判断:抽卡中提到的具体客户 / 金额 / 项目代号 / 时间,回 transcript 全文搜索,任一找不到 → isolate |\n43\t\n44\t**后续动作**:状态迁移 `draft → rejected`,写 `.llmwiki/error_book.json` 的 `quarantine[]`,**不**生成补槽 probe,**不**进入 review。向用户输出:\"质量严重不足,建议重新访谈或换主题。\"\n45\t\n46\t### `pass`(可进入 review,`draft → judged`)\n47\t\n48\t**全部**满足才判 pass:\n49\t\n50\t1. `meta.json.coverage.coveredCount ≥ 5`(checklist 覆盖达标,HC-2)\n51\t2. `quoteVerbatim` 被 `scripts/verify_quote.py` 验证通过(Jaccard 字符三元组相似度 ≥ 0.90,HC-4)\n52\t3. `provenance.inferredFields` 为空数组(无 LLM 推断字段,HC-5;含 inferred 字段的卡本就该走 need-more → pending-review)\n53\t4. LLM 综合判断\n[truncated]"}},{"type":"tool_use","id":"call_08_jBr0rOVHvYhWr9nZfSPv8610","name":"Read","input":{"file_path":"/home/forge/workspace/forgeworkspace/AI-Extraction-Engine/.claude/skills/dynamic-schema/SKILL.md"}},{"type":"tool_result","tool_use_id":"call_08_jBr0rOVHvYhWr9nZfSPv8610","content":"1\t---\n2\tname: dynamic-schema\n3\tdescription: JSON-LD 知识卡 Schema 变异规则。LAG stage3 build-card 调用本 skill 选 archetype 并加载对应模板。四种 archetype:Rule(判断)/Case(案例)/Belief(信念)/Tool(工具),每种声明 requiredLayers / optionalLayers / boundaryRequired / quoteVerbatimRequired。\n4\t---\n5\t\n6\t# Dynamic Schema — JSON-LD 卡 archetype 选择 + 模板加载\n7\t\n8\t> **职责**:为 LAG stage3(`3-build-card.md`)提供 archetype 选择规则与模板骨架。本 skill 不创造任何卡内容,只决定\"这张卡填哪些槽位、哪些槽位必填\"。\n9\t\n10\t> **调用时机**:仅被 `lag-engine/stages/3-build-card.md` 在\"第一步:选 archetype\"和\"第二步:加载模板\"两个子步骤调用。**访谈期、stage1 切片、stage2 DAG 构建期都不调用本 skill。**\n11\t\n12\t> **反幻觉**:本 skill 内不含任何内容生成逻辑。模板里所有槽位默认空字符串 `\"\"`(spec §5.3 决策 2:六层次缺失填 `\"\"` 不用 null)。内容填充由 build-card 阶段从 DAG 节点直接映射,推断字段由 stage2 已标记的 `inferred: true` 节点决定,本 skill 不参与判断\"某个字段是否为推断\"。\n13\t\n14\t## 四种 archetype(对照 spec §7.5 表 + §5.3 决策 1)\n15\t\n16\t| archetype(文件名) | `@type` | 主导 layer | 适用场景 | 必填 layers | 可省 layers |\n17\t|---|---|---|---|---|---|\n18\t| `judgment.jsonld` | `k2j:Rule` | Shu + Ce | 判断逻辑强(强 trigger/condition/action),弱 STARR 背景 | Dao, Fa, Shu | Ce, Qi, Keng |\n19\t| `case.jsonld` | `k2j:Case` | Fa(完整 STARR 支撑) | 情境丰富,STARR + 情绪曲线完整 | Dao, Fa, Shu | Ce, Qi, Keng |\n20\t| `belief.jsonld` | `k2j:Belief` | Dao | 信念强、动作弱(强信念锚点 + 行为姿态) | Dao | Fa, Shu, Ce, Qi, Keng |\n21\t| `tool.jsonld` | `k2j:Tool` | Qi | 工具实操(强使用场景 + 注意事项) | Qi | Fa, Shu, Ce, Keng |\n22\t\n23\t**字段说明**:\n24\t- `requiredLayers`:archetype 要求必填的六层次槽位。缺失(填 `\"\"`)→ Judge Recall 维度扣分(spec §7.6.2)。\n25\t- `optionalLayers`:archetype 允许空缺的六层次槽位。缺失不影响评分。\n26\t- `boundaryRequired`:`true` = boundary 三字段(applicableWhen / notApplicableWhen / associatedRisk)必须有内容,缺失 → Judge Consistency 维度扣分。\n27\t- `quoteVerbatimRequired`:`true` = `provenance.quoteVerbatim` 必须非空并通过 `scripts/verify_quote.py` 验证(HC-4)。**所有四种 archetype 都为 true**(spec §5.3 决策 4:每张卡必有原话锚点)。\n28\t\n29\t## archetype 选择规则(stage3 第一步调用)\n30\t\n31\tbuild-card 阶段拿到一个 DAG 后,按以下优先级判定主导 layer → 选 archetype:\n32\t\n33\t1. **看 DAG 节点的内容饱满度**,而非仅看节点是否存在。判定\"饱满\"标准:\n34\t - 该 layer 节点 `content` 非空字符串\n35\t - 该 layer 至少有 1 个 sliceRef 指向非 dropped [truncated]","is_error":false},{"type":"tool_raw_result","tool_use_id":"call_08_jBr0rOVHvYhWr9nZfSPv8610","tool_name":"Read","raw_content":{"type":"text","text":"1\t---\n2\tname: dynamic-schema\n3\tdescription: JSON-LD 知识卡 Schema 变异规则。LAG stage3 build-card 调用本 skill 选 archetype 并加载对应模板。四种 archetype:Rule(判断)/Case(案例)/Belief(信念)/Tool(工具),每种声明 requiredLayers / optionalLayers / boundaryRequired / quoteVerbatimRequired。\n4\t---\n5\t\n6\t# Dynamic Schema — JSON-LD 卡 archetype 选择 + 模板加载\n7\t\n8\t> **职责**:为 LAG stage3(`3-build-card.md`)提供 archetype 选择规则与模板骨架。本 skill 不创造任何卡内容,只决定\"这张卡填哪些槽位、哪些槽位必填\"。\n9\t\n10\t> **调用时机**:仅被 `lag-engine/stages/3-build-card.md` 在\"第一步:选 archetype\"和\"第二步:加载模板\"两个子步骤调用。**访谈期、stage1 切片、stage2 DAG 构建期都不调用本 skill。**\n11\t\n12\t> **反幻觉**:本 skill 内不含任何内容生成逻辑。模板里所有槽位默认空字符串 `\"\"`(spec §5.3 决策 2:六层次缺失填 `\"\"` 不用 null)。内容填充由 build-card 阶段从 DAG 节点直接映射,推断字段由 stage2 已标记的 `inferred: true` 节点决定,本 skill 不参与判断\"某个字段是否为推断\"。\n13\t\n14\t## 四种 archetype(对照 spec §7.5 表 + §5.3 决策 1)\n15\t\n16\t| archetype(文件名) | `@type` | 主导 layer | 适用场景 | 必填 layers | 可省 layers |\n17\t|---|---|---|---|---|---|\n18\t| `judgment.jsonld` | `k2j:Rule` | Shu + Ce | 判断逻辑强(强 trigger/condition/action),弱 STARR 背景 | Dao, Fa, Shu | Ce, Qi, Keng |\n19\t| `case.jsonld` | `k2j:Case` | Fa(完整 STARR 支撑) | 情境丰富,STARR + 情绪曲线完整 | Dao, Fa, Shu | Ce, Qi, Keng |\n20\t| `belief.jsonld` | `k2j:Belief` | Dao | 信念强、动作弱(强信念锚点 + 行为姿态) | Dao | Fa, Shu, Ce, Qi, Keng |\n21\t| `tool.jsonld` | `k2j:Tool` | Qi | 工具实操(强使用场景 + 注意事项) | Qi | Fa, Shu, Ce, Keng |\n22\t\n23\t**字段说明**:\n24\t- `requiredLayers`:archetype 要求必填的六层次槽位。缺失(填 `\"\"`)→ Judge Recall 维度扣分(spec §7.6.2)。\n25\t- `optionalLayers`:archetype 允许空缺的六层次槽位。缺失不影响评分。\n26\t- `boundaryRequired`:`true` = boundary 三字段(applicableWhen / notApplicableWhen / associatedRisk)必须有内容,缺失 → Judge Consistency 维度扣分。\n27\t- `quoteVerbatimRequired`:`true` = `provenance.quoteVerbatim` 必须非空并通过 `scripts/verify_quote.py` 验证(HC-4)。**所有四种 archetype 都为 true**(spec §5.3 决策 4:每张卡必有原话锚点)。\n28\t\n29\t## archetype 选择规则(stage3 第一步调用)\n30\t\n31\tbuild-card 阶段拿到一个 DAG 后,按以下优先级判定主导 layer → 选 archetype:\n32\t\n33\t1. **看 DAG 节点的内容饱满度**,而非仅看节点是否存在。判定\"饱满\"标准:\n34\t - 该 layer 节点 `content` 非空字符串\n35\t - 该 layer 至少有 1 个 sliceRef 指向非 dropped 切片\n36\t2. **优先级表**(自上而下匹配,匹配即停):\n37\t\n38\t| DAG 主导情况 | archetype | 选择理由 |\n39\t|---|---|---|\n40\t| Dao 节点饱满 **且** Shu/Ce 节点稀疏(空内容或仅推断) | `Belief` | 信念型经验,动作是信念的派生物,单独成卡 |\n41\t| Shu + Ce 节点都饱满 **且** 无完整 STARR(缺 Situation/Task/Result 任一) | `Rule` | 判断逻辑强,情境背景弱 |\n42\t| **完整 STARR**(S+T+A+R+Reflection 至少 4 项有 slice 支撑) | `Case` | 一个完整故事承载的多层判断 |\n43\t| Qi 节点饱满 **且** Shu/Fa 节点稀疏 | `Tool` | 工具/模板/清单为主,判断逻辑依附工具 |\n44\t| Shu 单独饱满,Ce 稀疏,无完整 STARR | `Rule`(Shu 主导) | 兜底归 Rule |\n45\t\n46\t3. **歧义兜底**:同一 DAG 同时命中多条规则(如既有完整 STARR 又有 Shu+Ce 都饱满) → **选 Case**。理由:Case 表达力最完整(覆盖六层次 + STARR),Rule/Belief/Tool 是\"信息不足以撑起 Case\"时的退化。\n47\t4. **多卡拆分**:同一 DAG 可产多张卡(spec §5.3 决策 10:episodeId 共享)。例如一个 episode 既有强 Dao 又有强 Shu+Ce,可同时产 Belief 卡 + Rule 卡,共享 `provenance.k2j:episodeId` + `provenance.k2j:episodeTitle`,分别用不同 archetype 模板。`hasDaoSibling` 索引字段在 update_index 阶段按 episodeId 分组自动判定(同 episode 存在 `k2j:Belief` 卡 → 该 episode 所有卡 hasDaoSibling=true)。\n48\t\n49\t## 模板加载流程(stage3 第二步调用)\n50\t\n51\t1. 根据上一步选定的 archetype 文件名,Read `.claude/ski\n[truncated]"}},{"type":"tool_use","id":"call_09_KHre5Y1CQXNpGT7BULXp6425","name":"Read","input":{"file_path":"/home/forge/workspace/forgeworkspace/AI-Extraction-Engine/.claude/skills/cuiqu-export/SKILL.md"}},{"type":"tool_result","tool_use_id":"call_09_KHre5Y1CQXNpGT7BULXp6425","content":"1\t---\n2\tname: cuiqu-export\n3\tdescription: 渲染客户成果物(summary/full/handbook/co-creation-dossier)。当用户说「导出」「生成成果物」「export」「出报告」「给客户看」时触发;/cuiqu-compile 成功后提示用户调用。\n4\t---\n5\t\n6\t# 生成客户成果物\n7\t\n8\t参数解析:\n9\t- `$1` = session-id(必填)\n10\t- `--out-dir <dir>` = 可选,默认 `deliverables`\n11\t\n12\t## 步骤 1:校验前置条件\n13\t\n14\t1. Read `raw/$1/meta.json`,确认存在。不存在 → 输出 \"找不到这次萃取的记录,请确认编号是否正确。\" 并停止。\n15\t2. Read `raw/$1/interview_state.json`,确认存在。\n16\t3. Bash 跑 `python3 scripts/generate_deliverable.py $1`。脚本会自动:\n17\t - 加载 meta + state\n18\t - 从 `wiki/index.json` 过滤 `expert == $1` 的卡\n19\t - 按 episodeId 分组\n20\t - 渲染 `summary.md` + `full.md` + `handbook.html`(后者从 trainingMaterial 节点渲染,缺失时降级到 sixLayers 文本)\n21\t - 原子写到 `deliverables/$1/`\n22\t\n23\t## 步骤 2:检查产物\n24\t\n25\t脚本输出 JSON,含 `summary` / `full` / `handbook` / `cardCount` 四个字段。\n26\t\n27\t- `cardCount == 0`:说明 compile 还没出卡或 wiki/index.json 没本 session 的卡。仍渲染,summary 显示\"尚未编译出卡片\"。**不视为错误**——客户可以提前看到主题 + 覆盖度,即使卡还没出。\n28\t- `cardCount > 0`:正常。\n29\t\n30\t## 步骤 2.5:生成共创档案(新增,best-effort)\n31\t\n32\t仅在步骤 2 的 `cardCount > 0` 时执行。Best-effort:dossier 失败**不阻塞**步骤 3,其他 3 件套(summary/full/handbook)仍正常交付。\n33\t\n34\t1. Bash 跑 `python3 scripts/generate_dossier.py $1`。脚本自动:\n35\t - 加载 meta + cards(同步骤 2 的数据源)\n36\t - HC-1 防御性再校验 businessGoal.objective 非空\n37\t - 装配 data dict + 渲染 6 页 HTML + HC-7 自审(不含 raw/ / PII)\n38\t - 原子落盘到 `deliverables/$1/co-creation-dossier.html`\n39\t2. 脚本输出 JSON,含 `dossier` / `cardCount` / `episodeCount` / `dossierNumber`。\n40\t3. 失败处理:返回非零退出码 + 日志含失败原因。Common 原因:\n41\t - \"0 张卡:请先跑 /cuiqu-compile\" → 但步骤 2 已经保证 cardCount > 0,不该发生\n42\t - \"HC-1 违反\" → 不该发生(步骤 1 已校验),防御性独立校验\n43\t - \"expert.alias 缺失\" → meta 数据问题,需修 meta.json\n44\t - \"HC-7 违反\" → 卡内容意外含 raw 路径或 PII,需修卡片\n45\t4. 失败时,在步骤 3 的汇报中 dossier 路径替换为 `[未生成:<原因简述>]`,其他 3 件套正常列出。\n46\t\n47\t## 步骤 3:输出指引\n48\t\n49\t向用户输出(用业务语言,文件路径只保留最简形式):\n50\t\n51\t```\n52\t✓ 成果物已生成,共 N 张知识卡、M 个故事主题。\n53\t\n54\t四件套:\n55\t 1. 一页纸汇总 — 给管理层/HR 快速了解\n56\t 2. 完整萃取文档 — 给业务方深度阅读\n57\t 3. 新人手册 — 给一线新人/培训师直接使用\n58\t 4. 共创档案(第 N 号)— 给专家本人,建议直接发给 ta(会触发分享欲)\n59\t\n60\t建议下一步:\n61\t · [truncated]","is_error":false},{"type":"tool_raw_result","tool_use_id":"call_09_KHre5Y1CQXNpGT7BULXp6425","tool_name":"Read","raw_content":{"type":"text","text":"1\t---\n2\tname: cuiqu-export\n3\tdescription: 渲染客户成果物(summary/full/handbook/co-creation-dossier)。当用户说「导出」「生成成果物」「export」「出报告」「给客户看」时触发;/cuiqu-compile 成功后提示用户调用。\n4\t---\n5\t\n6\t# 生成客户成果物\n7\t\n8\t参数解析:\n9\t- `$1` = session-id(必填)\n10\t- `--out-dir <dir>` = 可选,默认 `deliverables`\n11\t\n12\t## 步骤 1:校验前置条件\n13\t\n14\t1. Read `raw/$1/meta.json`,确认存在。不存在 → 输出 \"找不到这次萃取的记录,请确认编号是否正确。\" 并停止。\n15\t2. Read `raw/$1/interview_state.json`,确认存在。\n16\t3. Bash 跑 `python3 scripts/generate_deliverable.py $1`。脚本会自动:\n17\t - 加载 meta + state\n18\t - 从 `wiki/index.json` 过滤 `expert == $1` 的卡\n19\t - 按 episodeId 分组\n20\t - 渲染 `summary.md` + `full.md` + `handbook.html`(后者从 trainingMaterial 节点渲染,缺失时降级到 sixLayers 文本)\n21\t - 原子写到 `deliverables/$1/`\n22\t\n23\t## 步骤 2:检查产物\n24\t\n25\t脚本输出 JSON,含 `summary` / `full` / `handbook` / `cardCount` 四个字段。\n26\t\n27\t- `cardCount == 0`:说明 compile 还没出卡或 wiki/index.json 没本 session 的卡。仍渲染,summary 显示\"尚未编译出卡片\"。**不视为错误**——客户可以提前看到主题 + 覆盖度,即使卡还没出。\n28\t- `cardCount > 0`:正常。\n29\t\n30\t## 步骤 2.5:生成共创档案(新增,best-effort)\n31\t\n32\t仅在步骤 2 的 `cardCount > 0` 时执行。Best-effort:dossier 失败**不阻塞**步骤 3,其他 3 件套(summary/full/handbook)仍正常交付。\n33\t\n34\t1. Bash 跑 `python3 scripts/generate_dossier.py $1`。脚本自动:\n35\t - 加载 meta + cards(同步骤 2 的数据源)\n36\t - HC-1 防御性再校验 businessGoal.objective 非空\n37\t - 装配 data dict + 渲染 6 页 HTML + HC-7 自审(不含 raw/ / PII)\n38\t - 原子落盘到 `deliverables/$1/co-creation-dossier.html`\n39\t2. 脚本输出 JSON,含 `dossier` / `cardCount` / `episodeCount` / `dossierNumber`。\n40\t3. 失败处理:返回非零退出码 + 日志含失败原因。Common 原因:\n41\t - \"0 张卡:请先跑 /cuiqu-compile\" → 但步骤 2 已经保证 cardCount > 0,不该发生\n42\t - \"HC-1 违反\" → 不该发生(步骤 1 已校验),防御性独立校验\n43\t - \"expert.alias 缺失\" → meta 数据问题,需修 meta.json\n44\t - \"HC-7 违反\" → 卡内容意外含 raw 路径或 PII,需修卡片\n45\t4. 失败时,在步骤 3 的汇报中 dossier 路径替换为 `[未生成:<原因简述>]`,其他 3 件套正常列出。\n46\t\n47\t## 步骤 3:输出指引\n48\t\n49\t向用户输出(用业务语言,文件路径只保留最简形式):\n50\t\n51\t```\n52\t✓ 成果物已生成,共 N 张知识卡、M 个故事主题。\n53\t\n54\t四件套:\n55\t 1. 一页纸汇总 — 给管理层/HR 快速了解\n56\t 2. 完整萃取文档 — 给业务方深度阅读\n57\t 3. 新人手册 — 给一线新人/培训师直接使用\n58\t 4. 共创档案(第 N 号)— 给专家本人,建议直接发给 ta(会触发分享欲)\n59\t\n60\t建议下一步:\n61\t · 共创档案 → 发给专家本人\n62\t · 汇总/完整文档 → 发给业务方和 HR\n63\t · 新人手册 → 发给一线新人和培训师\n64\t · 标有 ⚠️ 的推断内容,HR 校核通过后可重新导出刷新\n65\t```\n66\t\n67\t如果步骤 2.5 失败,共创档案行替换为:\n68\t` 4. 共创档案 — 未生成(<原因简述>),其他三件正常交付`\n69\t\n70\t## 重要约束\n71\t\n72\t- **不修改任何 raw/ 或 wiki/ 文件**,只读\n73\t- **不调 LLM 渲染**:本命令是确定性模板渲染,LLM 不参与(spec §5.7)。理由:客户成果物必须可重现、可版本追踪、可审计。LLM 输出有非确定性,不适合作为合规文档的源头\n74\t- **inferred 字段必须显式标红**:`⚠️ [推断]` 前缀 + episode 标题加 `🚧 待校核`(HC-5 透明性延伸到交付物)。脚本已自动处理,不需要 skill 层介入\n75\t- **缺失 layer 不掩饰**:模板渲染时,空 layer 写明\"(访谈未提及)\"——让专家/HR 知道这是缺口,不是疏漏\n76\t"}},{"type":"tool_use","id":"call_10_siDvTVi1tZChQmbvSwJl1403","name":"Read","input":{"file_path":"/home/forge/workspace/forgeworkspace/AI-Extraction-Engine/.claude/skills/cuiqu-review/SKILL.md"}},{"type":"tool_result","tool_use_id":"call_10_siDvTVi1tZChQmbvSwJl1403","content":"1\t---\n2\tname: cuiqu-review\n3\tdescription: HR 校核知识卡。当用户说「校核」「review」「审核知识卡」「看看哪些卡需要确认」时触发。引导 HR 逐张查看知识卡内容、确认推断字段、决定通过或拒绝,闭环 pending-review → approved → published 的状态迁移。\n4\t---\n5\t\n6\t# HR 校核知识卡\n7\t\n8\t> **定位**:编译产出知识卡后,所有卡都停在\"待校核\"状态(HC-5:含推断字段的卡必须经 HR 确认)。本 skill 引导 HR 逐张审核,通过后卡才能被发布和消费。\n9\t\n10\t> **与 cuiqu-compile 的边界**:compile 负责\"生产\",review 负责\"质检放行\"。compile 产出 pending-review 状态的卡,review 把它们迁移到 approved/published。\n11\t\n12\t参数:\n13\t- `$1` = session-id(可选。不传则列出所有待校核卡;传了则只看该 session 的卡)\n14\t\n15\t## 步骤 1:列出待校核卡\n16\t\n17\tRead `wiki/index.json`,过滤 `status == \"pending-review\"` 的卡。如果传了 session-id,再过滤 `expert == $1`。\n18\t\n19\t向用户输出:\n20\t```\n21\t共有 N 张知识卡待校核:\n22\t\n23\t1. [卡标题] — 故事:[episodeTitle] — 含 X 个推断字段\n24\t2. [卡标题] — 故事:[episodeTitle] — 无推断字段\n25\t...\n26\t\n27\t我会逐张展示内容,请你决定:通过 / 通过(附修改意见) / 拒绝 / 跳过。\n28\t准备好了跟我说\"开始\"。\n29\t```\n30\t\n31\t如果没有待校核卡,输出:\"目前没有需要校核的知识卡。\"\n32\t\n33\t## 步骤 2:逐张校核(交互式)\n34\t\n35\t对每张待校核卡,依次执行:\n36\t\n37\t### a) 加载卡片\n38\t\n39\tRead 卡片 `.jsonld` 文件(路径从 index 的 `path` 字段获取)。\n40\t\n41\t### b) 展示卡片内容(用业务语言)\n42\t\n43\t按以下格式展示。注意:不暴露字段名、文件路径、技术术语。\n44\t\n45\t```\n46\t━━━ 第 X/N 张 ━━━\n47\t\n48\t📌 [episodeTitle]\n49\t👤 专家:[expert alias] | 来源:[sessionId 对应的 meta.json 中的 expert.alias]\n50\t\n51\t💬 专家原话:\n52\t\"[quoteVerbatim]\"\n53\t\n54\t🎯 核心信念(道):\n55\t[daoBelief 内容,如果非空]\n56\t\n57\t📋 方法框架(法):\n58\t[faFramework 内容,如果非空]\n59\t\n60\t⚡ 具体做法(术):\n61\t[shuTactics 内容,如果非空]\n62\t\n63\t🔀 场景策略(策):\n64\t[ceStrategy 内容,如果非空]\n65\t\n66\t🛠 工具/模板(器):\n67\t[qiTool 内容,如果非空]\n68\t\n69\t⚠️ 避坑(坑):\n70\t[kengTrap 内容,如果非空]\n71\t\n72\t🔍 适用场景:\n73\t[applicableWhen]\n74\t\n75\t🚫 不适用:\n76\t[notApplicableWhen]\n77\t\n78\t📊 质量评分:\n79\t内容完整度 XX% | 逻辑一致性 XX% | 原话可信度 XX% | 可执行性 XX% | 时效性 XX%\n80\t```\n81\t\n82\t六层次中为空的层不展示(不要显示\"(访谈未提及)\")。\n83\t\n84\t### c) 标出推断字段(如果 inferredFields 非空)\n85\t\n86\t```\n87\t⚠️ 以下内容是 AI 根据专家对话推断的,非专家原话:\n88\t · [字段中文名]: [推断内容的前 50 字]...\n89\t · ...\n90\t请确认:这些推断是否合理?\n91\t```\n92\t\n93\t字段名映射:\n94\t- `sixLayers.k2j:daoBelief` → \"核心信念(道)\"\n95\t- `sixLayers.k2j:faFramework` → \"方法框架(法)\"\n96\t- `sixLayers.k2j:shuTactics` → \"具体做法(术)\"\n97\t- `sixLayers.k2j:ceStrategy` → \"场景策略(策)\"\n98\t- `sixLayers.k2j:qiTool` → [truncated]","is_error":false},{"type":"tool_raw_result","tool_use_id":"call_10_siDvTVi1tZChQmbvSwJl1403","tool_name":"Read","raw_content":{"type":"text","text":"1\t---\n2\tname: cuiqu-review\n3\tdescription: HR 校核知识卡。当用户说「校核」「review」「审核知识卡」「看看哪些卡需要确认」时触发。引导 HR 逐张查看知识卡内容、确认推断字段、决定通过或拒绝,闭环 pending-review → approved → published 的状态迁移。\n4\t---\n5\t\n6\t# HR 校核知识卡\n7\t\n8\t> **定位**:编译产出知识卡后,所有卡都停在\"待校核\"状态(HC-5:含推断字段的卡必须经 HR 确认)。本 skill 引导 HR 逐张审核,通过后卡才能被发布和消费。\n9\t\n10\t> **与 cuiqu-compile 的边界**:compile 负责\"生产\",review 负责\"质检放行\"。compile 产出 pending-review 状态的卡,review 把它们迁移到 approved/published。\n11\t\n12\t参数:\n13\t- `$1` = session-id(可选。不传则列出所有待校核卡;传了则只看该 session 的卡)\n14\t\n15\t## 步骤 1:列出待校核卡\n16\t\n17\tRead `wiki/index.json`,过滤 `status == \"pending-review\"` 的卡。如果传了 session-id,再过滤 `expert == $1`。\n18\t\n19\t向用户输出:\n20\t```\n21\t共有 N 张知识卡待校核:\n22\t\n23\t1. [卡标题] — 故事:[episodeTitle] — 含 X 个推断字段\n24\t2. [卡标题] — 故事:[episodeTitle] — 无推断字段\n25\t...\n26\t\n27\t我会逐张展示内容,请你决定:通过 / 通过(附修改意见) / 拒绝 / 跳过。\n28\t准备好了跟我说\"开始\"。\n29\t```\n30\t\n31\t如果没有待校核卡,输出:\"目前没有需要校核的知识卡。\"\n32\t\n33\t## 步骤 2:逐张校核(交互式)\n34\t\n35\t对每张待校核卡,依次执行:\n36\t\n37\t### a) 加载卡片\n38\t\n39\tRead 卡片 `.jsonld` 文件(路径从 index 的 `path` 字段获取)。\n40\t\n41\t### b) 展示卡片内容(用业务语言)\n42\t\n43\t按以下格式展示。注意:不暴露字段名、文件路径、技术术语。\n44\t\n45\t```\n46\t━━━ 第 X/N 张 ━━━\n47\t\n48\t📌 [episodeTitle]\n49\t👤 专家:[expert alias] | 来源:[sessionId 对应的 meta.json 中的 expert.alias]\n50\t\n51\t💬 专家原话:\n52\t\"[quoteVerbatim]\"\n53\t\n54\t🎯 核心信念(道):\n55\t[daoBelief 内容,如果非空]\n56\t\n57\t📋 方法框架(法):\n58\t[faFramework 内容,如果非空]\n59\t\n60\t⚡ 具体做法(术):\n61\t[shuTactics 内容,如果非空]\n62\t\n63\t🔀 场景策略(策):\n64\t[ceStrategy 内容,如果非空]\n65\t\n66\t🛠 工具/模板(器):\n67\t[qiTool 内容,如果非空]\n68\t\n69\t⚠️ 避坑(坑):\n70\t[kengTrap 内容,如果非空]\n71\t\n72\t🔍 适用场景:\n73\t[applicableWhen]\n74\t\n75\t🚫 不适用:\n76\t[notApplicableWhen]\n77\t\n78\t📊 质量评分:\n79\t内容完整度 XX% | 逻辑一致性 XX% | 原话可信度 XX% | 可执行性 XX% | 时效性 XX%\n80\t```\n81\t\n82\t六层次中为空的层不展示(不要显示\"(访谈未提及)\")。\n83\t\n84\t### c) 标出推断字段(如果 inferredFields 非空)\n85\t\n86\t```\n87\t⚠️ 以下内容是 AI 根据专家对话推断的,非专家原话:\n88\t · [字段中文名]: [推断内容的前 50 字]...\n89\t · ...\n90\t请确认:这些推断是否合理?\n91\t```\n92\t\n93\t字段名映射:\n94\t- `sixLayers.k2j:daoBelief` → \"核心信念(道)\"\n95\t- `sixLayers.k2j:faFramework` → \"方法框架(法)\"\n96\t- `sixLayers.k2j:shuTactics` → \"具体做法(术)\"\n97\t- `sixLayers.k2j:ceStrategy` → \"场景策略(策)\"\n98\t- `sixLayers.k2j:qiTool` → \"工具/模板(器)\"\n99\t- `sixLayers.k2j:kengTrap` → \"避坑(坑)\"\n100\t- `beliefAnchor.k2j:coreBelief` → \"核心信念锚点\"\n101\t\n102\t### d) 等待 HR 决定\n103\t\n104\t提示:\n105\t```\n106\t请选择:通过 / 通过(附修改意见) / 拒绝 / 跳过\n107\t```\n108\t\n109\t根据 HR 回答:\n110\t\n111\t- **\"通过\"** → `python3 scripts/review_card.py approve <card_path>`\n112\t- **\"通过\"但附带修改意见** → `python3 scripts/review_card.py approve <card_path> --notes \"HR的修改意见\"`\n113\t- **\"拒绝\"** → 追问一句\"拒绝原因是什么?\" → `python3 scripts/review_card.py reject <card_path> --reason \"原因\"`\n114\t- **\"跳过\"** → 不做任何操作,继续下一张\n115\t\n116\t### e) 进入下一张\n117\t\n118\t重复 a-d,直到所有待校核卡处理完。\n119\t\n120\t## 步骤 3:输出校核摘要\n121\t\n122\t```\n123\t校核完成:\n124\t · 通过: X 张\n125\t · 拒绝: Y 张\n126\t · 跳过: Z 张(仍在待校核状态)\n127\t\n128\t通过的卡已进入\"已通过\"状态。\n129\t要发布所有已通过的卡(发布后可被知识查询检索到),跟我说\"发布\"。\n130\t```\n131\t\n132\t## 步骤 4:批量发布(用户说\"发布\"时执行)\n133\t\n134\t对所有 `status == \"approved\"` 的卡(可按 session-id 过滤):\n135\t```bash\n136\tpython3 scripts/review_card.py publish <card_path>\n137\t```\n138\t\n139\t输出:\n140\t```\n141\t✓ 已发布 N 张知识卡。\n142\t现在可以通过\"查知识\"来检索这些经验了。\n143\t```\n144\t\n145\t## 不要做的事\n146\t\n147\t- 不要\n[truncated]"}},{"type":"tool_use","id":"call_11_Sga22BRA2KEtqdu0fLTF5331","name":"Read","input":{"file_path":"/home/forge/workspace/forgeworkspace/AI-Extraction-Engine/.claude/skills/cuiqu-consult/SKILL.md"}},{"type":"tool_result","tool_use_id":"call_11_Sga22BRA2KEtqdu0fLTF5331","content":"1\t---\n2\tname: cuiqu-consult\n3\tdescription: 查询已发布的经验知识。当用户说「查知识」「问一下」「有没有关于XX的经验」「遇到XX怎么办」「查经验」时触发。按场景/角色/阶段匹配知识卡,自动做 HC-8 episode 补全召回(查到\"术\"时连带给出\"道\")。\n4\t---\n5\t\n6\t# 知识查询\n7\t\n8\t> **定位**:知识消费端的最小实现。让用户(一线员工/HR/经理)能\"问\"到已发布的知识卡。不是通用搜索引擎——只检索本项目萃取出的、经 HR 校核通过的经验知识。\n9\t\n10\t> **HC-8 episode 补全**:查到一张非 Belief 卡时,必须检查同 episode 是否有 Belief 卡(底层信念),有则连带展示。没有\"道\"的\"术\"是没有灵魂的动作指南。\n11\t\n12\t## 步骤 1:理解用户问题\n13\t\n14\t从用户的自然语言中提取匹配维度:\n15\t- **场景关键词**:匹配 index 的 `triggerSignals` + `applicableWhenKeywords`\n16\t- **客户角色**:匹配 `customerRole`\n17\t- **销售阶段**:匹配 `salesStage`(线索/立项/pitch/POC/招投标/成交/交付)\n18\t- **问题类型**:匹配 `problemType`\n19\t\n20\t示例:用户说\"客户突然要求3天内POC怎么应对\" → 提取场景=\"突袭POC\"、阶段=\"POC\"、问题=\"客户突然加需求\"。\n21\t\n22\t## 步骤 2:检索匹配(L1 索引过滤)\n23\t\n24\tRead `wiki/index.json`:\n25\t1. 过滤:`status` 为 `approved` 或 `published` 的卡(未校核的不展示)\n26\t2. 匹配:用步骤 1 提取的维度与各卡的索引字段做关键词匹配\n27\t3. 排序:命中维度越多越靠前;同等命中则按 `score` 降序\n28\t4. 取 top 3-5 张卡\n29\t\n30\t如果匹配结果为 0 → 跳到步骤 5(查不到的处理)。\n31\t\n32\t## 步骤 3:加载卡片全文(L2)\n33\t\n34\t对每张命中的卡,Read 对应 `.jsonld` 文件(路径从 index 的 `path` 字段)。\n35\t\n36\t提取:\n37\t- `sixLayers`(六层次内容)\n38\t- `boundary`(适用/不适用场景)\n39\t- `provenance.k2j:quoteVerbatim`(专家原话)\n40\t- `provenance.k2j:episodeId`(用于步骤 4 episode 补全)\n41\t- `provenance.k2j:inferredFields`(标注推断内容)\n42\t- `trainingMaterial`(如果有,优先用于展示)\n43\t\n44\t## 步骤 4:Episode 补全(L2.5,HC-8)\n45\t\n46\t对每张命中的卡:\n47\t\n48\t1. 如果该卡已经是 Belief 类型(dominantLayer == \"Dao\")→ 无需补全\n49\t2. 如果不是 Belief → 用其 `episodeId` 在 index 中查找同 episode 的 Belief 卡:\n50\t - 找到且状态为 approved/published → Read 该 Belief 卡,提取 `daoBelief` 字段,在展示时前置展示\n51\t - 找到但状态为 pending-review/draft → 标注:\"这条经验背后的底层信念还在校核中,建议结合自身判断使用\"\n52\t - 没找到 → 标注:\"这条经验的底层信念尚未萃取\"\n53\t\n54\t## 步骤 5:输出(用业务语言)\n55\t\n56\t按 episode 分组展示。格式:\n57\t\n58\t```\n59\t找到 N 条相关经验:\n60\t\n61\t━━━ 经验 1:[episodeTitle] ━━━\n62\t\n63\t💡 底层信念:\n64\t[daoBelief 内容,来自 Belief 卡或 episode 补全]\n65\t\n66\t📋 方法:\n67\t[faFramework 内容]\n68\t\n69\t⚡ 具体做法:\n70\t[shuTactics 内容]\n71\t\n72\t🔀 策略:\n73\t[ceStrategy 内容,如有]\n74\t\n75\t⚠️ 注意:\n76\t[kengTrap 内容]\n77\t\n78\t🔍 适用于:[applicableWhen]\n79\t🚫 不适用:[notApplicableWhen]\n80\t\n81\t💬 专家原话:\"[quoteVerbatim]\"\n82\t━━ [truncated]","is_error":false},{"type":"tool_raw_result","tool_use_id":"call_11_Sga22BRA2KEtqdu0fLTF5331","tool_name":"Read","raw_content":{"type":"text","text":"1\t---\n2\tname: cuiqu-consult\n3\tdescription: 查询已发布的经验知识。当用户说「查知识」「问一下」「有没有关于XX的经验」「遇到XX怎么办」「查经验」时触发。按场景/角色/阶段匹配知识卡,自动做 HC-8 episode 补全召回(查到\"术\"时连带给出\"道\")。\n4\t---\n5\t\n6\t# 知识查询\n7\t\n8\t> **定位**:知识消费端的最小实现。让用户(一线员工/HR/经理)能\"问\"到已发布的知识卡。不是通用搜索引擎——只检索本项目萃取出的、经 HR 校核通过的经验知识。\n9\t\n10\t> **HC-8 episode 补全**:查到一张非 Belief 卡时,必须检查同 episode 是否有 Belief 卡(底层信念),有则连带展示。没有\"道\"的\"术\"是没有灵魂的动作指南。\n11\t\n12\t## 步骤 1:理解用户问题\n13\t\n14\t从用户的自然语言中提取匹配维度:\n15\t- **场景关键词**:匹配 index 的 `triggerSignals` + `applicableWhenKeywords`\n16\t- **客户角色**:匹配 `customerRole`\n17\t- **销售阶段**:匹配 `salesStage`(线索/立项/pitch/POC/招投标/成交/交付)\n18\t- **问题类型**:匹配 `problemType`\n19\t\n20\t示例:用户说\"客户突然要求3天内POC怎么应对\" → 提取场景=\"突袭POC\"、阶段=\"POC\"、问题=\"客户突然加需求\"。\n21\t\n22\t## 步骤 2:检索匹配(L1 索引过滤)\n23\t\n24\tRead `wiki/index.json`:\n25\t1. 过滤:`status` 为 `approved` 或 `published` 的卡(未校核的不展示)\n26\t2. 匹配:用步骤 1 提取的维度与各卡的索引字段做关键词匹配\n27\t3. 排序:命中维度越多越靠前;同等命中则按 `score` 降序\n28\t4. 取 top 3-5 张卡\n29\t\n30\t如果匹配结果为 0 → 跳到步骤 5(查不到的处理)。\n31\t\n32\t## 步骤 3:加载卡片全文(L2)\n33\t\n34\t对每张命中的卡,Read 对应 `.jsonld` 文件(路径从 index 的 `path` 字段)。\n35\t\n36\t提取:\n37\t- `sixLayers`(六层次内容)\n38\t- `boundary`(适用/不适用场景)\n39\t- `provenance.k2j:quoteVerbatim`(专家原话)\n40\t- `provenance.k2j:episodeId`(用于步骤 4 episode 补全)\n41\t- `provenance.k2j:inferredFields`(标注推断内容)\n42\t- `trainingMaterial`(如果有,优先用于展示)\n43\t\n44\t## 步骤 4:Episode 补全(L2.5,HC-8)\n45\t\n46\t对每张命中的卡:\n47\t\n48\t1. 如果该卡已经是 Belief 类型(dominantLayer == \"Dao\")→ 无需补全\n49\t2. 如果不是 Belief → 用其 `episodeId` 在 index 中查找同 episode 的 Belief 卡:\n50\t - 找到且状态为 approved/published → Read 该 Belief 卡,提取 `daoBelief` 字段,在展示时前置展示\n51\t - 找到但状态为 pending-review/draft → 标注:\"这条经验背后的底层信念还在校核中,建议结合自身判断使用\"\n52\t - 没找到 → 标注:\"这条经验的底层信念尚未萃取\"\n53\t\n54\t## 步骤 5:输出(用业务语言)\n55\t\n56\t按 episode 分组展示。格式:\n57\t\n58\t```\n59\t找到 N 条相关经验:\n60\t\n61\t━━━ 经验 1:[episodeTitle] ━━━\n62\t\n63\t💡 底层信念:\n64\t[daoBelief 内容,来自 Belief 卡或 episode 补全]\n65\t\n66\t📋 方法:\n67\t[faFramework 内容]\n68\t\n69\t⚡ 具体做法:\n70\t[shuTactics 内容]\n71\t\n72\t🔀 策略:\n73\t[ceStrategy 内容,如有]\n74\t\n75\t⚠️ 注意:\n76\t[kengTrap 内容]\n77\t\n78\t🔍 适用于:[applicableWhen]\n79\t🚫 不适用:[notApplicableWhen]\n80\t\n81\t💬 专家原话:\"[quoteVerbatim]\"\n82\t━━━━━━━━━━━━━━━━\n83\t```\n84\t\n85\t六层次中为空的层不展示。如果某个字段标注了推断(在 inferredFields 中),在该字段内容后加 `(AI 推断)`。\n86\t\n87\t末尾提示:\n88\t```\n89\t要看某条经验的更多细节,跟我说\"展开经验 1\"。\n90\t要看其他主题的经验,直接问我。\n91\t```\n92\t\n93\t### \"展开经验\"时的详细展示\n94\t\n95\t如果用户说\"展开经验 1\":\n96\t- 展示完整的 trainingMaterial(如有):大白话/核心句/三板斧/话术对照/避坑对照/场景策略\n97\t- 从 index 查同 episode 的所有卡,展示完整的判断模型图(Dao→Fa→Shu→Ce→Keng)\n98\t- 展示 boundary 的完整三字段(适用场景/不适用场景/关联风险)\n99\t\n100\t### 查不到时的输出\n101\t\n102\t```\n103\t目前还没有找到直接匹配的经验。\n104\t\n105\t可能的原因:\n106\t· 这个场景还没有被萃取过\n107\t· 相关知识卡还在校核中(尚未发布)\n108\t\n109\t建议:把这个场景记录下来,作为下一次萃取的候选主题。\n110\t```\n111\t\n112\t## 不要做的事\n113\t\n114\t- 不要展示 status 不是 approved/published 的卡(未校核的知识不对外)\n115\t- 不要只给\"术\"不给\"道\"(HC-8:必须做 episode 补全)\n116\t- 不要修改任何卡的内容(consult 是只读查询)\n117\t- 不要在展示中暴露 JSON 字段名、文件路径、卡 ID(用业务语言)\n118\t- 不要编造知识卡中没有的信息(如果卡里没有相关内容,说\"目前还没有\"而非编一个回答)\n119\t"}},{"type":"tool_use","id":"call_12_fc24zSBCv0S1rzy0mDRt9534","name":"Read","input":{"file_path":"/home/forge/workspace/forgeworkspace/AI-Extraction-Engine/.claude/skills/scenario-b2b-sales/SKILL.md"}},{"type":"tool_result","tool_use_id":"call_12_fc24zSBCv0S1rzy0mDRt9534","content":"1\t---\n2\tname: scenario-b2b-sales\n3\tdescription: B2B 销售场景参考资料包。Late-bound:不预加载,只在 /cuiqu-interview 对话自然漂到 B2B 销售话题时调用。提供决策委员会画像、典型坑库、销售阶段定义。\n4\t---\n5\t\n6\t# B2B 销售场景包(late-bound 参考资料)\n7\t\n8\t> **重要**:本包**不是默认场景**,不会被 `/cuiqu-start` 或 `/cuiqu-interview` 自动加载。它是一份参考资料,只在对话过程中**确实聊到 B2B 销售话题**时,由访谈员/编译器临时调用。\n9\t\n10\t## 何时调用\n11\t\n12\t- `/cuiqu-interview` 阶段:专家背景或讲述的故事明确指向 B2B 销售场景(委员会决策 / 高客单 / 长周期),访谈员可临时 Read 本包的 `references/traps-library.md` 作为追问参考——**但不能让专家察觉你在引用预设库**。\n13\t- `/cuiqu-compile` 阶段(M2):编译器在生成 Keng 层时,可参考本包的 `references/traps-library.md` 做匹配。\n14\t- `/cuiqu-consult` 阶段(M4):运行时召回时,按触发信号匹配。\n15\t\n16\t**禁止场景**:\n17\t- 不要在访谈开场引用本包(违反\"萃取师初次见面\"原则)\n18\t- 不要在专家未提及 B2B 销售的情况下强行套用本包的坑\n19\t\n20\t## 默认假设(详见 CLAUDE.md §4)\n21\t\n22\t- 客单价:50 万 - 500 万人民币\n23\t- 决策周期:3-6 个月\n24\t- 决策者:采购委员会(技术 + 业务 + 财务 + sponsor)\n25\t- 关键阶段:线索 → 立项 → pitch → POC → 招投标 → 成交 → 交付\n26\t\n27\t## 子文件\n28\t\n29\t- `references/personas.md`:决策委员会 + 销售角色画像\n30\t- `references/traps-library.md`:7 大典型坑(kengTrap 库,每条含触发信号 + 错误反应 + 正确做法 + 失败锚点)\n31\t","is_error":false},{"type":"tool_raw_result","tool_use_id":"call_12_fc24zSBCv0S1rzy0mDRt9534","tool_name":"Read","raw_content":{"type":"text","text":"1\t---\n2\tname: scenario-b2b-sales\n3\tdescription: B2B 销售场景参考资料包。Late-bound:不预加载,只在 /cuiqu-interview 对话自然漂到 B2B 销售话题时调用。提供决策委员会画像、典型坑库、销售阶段定义。\n4\t---\n5\t\n6\t# B2B 销售场景包(late-bound 参考资料)\n7\t\n8\t> **重要**:本包**不是默认场景**,不会被 `/cuiqu-start` 或 `/cuiqu-interview` 自动加载。它是一份参考资料,只在对话过程中**确实聊到 B2B 销售话题**时,由访谈员/编译器临时调用。\n9\t\n10\t## 何时调用\n11\t\n12\t- `/cuiqu-interview` 阶段:专家背景或讲述的故事明确指向 B2B 销售场景(委员会决策 / 高客单 / 长周期),访谈员可临时 Read 本包的 `references/traps-library.md` 作为追问参考——**但不能让专家察觉你在引用预设库**。\n13\t- `/cuiqu-compile` 阶段(M2):编译器在生成 Keng 层时,可参考本包的 `references/traps-library.md` 做匹配。\n14\t- `/cuiqu-consult` 阶段(M4):运行时召回时,按触发信号匹配。\n15\t\n16\t**禁止场景**:\n17\t- 不要在访谈开场引用本包(违反\"萃取师初次见面\"原则)\n18\t- 不要在专家未提及 B2B 销售的情况下强行套用本包的坑\n19\t\n20\t## 默认假设(详见 CLAUDE.md §4)\n21\t\n22\t- 客单价:50 万 - 500 万人民币\n23\t- 决策周期:3-6 个月\n24\t- 决策者:采购委员会(技术 + 业务 + 财务 + sponsor)\n25\t- 关键阶段:线索 → 立项 → pitch → POC → 招投标 → 成交 → 交付\n26\t\n27\t## 子文件\n28\t\n29\t- `references/personas.md`:决策委员会 + 销售角色画像\n30\t- `references/traps-library.md`:7 大典型坑(kengTrap 库,每条含触发信号 + 错误反应 + 正确做法 + 失败锚点)\n31\t"}},{"type":"thinking","text":"The user wants me to analyze each skill and explain what files they expect to output. I've now read all the SKILL.md files. Let me now also read the lag-engine stage files and some references to get a more complete picture.\n\nActually, I've read all the main SKILL.md files. Let me also check the lag-engine stage files since they're important for understanding the compile output.\n\nLet me now compile a comprehensive analysis of what files each skill produces.\n\nLet me organize this by skill, tracking:\n1. What files it reads (inputs)\n2. What files it creates/writes (outputs)\n3. The file format and location\n\nLet me compile this from what I've read.\n\n### system-context (system-context/SKILL.md)\nAlready states clearly:\n- `raw/[session-id]/transcript.jsonl` + `meta.json` (interview products)\n- `.llmwiki/in-progress/[session-id]/` (compile intermediates)\n- `wiki/[type]/[id].jsonld` + `.md` (final products)\n- `wiki/index.json` (global index)\n- `.llmwiki/error_book.json` (queue for supplement tasks)\n\n### cuiqu-start (cuiqu-start/SKILL.md)\nOutputs:\n- `raw/[session-id]/meta.json` - session metadata\n- `raw/[session-id]/interview_state.json` - interview state\n\n### cuiqu-diagnose (cuiqu-diagnose/SKILL.md)\nOutputs:\n- `raw/[diagnose-sid]/extraction-plan.json` - extraction plan\n- `raw/[diagnose-sid]/diagnostic-notes.jsonl` - diagnostic notes\n\n### cuiqu-interview (cuiqu-interview/SKILL.md)\nOutputs:\n- `raw/[session-id]/transcript.jsonl` - interview transcript\n- Updates `raw/[session-id]/meta.json` - session metadata\n- Updates `raw/[session-id]/interview_state.json` - interview state\n\n### cuiqu-compile (cuiqu-compile/SKILL.md)\nOutputs:\n- `.llmwiki/in-progress/[session-id]/stage1-slices.json` - stage 1\n- `.llmwiki/in-progress/[session-id]/stage2-dag.json` - stage 2\n- `.llmwiki/in-progress/[session-id]/stage3-cards/draft-*.jsonld` - draft cards\n- `.llmwiki/in-progress/[session-id]/judge-results.json` - judge results\n- `wiki/[type]/[id].jsonld` - final approved cards (after pass)\n- `wiki/[type]/[id].md` - markdown version\n- `wiki/index.json` - global index\n- `.llmwiki/error_book.json` - error book (pending + quarantine + errors)\n\n### lag-engine (lag-engine/SKILL.md)\nSame as compile stage 1-3 outputs:\n- `.llmwiki/in-progress/[sid]/stage1-slices.json`\n- `.llmwiki/in-progress/[sid]/stage2-dag.json`\n- `.llmwiki/in-progress/[sid]/stage3-cards/draft-XXX.jsonld`\n\n### quality-judge (quality-judge/SKILL.md)\nOutputs:\n- Updates card `provenance.judgeScore / judgeDetails`\n- `.llmwiki/error_book.json` pending[] (for need-more)\n- `.llmwiki/error_book.json` quarantine[] (for isolate)\n\n### cuiqu-export (cuiqu-export/SKILL.md)\nOutputs:\n- `deliverables/[session-id]/summary.md`\n- `deliverables/[session-id]/full.md`\n- `deliverables/[session-id]/handbook.html`\n- `deliverables/[session-id]/co-creation-dossier.html`\n\n### cuiqu-review (cuiqu-review/SKILL.md)\nOutputs:\n- State transitions: pending-review → approved → published\n- Updates `wiki/index.json` status fields\n\n### cuiqu-consult (cuiqu-consult/SKILL.md)\nRead-only. No file outputs.\n\n### dynamic-schema (dynamic-schema/SKILL.md)\nRead-only reference. No file outputs.\nProvides archetype templates at:\n- `.claude/skills/dynamic-schema/archetypes/judgment.jsonld`\n- `.claude/skills/dynamic-schema/archetypes/case.jsonld`\n- `.claude/skills/dynamic-schema/archetypes/belief.jsonld`\n- `.claude/skills/dynamic-schema/archetypes/tool.jsonld`\n\n### interview-strategy (interview-strategy/SKILL.md)\nRead-only. No file outputs.\n\n### scenario-b2b-sales (scenario-b2b-sales/SKILL.md)\nRead-only reference. No file outputs.\n\nNow let me also check if there are archetype files to confirm.\n\nActually, I think I have enough information. Let me now write a comprehensive analysis."},{"type":"text","text":"好的，我已经深入读完了所有 14 个 skill 的定义。下面按**文件产出维度**逐一拆解每个 skill 读什么、写什么、产出文件存在哪。\n\n---\n\n## 整体文件架构一览\n\n```\nproject/\n├── raw/[sid]/ ← 访谈原始数据（不入 Git）\n│ ├── meta.json ← session 元数据\n│ ├── interview_state.json ← 访谈状态（轮次/金句/覆盖）\n│ ├── transcript.jsonl ← 逐字稿\n│ └── extraction-plan.json ← 萃取计划（diagnose 产出）\n│\n├── .llmwiki/ ← LLM 工作区（不入 Git）\n│ ├── in-progress/[sid]/ ← 编译中间产物\n│ │ ├── stage1-slices.json ← 切片+分级\n│ │ ├── stage2-dag.json ← 推断+DAG\n│ │ ├── stage3-cards/ ← 草稿卡\n│ │ │ ├── draft-001.jsonld\n│ │ │ └── ...\n│ │ └── judge-results.json ← 评分结果\n│ └── error_book.json ← 补槽队列+隔离区\n│\n├── wiki/ ← 正式知识资产（入 Git，已脱敏）\n│ ├── index.json ← 全局索引\n│ └── [type]/ ← 按类型分目录\n│ └── [id].jsonld ← 正式知识卡\n│\n└── deliverables/[sid]/ ← 客户成果物\n ├── summary.md ← 一页纸汇总\n ├── full.md ← 完整萃取文档\n ├── handbook.html ← 新人手册\n └── co-creation-dossier.html ← 专家共创档案\n```\n\n---\n\n## 逐个 skill 的输入输出\n\n### 1. system-context — 通用上下文\n\n| 方向 | 内容 |\n|------|------|\n| **角色** | 纯声明，不给具体步骤。被所有其他 skill 自动加载 |\n| **读** | 无 |\n| **写** | 无 |\n| **产出文件** | 无 |\n\n> 它只是告诉其他 skill：\"项目全局约定是什么、术语怎么用、约束有哪些\"。\n\n---\n\n### 2. cuiqu-diagnose — 调研诊断\n\n| 方向 | 内容 |\n|------|------|\n| **读** | `references/diagnostic-framework.md`、`references/deliverable-formats.md` |\n| **写** | 两个文件 |\n\n产出文件：\n\n```\nraw/[diagnose-sid]/\n├── extraction-plan.json ← 萃取计划（主题/专家/分组/优先级）\n└── diagnostic-notes.jsonl ← 诊断过程记录（每轮对话逐条追加）\n```\n\n**`extraction-plan.json`** 完整字段：\n- `diagnoseSessionId` — 诊断 session ID\n- `orgContext` — 组织信息（公司/部门/业务类型/销售流程/关键指标）\n- `capabilityGaps` — 能力缺口（每条含 gap 描述/来源/优先级）\n- `extractionThemes` — 推荐萃取主题（主题名/候选专家/种子证据/目标角色/优先级）\n- `benchmarkProfiles` — 标杆画像（姓名/角色/特质/推荐理由）\n- `existingMechanisms` — 已有培训机制列表\n- `sessionDesign` — 萃取设计（总场次/分组方案/成果形式）\n- `status` — 状态（in-progress → completed）\n\n**`diagnostic-notes.jsonl`** 每行：\n```json\n{\"turnId\":1, \"layer\":\"map\", \"role\":\"manager\", \"speaker\":\"卢志成\", \"content\":\"...\", \"timestamp\":\"ISO-8601\"}\n```\n\n---\n\n### 3. cuiqu-start — 启动萃取\n\n| 方向 | 内容 |\n|------|------|\n| **读** | 无（或可选的 extraction-plan.json） |\n| **写** | 两个文件 |\n\n产出文件：\n\n```\nraw/[sid]/\n├── meta.json ← session 元数据（初始态）\n└── interview_state.json ← 访谈状态\n```\n\n**`meta.json`** 核心字段：\n- `sessionId` — session ID（格式：YYYY-MM-DD_expert-id）\n- `expert` — 专家信息（alias/role/scope/yearsOfExperience/consentedAt）\n- `businessGoal` — 业务目标（direction/orgContext/kpi/objective）\n- `status` — 初始 in-progress\n- `coverage` — checklist 覆盖（初始全 false）\n- `rights` — 专家权益（withdrawable/expertConsent）\n- `createdAt` — 创建时间\n\n**`interview_state.json`**：Python 脚本初始化，存轮次计数、金句池、覆盖状态。\n\n---\n\n### 4. cuiqu-interview — 深度访谈\n\n| 方向 | 内容 |\n|------|------|\n| **读** | `raw/[sid]/meta.json`、`raw/[sid]/interview_state.json`、`interview-strategy` skill |\n| **写/更新** | 3 个文件 + 可选调 `scenario-b2b-sales` |\n\n产出文件：\n\n```\nraw/[sid]/\n├── transcript.jsonl ← 逐字稿（核心产物，每轮追加一行）\n├── meta.json ← 更新（补 expert 信息、锁定 objective）\n└── interview_state.json ← 不断更新（轮次++、金句添加、覆盖标记）\n```\n\n**`transcript.jsonl`** 每行：\n```json\n{\"turnId\":1, \"role\":\"expert\", \"content\":\"...\", \"timestamp\":\"ISO-8601\"}\n```\n\n**`--wrap-up` 时**额外更新：\n- `meta.json.coverage` — 7 项 checklist 覆盖结果\n- `meta.json.status` → completed / pending-probe / insufficient\n\n---\n\n### 5. cuiqu-compile — 编译（核心编排）\n\n| 方向 | 内容 |\n|------|------|\n| **读** | `raw/[sid]/meta.json`、`raw/[sid]/transcript.jsonl`、lag-engine skill、quality-judge skill、dynamic-schema skill |\n| **写** | 大量中间 + 最终产物 |\n\n产出文件（完整链条）：\n\n```\n# 中间产物（.llmwiki，不入 Git）\n.llmwiki/in-progress/[sid]/\n├── stage1-slices.json ← 认知切片 + CL(q) 分级\n├── stage2-dag.json ← 主动推理 + DAG 拓扑\n├── stage3-cards/ ← JSON-LD 草稿卡\n│ ├── draft-001.jsonld\n│ ├── draft-002.jsonld\n│ └── ...\n└── judge-results.json ← 每张卡的评分结果\n\n# 正式资产（wiki/，入 Git，已脱敏）\nwiki/[type]/[id].jsonld ← 通过 pass 门禁的正式卡\nwiki/index.json ← 全局索引（增量更新）\n\n# 补槽队列（.llmwiki，不入 Git）\n.llmwiki/error_book.json ← {pending[], quarantine[], errors[]}\n```\n\n**`stage1-slices.json`**：切片数组，每片含起止 turn、CL(q) 四维评分、dropped 标记。\n\n**`stage2-dag.json`**：DAG 节点数组，按 `Boundary→Trigger→Dao→Fa→Shu→Qi/Keng` 拓扑排列，推断节点带 `inferred: true` + `confidence`。\n\n**`draft-XXX.jsonld`**：JSON-LD 格式知识卡，包含：\n- `@context` / `@type` / `@id`\n- `knowledgeId` / `title` / `summary`\n- `sixLayers`（道/法/术/策/器/坑）\n- `boundary`（applicableWhen / notApplicableWhen / associatedRisk）\n- `provenance`（episodeId / quoteVerbatim / inferredFields / judgeScore / judgeDetails）\n- `trainingMaterial`（可选，供 handbook 渲染）\n- `_archetypeRules`\n\n**`error_book.json`** 结构：\n```json\n{\n \"pending\": [{\"cardId\":..., \"reason\":\"...\", \"missingSlots\":[], \"probes\":[], \"createdAt\":\"...\"}],\n \"quarantine\": [{\"cardId\":..., \"reason\":\"...\", \"suggestion\":\"...\"}],\n \"errors\": [{\"code\":\"E_...\", \"message\":\"...\", \"sessionId\":\"...\"}]\n}\n```\n\n---\n\n### 6. lag-engine — 三阶段编译核心\n\n| 方向 | 内容 |\n|------|------|\n| **读** | `raw/[sid]/transcript.jsonl`、dynamic-schema skill、3 个 stage prompt 文件 |\n| **写** | 3 个阶段的中间产出 |\n\n产出文件：\n```\n.llmwiki/in-progress/[sid]/\n├── stage1-slices.json ← 切片+CL(q)分级\n├── stage2-dag.json ← 推断+DAG\n└── stage3-cards/draft-XXX.jsonld ← 草稿卡（N 张）\n```\n\n> 跟 cuiqu-compile 的 stage1-3 产出完全一致，因为 lag-engine 是 compile 调用的子 skill，只做三阶段编译，不做评分和分流。\n\n---\n\n### 7. quality-judge — 质量评分\n\n| 方向 | 内容 |\n|------|------|\n| **读** | draft 卡、transcript、meta.json、stage2-dag.json |\n| **写** | 更新卡 + 写 error_book |\n\n产出文件：\n```\n# 1. 写入卡的 provenance（编辑 .jsonld）\n \"k2j:judgeScore\": 0.86,\n \"k2j:judgeDetails\": {\"recall\":1.0, \"consistency\":0.95, \"trust\":0.95, \"actionability\":0.80, \"freshness\":0.90}\n\n# 2. need-more → 追加到 .llmwiki/error_book.json 的 pending[]\n# 3. isolate → 追加到 .llmwiki/error_book.json 的 quarantine[]\n# 4. pass → 不写 error_book，由 compile 编排后续入 wiki\n```\n\n---\n\n### 8. dynamic-schema — 卡片 Schema 模板\n\n| 方向 | 内容 |\n|------|------|\n| **读** | 自身目录下的 archetype 模板文件 |\n| **写** | 无 |\n\n它的\"产出\"不是运行时的文件，而是**4 个模板文件**（静态存在 skill 目录里）：\n\n```\n.claude/skills/dynamic-schema/archetypes/\n├── judgment.jsonld ← Rule 型卡模板\n├── case.jsonld ← Case 型卡模板\n├── belief.jsonld ← Belief 型卡模板\n└── tool.jsonld ← Tool 型卡模板\n```\n\n每个模板定义了必填层/可选层/boundary 要求/quote 要求，compile 时读模板来生成 draft 卡。\n\n---\n\n### 9. cuiqu-export — 生成成果物\n\n| 方向 | 内容 |\n|------|------|\n| **读** | `raw/[sid]/meta.json`、`raw/[sid]/interview_state.json`、`wiki/index.json`、各知识卡 |\n| **写** | 4 个交付文件 + 调用 python 脚本渲染 |\n\n产出文件：\n\n```\ndeliverables/[sid]/\n├── summary.md ← 一页纸汇总（给管理层/HR）\n├── full.md ← 完整萃取文档（给业务方）\n├── handbook.html ← 新人手册（给一线/培训师，含 trainingMaterial）\n└── co-creation-dossier.html ← 共创档案（给专家本人）\n```\n\n**脚本调用**：\n- `python3 scripts/generate_deliverable.py [sid]` — 产出前三件套\n- `python3 scripts/generate_dossier.py [sid]` — 产出共创档案（best-effort，失败不阻塞）\n\n---\n\n### 10. cuiqu-review — HR 校核\n\n| 方向 | 内容 |\n|------|------|\n| **读** | `wiki/index.json`、各 `.jsonld` 卡 |\n| **写** | 状态迁移（不产生新文件，只改状态字段） |\n\n**不产生新文件**。它操作的是**状态机迁移**：\n- `pending-review → approved`（通过）\n- `pending-review → rejected`（拒绝）\n- `approved → published`（发布）\n\n数据更新位置：\n- 卡的 `provenance.k2j:reviewStatus`（或类似状态字段）\n- `wiki/index.json` 中对应卡的 `status`\n\n脚本调用：\n- `python3 scripts/review_card.py approve <card_path> [--notes \"...\"]`\n- `python3 scripts/review_card.py reject <card_path> --reason \"...\"`\n- `python3 scripts/review_card.py publish <card_path>`\n\n---\n\n### 11. cuiqu-consult — 知识查询\n\n| 方向 | 内容 |\n|------|------|\n| **读** | `wiki/index.json`、各 `.jsonld` 卡 |\n| **写** | **无**（只读查询） |\n\n**不产生任何文件**。纯查询接口，从 wiki/index.json 检索已 approved/published 的卡，读卡内容返回给用户。\n\n---\n\n### 12. 其他纯参考型 skill\n\n| skill | 有产出文件？ | 说明 |\n|-------|------------|------|\n| **interview-strategy** | ❌ | 纯提示词指南，不读写文件 |\n| **scenario-b2b-sales** | ❌ | 只读参考资料（personas.md + traps-library.md），运行时被调用 |\n| **system-context** | ❌ | 纯声明，无文件操作 |\n\n---\n\n## 总结：哪些文件在哪个环节出现\n\n| 环节 | skill | 产出文件 | 存哪里 |\n|------|-------|---------|--------|\n| **诊断** | diagnose | extraction-plan.json、diagnostic-notes.jsonl | `raw/diagnose-*/` |\n| **启动** | start | meta.json、interview_state.json | `raw/[sid]/` |\n| **访谈** | interview | transcript.jsonl（核心）、更新 meta 和 state | `raw/[sid]/` |\n| **编译** | compile + lag-engine | stage1-slices.json、stage2-dag.json、draft-*.jsonld | `.llmwiki/in-progress/[sid]/` |\n| **评分** | quality-judge | 更新卡 + error_book.json（pending/quarantine） | `.llmwiki/` |\n| **入库** | compile 编排 | wiki/[type]/[id].jsonld、wiki/index.json | `wiki/` |\n| **成果物** | export | summary.md、full.md、handbook.html、co-creation-dossier.html | `deliverables/[sid]/` |\n| **校核** | review | 不产新文件，只改状态 | 更新 wiki/index.json |\n| **查询** | consult | 不产文件 | 只读 |\n\n有没有哪个 skill 的产出你还想深入了解？比如某个具体 JSON 文件的结构？"}]... |