知识越记越乱？使用 Skills 实现你的个人知识库pkm（C.O.D.E + PARA）：收集、整理、提炼、暴露

知识越记越乱？使用 Skills 实现你的个人知识库（C.O.D.E + PARA）：收集、整理、提炼、暴露

本文介绍一套在 Cursor / Claude Code / Gemini CLI 下运行的轻量知识管理体系：用「捕获 → 组织 → 提炼 → 表达」闭环 + PARA 结构，把私域知识整理成可被 AI 直接调用的形式，并与 Spec/SDD 等规范类工具互补。文内 Mermaid 图在掘金下可正常渲染。

本文结构：一、背景 → 二、工具简介与目标 → 三、核心概念（CODE / PARA / 金字塔）→ 四、目录结构一览 → 五、典型流程（含存量迁移）→ 六、命令速查 → 七、流程与实现模块（进阶）→ 八、上手步骤。文内配有多张 Mermaid 流程图，掘金可正常渲染。

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📋 一、背景

⚠️ 1.1 日常痛点与解决思路

日常常见痛点：

• 知识碎片化：随手记下的想法、链接、会议要点散落各处，积累越多越难盘清。
• 整理成本高：要自己分类、打 tag、建目录，费时费力，往往一拖再拖。
• 用的时候找不到：真到写方案、做决策时，想不起「以前有过类似经验」，也搜不到。
• 难以沉淀成经验：碎片始终是碎片，很少有机会被提炼成可复用的流程、模版或原则。
• 任务与知识脱节：日常待办、项目进展和知识积累各管一摊，事务做完就结束，经验没有自然回流到知识库。

💡 解决思路： 本系统面向的正是上述场景——用轻量命令 + 统一结构，把「捕获 → 组织 → 提炼 → 表达」串成一条线：你负责思考和决策，系统负责自动整理、归档和沉淀；任务与知识在同一套 PARA 结构里打通，AI 在回答时可以直接调用你的私域知识，而不是只依赖通用语料。

🏭 1.2 与工业级方案的关系：不冲突，各有侧重

📐 传统 SDD / 知识库、Spec-Kit 等方案的侧重： 强调流程非常完善、规定非常细致，以便 AI 严格按规范执行、符合预期、减少出错。文档与流程本身就是「强约束」，解决的是产出规范与过程管控。

🏭 工业级场景：

• 面对的资料、文档数量级在几万篇以上，流程环节多（如 HPPD 多阶段）、跨部门、跨代码库。
• 需要在「知识沉淀」和「知识输出」上做专门设计与建设。
• 现有做法包括 SDD（结构化的设计与开发规范）、知识工程、以及 Spec-Kit、SDD 等工具链，搭建与使用都需要遵循既定流程，成本相对较高。

本系统与上述方案并不冲突：Spec、SDD 等负责「如何写好规范、让开发按规范走」；本系统的核心是整理私域知识——把个人或团队的碎片经验收敛成可检索、可被 AI 调用的知识库。一个管「产出规范」，一个管「知识原料」，可以同时使用。

💡 本系统的定位： 核心是整理私域知识。日常最常用的场景往往是：

• 文档与笔记体量在百篇量级，维护的模块或主题节点有限。
• 需求不是「从零生成一整套工业级产出」，而是：在已有经验的基础上，把私域知识整理好，让 AI 帮着作答、给建议、做补充。
• 用户需要持续积累和整理知识，又希望流程轻、能日常坚持。

因此，本系统做轻量方案：专注「自整理、自清洁、自进化」和为 AI 提供整理好的私域知识，低门槛、可日常使用，与 Spec/SDD 等规范类工具互补而非替代。

🔮 未来： 随着 AI 能力持续进化，你持续整理进本系统的私域知识会一直更新、始终是「最新鲜」的那一批，用好自己的知识，在日常场景下往往就够用。

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🎯 二、工具简介与目标

在整理私域知识这一核心上，本系统用 Cursor/Claude Code/Gemini CLI + Git + PARA + CODE 实现「捕获 → 组织 → 提炼 → 表达」的完整闭环，统一入口为 @pkm 命令。为与 Cursor、Claude Code、Gemini CLI 等强 agent 环境深度结合，本系统采用 Skill 形态实现：各流程以 Skill 文件承载提示与规则，由 agent 直接加载、解析并执行，你通过一句 @pkm 即可驱动整套能力，无需额外插件或中间层。

🎯 三大目标：

1. 🧹 自整理、自清洁、自进化 系统自动完成归档、合并、分类、提炼，知识按金字塔从零散沉淀到原则，无需你反复动手整理；随使用持续更新，越用越有序。
2. 📋 管理日常任务，自行记忆与总结 用 todo 与项目结构管理待办和进行中的事；AI 帮你做记忆（落在 inbox/notes）、做总结（Distill 报告、完成复盘），你只需做决策和纠偏。
3. 🤖 为 AI 提供私域知识 你的笔记、项目、领域知识统一落在 PARA 结构中，通过 @pkm advice 等能力被检索与调用，让 AI 在回答和建议时基于你的私域知识，而不是仅用通用语料。

👥 适合谁用： 若你符合第一章描述的场景（有碎片难整理、用时会找不到、希望事务与知识打通、并让 AI 用上自己的知识），本系统即面向你——个人或小团队、想轻量整理私域知识并供 AI 调用者均可使用。

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🧩 三、核心概念

⚖️ 3.1 设计原则

• ⚡ 简单至上：流程和操作尽量少，核心机制简单好记。
• 🤖 相信 AI：判断和分类交给 AI，你主要负责后期纠偏，保证自动化可执行。
• 📈 渐进提炼：从碎片到知识、从知识到经验，是一步步提炼出来的，而不是一步到位。

🔄 3.2 CODE 信息管理法则

CODE 描述的是「从收集到输出」的完整闭环：

• 📥 Capture（捕获）：把碎片信息快速丢进 50_Raw/inbox/，降低记录门槛。
• 📦 Organize（组织）：按主题合并、按类型拆分，再归到对应位置（项目 / 领域 / 资源）。
• 💎 Distill（提炼）：在领域内做去重、关联、结构化，并按「金字塔」往上沉淀。
• 💬 Express（表达）：通过咨询、复盘、归档等方式，把沉淀下来的知识用起来。

flowchart LR
    subgraph CODE["CODE 闭环"]
        C[Capture 捕获]
        O[Organize 组织]
        D[Distill 提炼]
        E[Express 表达]
        C --> O --> D --> E
        E -.->|输出反哺| C
    end

📁 3.3 PARA 结构

PARA 解决「东西放在哪」的顶层划分：

• 🏗️ 10_Projects（项目）：有明确截止日期的任务，偏执行。
• 🧠 20_Areas（领域）：长期负责的方向，偏知识沉淀。
• 📚 30_Resources（资源）：感兴趣但还没深加工的素材，如文档、链接。
• 🗄️ 40_Archives（归档）：已完成的项目、已不活跃的领域，只保留不常动。
• 📥 50_Raw（素材区）：统一的「待处理入口」，含 inbox 和未分类碎片，整理完应清空。

flowchart TB
    subgraph PARA["PARA 顶层结构"]
        P["10_Projects<br/>有截止日期·执行"]
        A["20_Areas<br/>长期领域·沉淀"]
        R["30_Resources<br/>资料·待加工"]
        Ar["40_Archives<br/>已完成·归档"]
        Raw["50_Raw<br/>待处理·入口"]
        Raw --> P
        Raw --> A
        Raw --> R
        P --> Ar
    end

🔺 3.4 金字塔流动（20_Areas 内部）

在 20_Areas 里，知识按「从零散到凝练」自下而上流动：

• 📄 底层（零散知识）：未整理的、碎片的、刚收进来的内容。
• 📑 中层（整理知识）：按领域整理过的知识集合，主要在 03notes/。
• 📋 上层（应用知识）：Playbooks（标准化流程）、Templates（模版）、Cases（案例），在 02playbooks/、02templates/、02cases/。
• 🎯 顶层（原则知识）：方法论、原则、框架，在 01principles/。

流动方向：零散 → 整理 → 应用 → 原则，通过 Distill 一步步提炼。

flowchart TB
    subgraph Pyramid["20_Areas 金字塔流动"]
        L4["零散知识（底层）"]
        L3["整理知识（中层）·03notes"]
        L2["应用知识（上层）·02playbooks / 02templates / 02cases"]
        L1["原则知识（顶层）·01principles"]
        L4 --> L3 --> L2 --> L1
    end

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📂 四、目录结构一览

整体物理结构如下，只要记住「五块 + 一个入口」即可。

.
├── 🏗️ 10_Projects/               # 【P】活跃项目（聚焦任务执行）
│   ├── YYYYMMDD_HHMMSS_XXX/     # 项目目录（时间戳_XXX 格式）
│   │   └── manual/              # 受保护区：项目金标准、架构决策（AI 只读，人工维护）
│   └── ...
│
├── 🧠 20_Areas/                  # 【A】长期领域（聚焦知识沉淀，按金字塔流动）
│   ├── manual/                  # 受保护区：全域共用素材区（AI 只读，人工按需删除/更新）
│   ├── 01principles/            # 顶层原则层：方法论、原则、框架
│   ├── 02playbooks/             # 上层应用层：标准化流程（SOP、操作手册）
│   ├── 02templates/             # 上层应用层：可复用的模版和格式
│   ├── 02cases/                 # 上层应用层：具体案例和实例
│   └── 03notes/                 # 中层整理知识：按领域分类
│       ├── 01_python/           # Python 领域知识
│       ├── 02_算法设计/          # 算法设计领域知识
│       └── ...                  # 其他领域知识
│
├── 📚 30_Resources/              # 【R】原材料（聚焦第三方资料与文档）
│   ├── Library/                 # 静态资料库（PDF、电子书、参考文档）
│   ├── todo.md                  # 待办任务列表
│   ├── todo_archive.md          # 已完成任务归档
│   └── summary/                 # 提炼报告输出目录
│
├── 🗄️ 40_Archives/               # 【A】归档区
│   ├── YYYYMMDD_HHMMSS_XXX/     # 归档项目目录（时间戳_XXX 格式，保留完整结构）
│   └── ...
│
└── 📥 50_Raw/                    # 【Raw】统一素材区（整理后应清空）
    ├── inbox/                   # 捕获的原子笔记（@pkm inbox 产出）
    ├── merged/                  # 合并后的素材（Organize 产出，待分类）
    └── ...                      # 其他待分类素材（Archive 回流、临时文件等）

简要说明：

• 🏗️ 10_Projects：每个项目一个 YYYYMMDD_HHMMSS_XXX 目录，内有 manual/（金标准、架构决策，AI 只读）。
• 🧠 20_Areas：manual/ 共用；01principles/、02playbooks/、02templates/、02cases/、03notes/<领域>/ 对应金字塔各层。
• 📚 30_Resources：Library/ 放资料，todo.md / todo_archive.md 管待办，summary/ 放提炼报告。
• 🗄️ 40_Archives：按年归档已完成项目，目录结构原样保留。
• 📥 50_Raw：inbox/ 是捕获落点，merged/ 是合并后、待分类的中间结果，整理完会清空。

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🚀 五、你会怎么用 — 典型流程

🔄 5.1 主流程总览

最常用的是「主流程」：执行一次就会依次做「安全检查 → 归档 → 组织 → 提炼」。

flowchart TD
    Start["@pkm"] --> V["🔍 Verify 前置安全检查"]
    V --> OK{通过?}
    OK -->|否| Stop["中止"]
    OK -->|是| Arch["🗄️ Archive 归档已完成项目并提取知识"]
    Arch --> Org["📦 Organize 合并、分类、归位"]
    Org --> Dis["💎 Distill 深度整合、金字塔提炼、检查"]
    Dis --> Report["生成报告至 30_Resources/summary/"]
    Dis -.->|后续可再跑| Org

📥 5.2 捕获流程（Capture）

命令：@pkm inbox <内容>

作用：把一句话、一条链接、一段想法，变成一条原子笔记，落到 50_Raw/inbox/。

大致步骤：

1. 你输入内容（文字或链接）。
2. 若内容像「任务」（有动词、时间、目标），会建议改用 @pkm todo。
3. 若不是任务，AI 做简短总结并生成 5～10 字标题。
4. 链接默认当引用；加 --online 可抓取网页内容。
5. 保存为：50_Raw/inbox/YYYYMMDD_HHMMSS_标题_inbox.md。

效果：想到就记，不纠结路径和命名。

💎 5.3 提炼主流程（Verify → Archive → Organize → Distill）

命令：@pkm（无参数即跑主流程）

🔍 Verify（前置安全检查）：

• 检查 6 个顶级目录（10_Projects、20_Areas、30_Resources、40_Archives、50_Raw、.pkm）是否存在、结构是否完整。
• 限定操作范围在白名单内；manual/ 只读。
• 任一检查失败则中止，不执行后续步骤。

🗄️ Archive（归档与回流）：

• 扫描 10_Projects/，找出带 COMPLETED.md 的项目。
• 整项目移动到 40_Archives/<年份>/，保留目录结构。
• 从这些项目中抽取可复用知识（含 manual 区），写入 50_Raw/，参与后续 Organize/Distill。

📦 Organize（组织分类）：

• 扫描 50_Raw/（含 inbox 及其他待分类文件）。
• 按主题/类型合并到 50_Raw/merged/。
• 判断是「任务 / 知识 / 资料」并归位：
  • 任务 → 10_Projects/
  • 知识 → 20_Areas/03notes/<领域>/
  • 资料 → 30_Resources/Library/
• 归位完成后清空 50_Raw/。

💎 Distill（提炼沉淀）：

• 只处理 20_Areas/03notes/ 中的新增或变更。
• 与已有内容做去重、交叉引用、结构化。
• 按金字塔：notes（及 areas 的 manual，只读参考）→ 整理知识 → playbooks/templates/cases → principles。
• 做一致性、过期、冗余、逻辑等检查。
• 输出提炼报告到 30_Resources/summary/YYYYMMDD_HHMMSS_标题_Distill.md。

💬 5.4 Express 流程（咨询 / 输出）

命令：@pkm advice <问题> [--scope <范围>]

作用：基于知识库（和可选 AI 通用知识）回答你的问题，并可能给出「这条笔记更适合放哪个目录」等建议。

流程概览：

1. 按 --scope 确定检索范围。
2. 在对应范围里检索内容。
3. 结合检索结果与 AI 知识生成回答。

scope 含义：

• common：只用 AI 通用知识。
• local：只查当前知识库（10_Projects、20_Areas、30_Resources、40_Archives）。
• <项目名>：只查 10_Projects/<项目名>/。
• 不写时默认：common + local。

flowchart LR
    Q["你的问题"] --> S{--scope?}
    S -->|common| Common["仅 AI 通用知识"]
    S -->|local| Local["仅本库"]
    S -->|项目名| Proj["指定项目"]
    S -->|默认| Both["common + local"]
    Common --> Ans["回答与建议"]
    Local --> Ans
    Proj --> Ans
    Both --> Ans

✅ 5.5 Todo 与项目（扩展流程）

命令：@pkm todo [操作] [参数]

常用操作：

• @pkm todo add <内容> 或 @pkm todo add：新增任务（可交互补全：想法、四象限、计划、实现思路、关联项目）。
• @pkm todo list：按四象限列出任务，支持筛选。
• @pkm todo update <id/名称>：更新进展（会记录日期和一句话进展）。
• @pkm todo ok <id/名称>：标记完成（会问总结、收益、价值评分，并归档到 todo_archive.md）。
• @pkm todo del <id/名称>：删除任务。

四象限：重要且紧急 / 重要不紧急 / 不重要但紧急 / 不重要不紧急，用于排序和取舍。

新建项目：@pkm addProject — 在 10_Projects/ 下创建 YYYYMMDD_HHMMSS_XXX 目录，并初始化 manual/ 等结构。

flowchart TB
    subgraph Todo["Todo 流程"]
        Add["todo add"] --> List["todo list"]
        List --> Update["todo update"]
        Update --> OK["todo ok → todo_archive.md"]
        Del["todo del"]
    end

📦 5.6 存量知识的迁移

已有笔记、文档、导出内容想纳入本系统时，先把知识放到 50_Raw/ 里（可放进 inbox/ 或直接在 50_Raw/ 下建子目录按批堆放）。放好后执行一次主流程 @pkm，系统会按既有逻辑做 Organize（合并、分类、归位）和 Distill（去重、关联、金字塔提炼）。无需单独「导入」命令，统一走 Raw → 主流程即可完成迁移与整理。

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⌨️ 六、命令速查

所有入口都是 @pkm，通过子命令区分用途。

场景	命令	说明
记一条想法/链接	@pkm inbox <内容>	写入 50_Raw/inbox/，可加 --online 抓网页
做一次完整整理	@pkm	顺序执行 Verify → Archive → Organize → Distill
基于知识库问答	@pkm advice <问题> [--scope common|local|项目名]	不写 scope 时用 common+local
加一条待办	@pkm todo add [内容] 或 @pkm todo add	可交互补全四象限、计划等
看所有待办	@pkm todo list	按四象限展示，可筛选
更新/完成/删任务	@pkm todo update/ok/del <id或名称>	ok 会写总结并归档
建新项目目录	@pkm addProject	在 10_Projects 下生成时间戳_XXX 目录
查看帮助	@pkm help	显示命令与用法

flowchart LR
    subgraph Commands["@pkm 命令入口"]
        PKM["@pkm"]
        PKM --> PM["无参数 → 主流程"]
        PKM --> In["inbox → 捕获"]
        PKM --> Ad["advice → 咨询"]
        PKM --> Todo["todo → 待办"]
        PKM --> AddP["addProject → 新建项目"]
        PKM --> H["help → 帮助"]
    end

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🔧 七、流程与实现模块对应（进阶）

若要理解「每个流程是谁在干活」，可对应到 .pkm/Skills/PKM/ 下的 Skill 文件：

你用的命令/动作	对应的 Skill 文件	主要职责
任意操作前	_Verifier.md	检查目录、范围、manual 只读，不通过则中止
@pkm inbox	_Inbox.md	生成原子笔记到 50_Raw/inbox/
@pkm 主流程	_Archiver.md	归档完成项目，抽可复用知识到 50_Raw
@pkm 主流程	_Organizer.md	合并、分类、归位，清空 50_Raw
@pkm 主流程	_Distiller.md	整合、金字塔提炼、检查、写报告
@pkm advice	_Advisor.md	按 scope 检索并回答
@pkm addProject	_ProjectCreator.md	创建项目目录与 manual
@pkm todo	_TodoManager.md	维护 todo.md / todo_archive.md、四象限

设计要点：单一职责、统一从 Skill.md 路由、先 Verify 再执行、主流程 = Verify → Archive → Organize → Distill 的组合，和「相信 AI、渐进提炼」一致。

当前局限与优化思路：本系统是一个通用框架，优势是适配面广，缺点是相对泛化，可从两方面理解并做增强：

1. 整理的泛化：知识统一按「零散 → 整理 → 应用 → 原则」的通用金字塔逻辑提炼，不针对某领域做特殊结构。若某个领域（如合规、算法、运维）有固定分类或模板，可在对应 Skill 的提示词中写明该领域的结构要求，Distill 时会按你的约定做归类与存放，从而在通用底座上实现领域定制。
2. 输出的泛化：本系统默认以「提供私域知识、回答与建议」为主，不负责生成严格流程或规范文档。若你需要具体流程、规格或步骤，可以把本系统当作 RAG 知识源，由下游的 workflow 引擎或 Spec-Kit 等工具调用——本系统负责「整理好、可检索的私域知识」，流程与格式由上游工作流或 Spec 工具承接。

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✨ 八、上手步骤

1. 📥 用 @pkm inbox 随便记几条想法或链接，确认 50_Raw/inbox/ 里能看到文件。
2. 🔄 跑一次 @pkm，看 Verify → Archive → Organize → Distill 的日志或结果，并到 30_Resources/summary/ 看是否生成了 Distill 报告。
3. 💬 用 @pkm advice 问一个和现有笔记相关的问题，试一下不加 scope 和加 --scope local 的差别。
4. ✅ 用 @pkm todo add 建一两条任务，再用 @pkm todo list 和 @pkm todo ok 走一遍完成与归档。

完成以上后，你就已经走通了「捕获 → 整理 → 咨询 → 任务」的完整链路，后续可以按需多练 inbox + 主流程，再逐步用 advice 和 todo 配合自己的工作节奏。

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延伸与链接

• 项目地址：github.com/EvilJoker/p…
• 进一步阅读：更完整的目录约定、工作流与命令设计见仓库内 docs/ARCHITECTURE.md；Skill 文件位于 .pkm/Skills/PKM/，可按需在提示词中做领域定制。