personal-ip-knowledge-builder
This Claude Code skill compiles scattered source materials including interviews, chat logs, resumes, public content, business documents, cases, and existing DOCX/Markdown files into a structured, AI-callable personal knowledge base. Use it when users need to generate, organize, or maintain a foundational knowledge library for creators, experts, lecturers, broadcasters, or consultants, transforming raw materials into reusable prompt foundations, writing style guides, story libraries, or conversation frameworks.
git clone --depth 1 https://github.com/limecloud/lime /tmp/personal-ip-knowledge-builder && cp -r /tmp/personal-ip-knowledge-builder/lime-rs/resources/default-skills/personal-ip-knowledge-builder ~/.claude/skills/personal-ip-knowledge-builderSKILL.md
# 个人 IP 知识库生成器 ## 核心目标 把零散资料编译成一份结构化 Markdown 知识库,让后续 AI 能稳定调用这个人的事实、故事、观点、风格和边界,而不是每次临时总结。 默认输出中文;除非用户明确要求其他语言。 ## 与 Agent Knowledge 的分工 本 Skill 只负责“怎么生产和维护知识”: - 读取来源资料、模板、访谈问题和质量检查表。 - 生成或更新个人 IP 成品文档。 - 标记缺失事实、冲突事实和待用户确认的信息。 - 返回整理记录、质量诊断和 provenance 建议。 Agent Knowledge 负责“知识产物长什么样、如何安全进入上下文”: - `KNOWLEDGE.md` 保存 pack metadata、`profile: document-first`、`runtime.mode: persona`。 - `documents/<pack-name>.md` 保存本 Skill 生成的主文档。 - `runs/compile-*.json` 记录本次 Builder Skill 输入、输出、版本和诊断。 - 运行时 Resolver 只消费 KnowledgePack,不在回答用户问题时执行本 Skill。 ## 工作流 1. 先盘点输入资料:访谈、简历、聊天记录、文章、案例、产品服务、历史文案、DOCX/Markdown。 2. 如果输入是 DOCX,优先使用 `scripts/docx_to_markdown.py` 转成 Markdown 草稿。 3. 读取 `references/personal-ip-template.md`,按固定章节生成知识库。 4. 读取 `references/interview-questions.md`,识别缺失的高价值信息。 5. 缺少关键事实时,先问用户补齐;如果用户要求先生成,则用 `待补充` 标注,不要编造。 6. 提炼事实、故事、案例、方法论、价值观、表达风格、金句、可引用素材和禁忌边界。 7. 生成完整 Markdown,结尾必须包含“智能体应用指南”。 8. 用 `references/quality-checklist.md` 自检,必要时补一节“待补充信息清单”。 ## Lime Runtime Binding 契约 当 Lime 通过 App Server `knowledgePack/compile` runtime binding 调用本 Skill 时,输入输出必须保持下面的最小契约。 ### 输入 ```text packName: <当前知识包名> packType: personal-profile profile: document-first runtime.mode: persona sources[]: sources/ 下的来源文件摘要和相对路径 metadata.primaryDocument: documents/<packName>.md ``` ### 输出 ```text primaryDocument: path: documents/<packName>.md content: <按 references/personal-ip-template.md 生成的完整 Markdown> status: draft | needs-review | ready | disputed missingFacts[]: <待补充信息> warnings[]: <质量或冲突提醒> provenance: kind: agent-skill name: personal-ip-knowledge-builder version: 1.0.0 ``` 固定规则: 1. 不输出独立于 KnowledgePack 的新目录结构;`documents/<packName>.md` 是主文档唯一写回目标。 2. 不直接改写 `KNOWLEDGE.md`;由 Lime 写入 `metadata.producedBy`、`runtime.mode` 和状态。 3. 不把模板复制进 Lime 代码;模板、访谈问题和质量检查表继续留在本 Skill 的 `references/`。 4. 不在运行时回答阶段执行;仅在用户导入、重新整理或维护 pack 时调用。 ## 输出规则 - 不写成简历,也不写成宣传软文;要写成 AI 可调用的底层知识库。 - 区分事实、观点、推断和待补充信息。 - 保留真实语气,不要把人物包装成虚假的“成功学大师”。 - 尽量使用具体案例、数据、原话、场景和转折点。 - 每个章节都要有清晰标题,适合长期维护。 - 结尾必须包含:使用说明、AI 写作风格指南、核心价值观关键词、可引用故事素材、禁忌与边界。 ## 推荐产物结构 在 Agent Knowledge v0.6.0 / Lime 中,优先写回: ```text <pack-name>/ KNOWLEDGE.md # 由 Lime 维护 metadata documents/<pack-name>.md # 本 Skill 生成的主文档 runs/compile-*.json # 由 Lime 记录本次整理 provenance ``` 如果用户在普通对话中只要求一份独立文档,也可以输出单一 Markdown 作为临时交付;进入 Lime KnowledgePack 时必须回到上述 `document-first` 结构。 不再默认拆成: ```text [person-id]-personal-ip/ knowledge.md facts.md voice.md stories.md boundaries.md ``` ## 何时读取资源 - 需要章节骨架时,读取 `references/personal-ip-template.md`。 - 资料不足或要做访谈表时,读取 `references/interview-questions.md`。 - 输出前做质量检查时,读取 `references/quality-checklist.md`。 - 用户只要空白模板时,可复制 `assets/personal-ip-knowledge-skeleton.md`。 ## DOCX 转 Markdown 如果需要先转换 DOCX: ```bash python3 scripts/docx_to_markdown.py 输入.docx 输出.md ``` 转换后再进行知识提炼。脚本只负责格式转换,不负责事实提炼。
对当前文本、对话或显式文件内容做结构化分析,并区分事实、判断与待确认项。
内容工厂专用写作 Skill,生成批量文案、短视频脚本和图片提示词,并输出可回写的 contentFactoryWorkspacePatch。
将品牌定位、价值观、受众画像、语气风格、内容样例、危机回应和表达禁区,整理成符合 Agent Knowledge v0.6 document-first 标准、可被 AI 安全调用的品牌人设知识库。适用于用户要求“整理品牌人设”“沉淀品牌口吻”“把品牌资料变成可复用语气库”“维护品牌 persona pack”的场景。
将品牌产品资料、规格参数、卖点证据、FAQ、价格权益、竞品区别和合规边界,整理成符合 Agent Knowledge v0.6 document-first 标准、可被 AI 安全调用的产品资料知识库。适用于用户要求“整理产品知识库”“沉淀产品 FAQ”“把品牌产品资料变成项目资料”“维护产品资料包”的场景。
将文章整理为可转播客音频的源文本(下游负责真实音频合成)。
将活动目标、用户路径、渠道分工、物料资产、时间节奏、风险预案和复盘结论等资料,整理成符合 Agent Knowledge v0.6 document-first 标准、可被 AI 安全调用的运营类知识库。适用于用户要求“整理活动 / Campaign 运营知识库”“沉淀运营 SOP”“把运营资料变成项目资料”“维护运营知识库”的场景。
将选题日历、栏目矩阵、素材资产、发布节奏、复盘结论和内容边界等资料,整理成符合 Agent Knowledge v0.6 document-first 标准、可被 AI 安全调用的运营类知识库。适用于用户要求“整理内容运营知识库”“沉淀运营 SOP”“把运营资料变成项目资料”“维护运营知识库”的场景。