📚 Knowledge Absorber (知识吸收器)

通用 AI 技能模块 | 适用于 Trae, Claude, Gemini, VS Code Copilot 等环境

🇺🇸 English | 🇨🇳 简体中文

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Knowledge Absorber 是一个独立的“外挂大脑”模块。它赋予 AI 助手深度阅读、解析长文档并生成结构化知识晶体（Markdown + HTML）的能力。

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🚀更新

v4.1.0 最新更新

• 🎓 导师模式 (Mentor Mode)：全新的交互式学习体验

  • 智能对话助手：在生成的 HTML 页面中，点击"打开导师模式"按钮，即可与 AI 导师实时对话
  • 上下文感知：导师模式完全理解当前知识卡片的内容，可以针对性地回答问题、深化理解
  • 本地 Relay 服务：通过 python scripts/mentor_relay.py 启动本地中继服务（默认端口 8760）
  • 多模型支持：兼容 OpenAI、Claude、Gemini 等任何 OpenAI 兼容的 API
  • 侧边栏设计：优雅的侧边栏界面，不干扰正文阅读，随时呼出随时关闭
  • 对话历史：保留完整的对话上下文，支持连续深入提问

• 💡 深度链接分析：新增多源输入冲突对比功能，自动对比多源输入冲突，强化 AI 的事实校验能力

v4.0.0 之前的更新

• 修复报错：修复 MAC 中 pywin32 报错。
• ⚛️ 深度裂变模块 (Deep Fission)：新增原子级矛盾分析与版本考据模块，用于揭示颠覆常识的结论（样式：.fission-section）。
• 🔍 严格搜索内化 (Strict Filter)：HTML 交互升级，搜索框现在会严格隐藏不匹配的内容块，而非仅高亮，提供专注阅读体验。
• 🛡️ Mermaid 安全协议：内置语法自动修正机制，强制转义特殊字符，杜绝图表渲染崩溃。

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支持功能

• 支持多链接/文件同步抓取。
• 实现具备高对比度色彩的实时状态追踪与彩色终端任务看板。
• 新增 【💡 深度链接】 分析，自动对比多源输入冲突，强化 AI 的事实校验能力。

📂 跨平台移植指南 (Portability Guide)

本模块设计为 "文件夹级即插即用"。 不同的 AI 助手通常会扫描项目根目录下的特定配置文件夹。为了让其他 AI (如 Claude 或 Gemini) 识别此技能，你只需要修改父目录的名称。

📂 目录结构适配

假设你把 skills 文件夹放在项目根目录：

1. 在 Trae 中使用 (默认):

   Project_Root/
   └── .trae/              <-- 保持原名
       └── skills/
           └── knowledge-absorber/
   

2. 在 Claude Projects 中使用:

   • 将 .trae 重命名为 .claude。

   Project_Root/
   └── .claude/            <-- 重命名为 .claude
       └── skills/
           └── knowledge-absorber/
   

3. 在 Gemini Advanced / AI Studio 中使用:

   • 将 .trae 重命名为 .gemini。

   Project_Root/
   └── .gemini/            <-- 重命名为 .gemini
       └── skills/
           └── knowledge-absorber/
   

4. 在 VS Code (Copilot/Cline) 中使用:

   • 将 .trae 重命名为 .vscode。

   Project_Root/
   └── .vscode/            <-- 重命名为 .vscode
       └── skills/
           └── knowledge-absorber/
   

💡 核心原理：AI 助手通常有权限读取隐藏文件夹（以 . 开头）。只要路径正确，并明确指示 AI “使用这个技能”，它就能工作。

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🛠️ 安装与使用 (Installation & Usage)

第一步：环境准备

确保你的电脑安装了 Python 3.8+。 在 knowledge-absorber 目录下运行：

pip install -r requirements.txt

第二步：何时调用 (When to Activate)

不要为简单的 Google 搜索使用此技能。请在以下“高认知负载”场景召唤它：

1. 啃大部头：当你面对数百页的 PDF、技术框架文档（如 BMad, React 源码）或古籍时。
2. 需要知识晶体：当你不仅要一个简单的总结，而是要生成可永久存档、排版精美的 HTML 卡片时。
3. 多源交叉分析：当需要同时对比抓取多个不同平台的链接（如知乎 + 博客 + 官方文档）进行深度真理锚定时。

第三步：调用机制 (Workflow)

你不需要手动运行复杂的命令行，只需在对话中自然指令，AI 会自动代理执行：

• 用户指令示例：

  “帮我深度解析这个链接：https://docs.bmad-method.org/” “读取 manual.pdf 并按【机械透镜】拆解生成知识卡片。”

• AI 的执行逻辑：

  1. 摄取：并发调用 scripts/content_ingester.py 抓取并清洗内容。
  2. 透镜分析：根据 SKILL.md 中的协议（如机械透镜、意义透镜）进行深度推理。
  3. 交付：自动生成 .md（深度笔记）和 .html（可视化卡片）文件。

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📦 产出物 (Outputs)

该技能会自动生成两种格式的文件（位于 data/ 目录）：

1. Markdown 深度笔记 (.md)：
   • 包含元数据、核心概念破冰、深度拆解、思维导图、避坑指南。
   • 支持”双文异构”（古文繁体/解释简体）或”技术栈模版”。
2. HTML 可视化卡片 (.html)：
   • 精美的排版，适合分享或作为知识库归档。
   • 支持深色/浅色模式适配，代码高亮与 Mermaid 导图完美显示。

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🎓 导师模式详解 (Mentor Mode)

什么是导师模式？

导师模式是 Knowledge Absorber 的交互式学习功能，让你可以在浏览生成的知识卡片时，随时与 AI 导师对话，深化理解、解答疑惑。

核心特性

1. 📚 上下文感知

   • 导师完全理解当前知识卡片的所有内容
   • 可以针对具体章节、概念进行深入讲解
   • 自动关联相关知识点

2. 💬 智能对话

   • 支持连续多轮对话
   • 保留完整对话历史
   • 可以追问、深挖、举例

3. 🎨 优雅界面

   • 侧边栏设计，不遮挡正文
   • 支持深色/浅色主题
   • 响应式布局，适配各种屏幕

4. 🔌 灵活配置

   • 支持任何 OpenAI 兼容的 API
   • 可配置模型、温度、最大 token 等参数
   • 本地运行，数据安全

使用步骤

1. 启动 Relay 服务

在 knowledge-absorber 目录下运行：

python scripts/mentor_relay.py

你会看到：

Mentor relay listening on http://127.0.0.1:8760

💡 提示：Relay 服务是一个本地中继服务器，用于在浏览器和 AI 模型之间传递消息。它不会存储你的对话内容。

2. 打开知识卡片

在浏览器中打开生成的 knowledge_card.interactive.html 文件。

3. 配置 AI 连接

点击页面右上角的”打开导师模式”按钮，在侧边栏中：

1. 选择 API 类型（OpenAI / Claude / Gemini / 自定义）
2. 输入 API Key
3. 选择模型（如 gpt-4、claude-3-5-sonnet 等）
4. 点击”测试连接”确认配置正确

4. 开始对话

配置成功后，就可以在输入框中提问了！例如：

• “请详细解释一下核心机制部分”
• “这个概念和 XXX 有什么区别？”
• “能举个实际应用的例子吗？”
• “我在实践中遇到了 XXX 问题，该怎么办？”

典型使用场景

1. 深化理解

   • 对某个概念不太理解，请导师用更简单的语言解释
   • 需要更多的例子来加深印象

2. 扩展学习

   • 询问相关的知识点
   • 了解更深层次的原理

3. 实战指导

   • 询问如何在实际项目中应用
   • 请教遇到的具体问题

4. 对比分析

   • 对比不同技术方案的优劣
   • 了解历史演进和未来趋势

配置说明

支持的 API 类型

• OpenAI：GPT-4、GPT-3.5 等
• Claude：Claude 3.5 Sonnet、Claude 3 Opus 等
• Gemini：Gemini Pro、Gemini Ultra 等
• 自定义：任何兼容 OpenAI API 格式的服务

高级配置

在侧边栏的”高级设置”中，你可以调整：

• Temperature：控制回答的创造性（0-2，默认 0.7）
• Max Tokens：单次回答的最大长度（默认 2000）
• System Prompt：自定义导师的角色和风格

注意事项

1. Relay 服务必须运行

   • 如果没有启动 relay 服务，导师模式无法工作
   • 确保端口 8760 没有被占用

2. API Key 安全

   • API Key 仅存储在浏览器本地（localStorage）
   • 不会上传到任何服务器
   • 建议使用有额度限制的 API Key

3. 网络连接

   • 需要能够访问对应的 AI 服务 API
   • 如果使用国内网络，可能需要配置代理

4. 仅用于阅读模式

   • 如果只是阅读知识卡片，不需要启动 relay 服务
   • 搜索、主题切换等功能不依赖 relay

故障排查

问题：点击”打开导师模式”没有反应

• 检查 relay 服务是否正在运行
• 检查浏览器控制台是否有错误信息

问题：测试连接失败

• 检查 API Key 是否正确
• 检查网络连接是否正常
• 检查 API 端点 URL 是否正确

问题：对话响应很慢

• 可能是模型负载较高，稍等片刻
• 可以尝试切换到其他模型
• 检查网络延迟

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🤖 技能协议 (Skill Protocol)

核心逻辑定义在 SKILL.md 文件中。 如果你想修改 AI 的思考方式（例如修改解析的深度、改变输出风格），请直接编辑 SKILL.md。

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维护者: Little Code Sauce 版本: v4.1.0 (Mentor Mode Edition)