iflow-nb

iflow 知识库助手（iflow知识库），支持知识库管理、文件上传/URL导入、内容生成、联网搜索并导入知识库。 当用户提到知识库、资料库、收藏文章、保存链接、上传文件、导入网页、 生成报告、生成PPT、生成播客、生成思维导图、生成视频、分享知识库、 查看生成进度、搜论文并整理、查文献并生成报告、深度研究、搜索网页并存到知识库时，使用此 skill。 即使用户没有明确说"知识库"或"报告"，只要意图涉及文章收藏、知识整理、内容生成、 知识分享、日常记录（如"帮我记一下这篇文章""做个PPT""分享给同事""深度研究一下" "记一下今天吃饭50元""帮我记个笔记""存一下这个信息"），也应触发此 skill。 注意：如果用户只是想快速了解某个问题（如"XX是什么""帮我查一下XX"）而不涉及知识库存储或内容生成， 不应触发此 skill，Agent 应使用自身的搜索能力直接回答。

iflow 知识库助手。支持：knowledge-base（知识库管理与文件管理）、outputs（内容生成）、search（联网搜索并导入知识库）。分享功能见下方「分享功能」章节。

Setup

Security note: Credentials are only sent as HTTP headers to the configured API endpoint and never to any other domain.

1. 获取 API Key：访问 API Key 管理页面 申请
2. 存储凭证（二选一）：

bash

# 方式 A — 配置文件（推荐）
mkdir -p ~/.config/iflow-nb && echo "your_api_key" > ~/.config/iflow-nb/api_key

# 方式 B — 环境变量
export IFLOW_API_KEY="your_api_key"

Agent 按优先级尝试：环境变量 → 配置文件。Pipeline 脚本内部自动读取凭证，无需手动初始化。

快速决策表

⚡ 多步骤任务优先用 Pipeline 脚本。Pipeline 已封装凭证读取、参数串联、解析轮询、错误处理，一条命令完成整个流程。仅 Pipeline 不覆盖的单步操作才直接调 API（见下方「直接调 API 参考」）。

收到用户请求后，按此表选择执行方式：

用户意图	执行方式	关键参数
建库 + 上传 + 生成
"建个知识库，传几篇论文，生成报告"	Pipeline 1 pipeline_create_kb_and_generate.py	--name --files --urls --output-type --query
"建个知识库存一下这些文件"（不生成）	Pipeline 1	--name --files --no-generate
追加内容 + 生成
"把这个链接/文件加到XX知识库，然后生成总结"	Pipeline 3 pipeline_import_and_generate.py	--kb + --files/--urls/--text --output-type --query
"帮我把这段内容存到知识库"	Pipeline 3	--kb --text --text-title --rename --no-generate
搜索 + 生成
"在XX知识库里搜一下关于YY的，生成报告"	Pipeline 2 pipeline_search_and_generate.py	--kb --search --mode --output-type --query
"搜一下知识库里有没有关于XX的文件"	Pipeline 2	--kb --search --search-only
语义检索（深度内容匹配）
"知识库里有没有关于XX的内容"	Pipeline 4 pipeline_semantic_search.py	--kb --query
"找到相关内容后生成报告"	Pipeline 4	--kb --query --generate --output-type
"检索后分享知识库"	Pipeline 4	--kb --query --share
文件管理
"看看知识库里有哪些文件"	Pipeline 5 pipeline_file_management.py list	--kb
"把这个文件改个名"	Pipeline 5 rename	--kb --file --new-name
"删掉这个文件"	Pipeline 5 delete	--kb --file --force
"把那几个测试文件都删了"	Pipeline 5 batch-delete	--kb --files --force
联网搜索 + 导入 + 生成（搜索结果存入知识库）
"帮我搜一下关于XX的网页，整理成报告"	Pipeline 6 pipeline_web_search.py	--kb --query --source WEB --output-type
"搜一下XX的学术论文，生成综述"	Pipeline 6	--kb --query --source SCHOLAR --output-type
"深度研究一下XX"	Pipeline 6	--kb --query --type DEEP_RESEARCH
"搜一下XX的论文存到知识库"（不生成）	Pipeline 6	--kb --query --no-generate
"搜一下XX看看有什么"（只看结果）	Pipeline 6	--kb --query --search-only（⚠️ 仍需知识库）
快速搜索（不涉及知识库）
"XX是什么" / "帮我查一下XX" / "最近有什么关于XX的新闻"	不走 Pipeline，Agent 使用自身搜索能力直接回答	—
单步操作（直接调 API）
创建/查看/更新知识库	knowledge-base/SKILL.md	saveCollection / pageQueryCollections / modifyCollections
删除知识库	knowledge-base/SKILL.md	clearCollection，⚠️ 需用户确认
上传文件、URL 导入、文本导入	knowledge-base/SKILL.md	upload (multipart)
查看文件列表、查询解析状态	knowledge-base/SKILL.md	pageQueryContents / parseStatusThenCallBack
重试解析失败的文件	knowledge-base/SKILL.md	retryParsing
停止/删除搜索、查看搜索详情	search/SKILL.md	stopSearch / deleteSearch / getSearchResult
内容生成（单独生成，不含搜索/导入）
"帮我做个PPT" / "生成一份报告"	reports/SKILL.md	creationTask: type=PDF/DOCX/MARKDOWN/PPT/XMIND/PODCAST/VIDEO
"查看生成进度" / "做好了吗"	reports/SKILL.md	creationList
分享
"把知识库分享给同事"	见下方「分享功能」	shareNotebook

Pipeline 2 vs Pipeline 4 如何选？

场景	用哪个	原因
搜索后要生成内容	Pipeline 2	专为"搜索→生成"设计，支持 file/semantic 两种模式
纯检索，只看结果不生成	Pipeline 4	返回详细片段和来源文件
检索后要分享知识库	Pipeline 4	内置 --share 参数
检索后可能生成（可选）	Pipeline 4	用 --generate 可选触发生成

Pipeline 2/4 vs Pipeline 6 vs Agent 自身搜索 如何选？

场景	用哪个	原因
搜索知识库内已有内容	Pipeline 2/4	内部语义检索
联网搜索新的网页/论文，需要存储/整理/生成	Pipeline 6	外部搜索，结果导入知识库
需要深度研究报告	Pipeline 6 (DEEP_RESEARCH)	多轮搜索生成研究报告
搜学术论文并整理	Pipeline 6 (--source SCHOLAR)	搜索 arxiv 等学术库
只想快速了解某个问题，不需要存储	Agent 自身搜索（不走 Pipeline）	用户只要答案，不涉及知识库

易混淆场景

用户表达	正确路由	为什么
"写篇博客"	type=MARKDOWN, query 描述博客风格	博客 = Markdown 报告
"帮我总结一下" / "对比分析"	type=PDF, query 传达要求	总结/分析 = 报告
"帮我记一下这些内容"	Pipeline 3 --text	文本导入，非 URL 导入
"记一下今天吃饭50元"	Pipeline 3 --text（智能匹配KB）	短文本记录，自动匹配或创建知识库
"今天买了本书花了30"	Pipeline 3 --text（智能匹配KB）	隐含记账意图，无需用户指定知识库
"把这篇文章存到知识库"	URL 导入（Pipeline 3 --urls）	操作对象是链接，不是文本
"找一下知识库里叫xxx的文件"	Pipeline 2 --mode file	按文件名（+摘要）匹配
"知识库里有没有关于XX的内容"	Pipeline 4	语义检索内容片段
"这篇论文讲了什么关于XX"	Pipeline 4 --content-ids	限定文件的语义检索
"做个卡通风格的PPT"	type=PPT, preset="卡通"	PPT 风格参数
"把文章存进去然后帮我写份报告"	Pipeline 3	多步任务用 Pipeline
"搜一下XX的论文"	Pipeline 6 (联网搜索)	搜外部论文并整理，不是知识库内搜索
"知识库里搜一下XX"	Pipeline 2/4	已有内容搜索
"深度研究一下XX"	Pipeline 6 (DEEP_RESEARCH)	多轮联网搜索 + 生成研究报告
"深度研究一下XX的论文"	Pipeline 6 (DEEP_RESEARCH + --source SCHOLAR)	深度研究 + 学术论文源
"XX是什么" / "帮我查一下XX"	Agent 自身搜索，不走 Pipeline	用户只想要答案，不涉及知识库存储或生成
"最近有什么关于XX的新闻"	Agent 自身搜索，不走 Pipeline	快速查询，无需导入知识库

核心判断规则

• 用户只是提问/查询信息，不涉及存储、导入或生成 → 不走 Pipeline，Agent 用自身搜索能力直接回答
• 操作对象是知识库本身或其中的文件（增删改查、上传、导入）→ knowledge-base
• 操作对象是基于知识库内容的产出物（报告、PPT、播客、思维导图、视频）→ outputs
• 操作对象是外部网页或学术论文，且需要导入知识库或生成产出物 → Pipeline 6（联网搜索→导入→生成）
• 多步骤任务 → 优先 Pipeline 脚本

搜索分流关键判断：用户说"搜一下"时，看是否涉及知识库操作（存储、整理、生成报告等）。涉及 → Pipeline 6；不涉及 → Agent 自行搜索回答。

错误处理

错误码	场景	Agent 应对方式
40010	深度研究并发限制（同时只能运行 1 个）	告知用户「您有一个深度研究任务正在进行中，请等待完成后再发起新的深度研究」。不要重试，建议用户稍后再试，或改用 FAST_SEARCH 快速搜索
500（搜索/创作）	搜索和创作接口限流（合计 20 次/分钟）	Pipeline 脚本内部已自动重试。如果仍然失败，告知用户「请求过于频繁，请稍后再试」
40004	文件尚在解析中就提交了生成任务	告知用户「文件正在解析中」，等待解析完成后再提交生成任务

操作前置依赖链

⚠️ 必须严格遵守：

text

创建知识库 → 导入文件 → 文件解析完成(status=success) → 生成产出

1. 没有知识库就不能导入文件：必须先有 collectionId，才能调用文件上传/导入接口
2. 文件未解析完成就不能生成产出：必须确认 status=success，否则返回错误码 40004
3. 多步任务必须逐步确认：用户说"导入这篇文章然后生成报告"时，必须先完成导入并确认解析完成，再提交生成任务，不能并行提交

Pipeline 脚本详细文档

Pipeline 1 — 端到端创建知识库并生成

从零开始：创建知识库 → 上传本地文件和/或导入 URL（并行）→ 自动等待全部解析完成 → 提交创作任务。

shell

python3 scripts/pipeline_create_kb_and_generate.py \
  --name "毕业论文参考文献" \
  --files "/path/to/a.pdf,/path/to/b.docx" \
  --urls "https://arxiv.org/abs/xxx,https://mp.weixin.qq.com/s/yyy" \
  --output-type "PDF" \
  --query "请生成一份文献综述"

参数	必填	说明
--name	是	知识库名称
--description	否	知识库描述，默认同名称
--files	否	本地文件路径，逗号分隔。自动识别 PDF/TXT/MARKDOWN/DOCX/PNG/JPG
--urls	否	网页 URL，逗号分隔。微信公众号、网页文章等
--output-type	否	生成类型：PDF(默认)/DOCX/MARKDOWN/PPT/XMIND/PODCAST/VIDEO
--query	否	创作要求（如"重点对比方法论差异"），不传则系统自动规划
--preset	否	PPT 风格：商务(默认)/卡通，仅 PPT 时有效
--no-generate	否	只建库+上传，不生成内容
--poll-creation	否	提交创作后轮询等待完成（默认提交后立即返回）

输出 JSON：

json

{"collectionId": "...", "contentIds": ["..."], "creationId": "...", "creationStatus": "submitted"}

行为： 文件上传并行执行，解析状态同步轮询（每 5 秒，最多 5 分钟），创作任务默认异步提交后立即返回。

Pipeline 2 — 搜索知识库内容并定向生成

在已有知识库中搜索，用匹配的文件定向生成内容。支持两种搜索模式。

shell

# 语义检索模式（精准，较慢）
python3 scripts/pipeline_search_and_generate.py \
  --kb "AI 论文集" --search "注意力机制" \
  --mode "semantic" --output-type "PDF" --query "对比分析"

# 文件级搜索模式（客户端拉全量后按文件名和摘要匹配，快速）
python3 scripts/pipeline_search_and_generate.py \
  --kb "AI 论文集" --search "attention" --mode "file" --search-only

参数	必填	说明
--kb	二选一	知识库名称（支持模糊匹配）
--kb-id	二选一	知识库 ID（精确指定）
--search	是	搜索关键词
--mode	否	file(默认，客户端按文件名+摘要匹配) / semantic(语义检索，调 searchChunk)
--output-type	否	生成类型，默认 PDF
--query	否	创作要求
--preset	否	PPT 风格：商务(默认)/卡通，仅 PPT 时有效
--search-only	否	只搜索不生成

输出 JSON：

json

{"collectionId": "...", "matchedFiles": [...], "searchResults": [...], "creationId": "...|null", "creationStatus": "submitted|failed|null"}

行为： semantic 模式调用 searchChunk（同步，可能几秒到几十秒，超时已内置 120 秒）。Agent 调用前应提示用户"正在检索，可能需要等待…"。搜索结果中的 contentId 自动传给创作任务的 files 参数。

Pipeline 3 — 向已有知识库追加内容并生成

向已有知识库追加新的文件、URL 或纯文本，等待解析后生成。

shell

# 追加文件 + URL
python3 scripts/pipeline_import_and_generate.py \
  --kb "竞品分析" \
  --files "/path/to/new.pdf" --urls "https://mp.weixin.qq.com/s/xxx" \
  --output-type "PDF" --query "总结所有资料"

# 追加纯文本（自动创建 md 文件上传）
python3 scripts/pipeline_import_and_generate.py \
  --kb "项目文档" \
  --text "会议纪要内容..." --text-title "Q1会议纪要" --rename \
  --no-generate

参数	必填	说明
--kb / --kb-id	是	知识库名称或 ID
--files	否	本地文件，逗号分隔
--urls	否	网页 URL，逗号分隔
--text	否	纯文本内容（脚本自动创建临时 md 文件上传并清理）
--text-title	否	文本的文件名（与 --rename 搭配）
--rename	否	上传后重命名文本文件
--output-type	否	生成类型，默认 PDF
--query	否	创作要求
--use-new-only	否	生成时仅用新导入的文件（默认用知识库全部文件）
--no-generate	否	只导入不生成
--poll-creation	否	提交创作后轮询等待完成（默认提交后立即返回）

输出 JSON：

json

{"collectionId": "...", "newContentIds": ["..."], "totalFiles": 8, "creationId": "...|null", "creationStatus": "submitted|failed|null"}

行为： 文件上传并行，解析同步等待。纯文本自动转 md 文件上传后清理临时文件。

Pipeline 4 — 语义检索 + 生成/分享

深度语义检索知识库内容片段，可选后续生成报告或分享知识库。

shell

# 纯检索
python3 scripts/pipeline_semantic_search.py \
  --kb "天文论文集" --query "宇宙演化巡天"

# 检索 + 生成 + 分享
python3 scripts/pipeline_semantic_search.py \
  --kb "AI 论文集" --query "注意力机制" \
  --generate --output-type "PDF" --gen-query "总结研究进展" \
  --share

参数	必填	说明
--kb / --kb-id	是	知识库名称或 ID
--query	是	检索关键词/问题
--content-ids	否	限定检索文件范围，逗号分隔（不传则检索全部）
--generate	否	基于检索命中的文件生成内容
--output-type	否	生成类型，默认 PDF（与 --generate 搭配）
--gen-query	否	创作要求（与 --generate 搭配）
--share	否	生成知识库分享链接
--timeout	否	searchChunk 超时秒数，默认 120

输出 JSON：

json

{"collectionId": "...", "searchQuery": "...", "nodeCount": 5, "nodes": [...], "sourceFiles": [...], "creationId": "...|null", "shareUrl": "...|null"}

行为： searchChunk 是同步接口，可能需要几秒到几十秒（Pipeline 内部已设置 120 秒超时，无需额外处理）。Agent 调用前应提示用户"正在检索，可能需要等待…"。检索结果的 contentId 自动去重后传给创作任务。

Pipeline 5 — 文件管理

重命名、删除单个文件、批量删除、查看文件列表。按文件名关键字定位目标文件。

shell

# 列出文件
python3 scripts/pipeline_file_management.py list --kb "竞品分析"

# 重命名
python3 scripts/pipeline_file_management.py rename \
  --kb "竞品分析" --file "nb_test" --new-name "Q1竞品分析报告.md"

# 删除单个文件（--force 跳过确认）
python3 scripts/pipeline_file_management.py delete \
  --kb "竞品分析" --file "旧版报告" --force

# 批量删除
python3 scripts/pipeline_file_management.py batch-delete \
  --kb "竞品分析" --files "test_001,test_002,test_003" --force

参数	必填	说明
第一个参数	是	操作类型：list / rename / delete / batch-delete
--kb / --kb-id	是	知识库名称或 ID
--file	条件	文件名关键字（rename/delete 时必填）
--files	条件	多个文件名关键字，逗号分隔（batch-delete 时必填）
--new-name	条件	新文件名（rename 时必填）
--force	否	跳过删除确认（默认需要交互确认）

输出 JSON（按操作类型）：

json

list:         {"collectionId":"...","total":8,"files":[{"contentId":"...","fileName":"...","status":"..."}]}
rename:       {"action":"rename","collectionId":"...","contentId":"...","oldName":"...","newName":"..."}
delete:       {"action":"delete","collectionId":"...","contentId":"...","fileName":"...","remaining":5}
batch-delete: {"action":"batch-delete","collectionId":"...","deleted":3,"remaining":5}

行为： 删除操作默认需要交互确认（stdin），agent 调用时建议加 --force。contentType 等必要参数自动从文件列表获取。

Pipeline 6 — 联网搜索 → 导入 → 生成

bash

python3 scripts/pipeline_web_search.py \
  --kb "AI研究" --query "大模型 Agent 最新进展" \
  --source WEB --output-type PDF

参数	必填	默认	说明
--kb / --kb-id	二选一	-	知识库名称或 ID
--query	是	-	搜索关键词
--type	否	FAST_SEARCH	FAST_SEARCH（快速搜索）/ DEEP_RESEARCH（深度研究）
--source	否	WEB	WEB（全网）/ SCHOLAR（学术论文）
--max-results	否	0(全部)	限制导入的结果数量
--output-type	否	PDF	生成类型
--creation-query	否	自动	生成 prompt（不传则基于搜索 query 自动生成）
--preset	否	-	PPT 风格预设
--no-generate	否	false	只搜索+导入，不生成
--search-only	否	false	只搜索，不导入也不生成
--poll-creation	否	false	等待生成完成

输出 JSON：

json

{
  "collectionId": "...",
  "searchId": "...",
  "searchType": "FAST_SEARCH",
  "source": "WEB",
  "searchStatus": "completed",
  "resultCount": 10,
  "results": [{"title": "...", "url": "...", "contentType": "WEBSITE"}],
  "reportUrl": null,
  "importedContentIds": ["cid1", "cid2"],
  "creationId": "XLNO...",
  "creationStatus": "submitted"
}

行为：

• FAST_SEARCH 约 3-4 秒返回结果列表，DEEP_RESEARCH 约 2-5 分钟
• 搜索完成后自动导入知识库并提交生成任务（可用 --no-generate / --search-only 控制）
• 深度研究有并发限制（同时只能 1 个），重复发起报错 40010
• 搜索 API 使用 notebookId，与 collectionId 是同一个值

Pipeline 通用说明

知识库定位： 所有 Pipeline 都支持 --kb（按名称查找）和 --kb-id（按 ID 精确指定）两种方式。--kb 的查找策略：先用 API keyword 参数服务端搜索 → 精确匹配知识库名称 → 匹配不到则取模糊搜索第一个结果兜底 → 仍没有则报错。

输出格式： 所有 Pipeline 输出结构化 JSON 到 stdout，进度日志输出到 stderr。Agent 读取 stdout 的 JSON 即可获取 collectionId、creationId 等后续操作所需的 ID。

参数串联： Pipeline 之间可以串联。例如 Pipeline 1 返回的 collectionId 可传给其他 Pipeline 的 --kb-id；Pipeline 5 的 list 可查看文件后用 Pipeline 3 追加内容。

完整参数： 以上只列出了常用参数，每个脚本头部注释中有完整的参数说明和更多示例。

操作指南

分享功能

用户可以将知识库分享给他人。分享包含以下内容的只读快照：

• 知识库中的全部文件
• 已生成的产出物

分享权限： 被分享者只能查看，不能编辑知识库内容，也不能基于该知识库再次生成新的产出物。

bash

# 创建分享链接（iflow_api 辅助函数定义见下方「直接调 API 参考」）
iflow_api POST "/api/v1/knowledge/shareNotebook" "{\"collectionId\": \"${COLLECTION_ID}\"}"
# 返回: {"success": true, "code": "200", "data": "加密分享ID"}

分享链接格式：{IFLOW_BASE_URL}/inotebook/share?shareId={data}

用户说"把知识库分享出去""分享给同事"时：

1. 确认目标知识库
2. 调用 POST /api/v1/knowledge/shareNotebook 获取分享 ID
3. 拼接分享链接返回给用户

展示（Agent 用实际 URL 替换）：

text

知识库「AI 论文集」的分享链接已生成：
https://iflow.cn/inotebook/share?shareId=xxx

被分享者可查看知识库中的所有文件和已生成的内容（只读，不可编辑或再生成）。

如需"检索 + 分享"组合操作，可用 Pipeline 4：pipeline_semantic_search.py --kb "..." --query "..." --share

内容检索

两种检索方式：

• 语义检索（searchChunk）：按语义匹配内容片段，精准但较慢（同步接口，几秒到几十秒）
• 文件级匹配（pageQueryContents）：API 的 fileName 参数只按文件名匹配；Pipeline 2 的 file 模式会拉取全量文件列表后在客户端同时匹配 fileName 和 summary，快速但粒度粗

直接调 API 的用法见 knowledge-base/SKILL.md。

文本导入

用户粘贴纯文本内容要存入知识库时，优先使用 Pipeline 3：

shell

python3 scripts/pipeline_import_and_generate.py \
  --kb "知识库名称" --text "用户粘贴的内容" \
  --text-title "文件标题" --rename --no-generate

Pipeline 内部会自动创建临时 .md 文件 → 上传 → 清理 → 重命名。后端不提供独立的文本创建接口，必须通过文件上传实现。手动实现方式见 knowledge-base/SKILL.md。

智能知识库匹配

当用户没有明确指定目标知识库时，Agent 按以下优先级自动推断：

第 1 步：检查默认配置

bash

IFLOW_DEFAULT_KB="${IFLOW_DEFAULT_KB:-$(cat ~/.config/iflow-nb/default_kb 2>/dev/null)}"

如果配置了默认知识库且与用户意图不矛盾，直接使用。

第 2 步：智能语义匹配

如果未配置默认知识库，或默认知识库与当前意图明显不匹配：

1. 调用 pageQueryCollections（pageSize=50）获取用户的全部知识库列表
2. 提取每个知识库的 name、description、extra.totalCnt（文件数）信息
3. 根据用户意图语义匹配最合适的知识库，匹配依据：
   • 知识库名称与用户意图的语义相关性（最重要）
   • 知识库描述与用户意图的匹配度
   • 知识库的使用频率/文件数量（辅助判断）

匹配示例：

用户说	匹配到的知识库	匹配依据
"记一下今天吃饭50元"	"记账本" / "日常开支" / "消费记录"	记账、消费、开支等语义相关
"存一下这篇 AI 论文"	"AI 论文集" / "机器学习资料"	论文、AI、学习资料语义相关
"帮我记一下会议纪要"	"工作笔记" / "项目文档" / "会议记录"	工作、会议、笔记语义相关
"保存这个菜谱"	"美食收藏" / "生活"	生活、美食语义相关

第 3 步：匹配结果处理

根据匹配置信度决定行为（拿不准时宁可多确认一次，避免存错知识库）：

• 高置信度匹配（知识库名称与意图高度相关，如 "记账" → "记账本"）：

  • 直接使用该知识库，并告知用户：已自动匹配到知识库「记账本」，已记录：2026-04-02 吃饭消费 50 元

• 中等置信度匹配（有相关知识库但不完全确定）：

  • 简短确认：找到知识库「日常笔记」，要存到这里吗？

• 无匹配（没有任何知识库与意图相关）：

  • 先简短确认知识库名称：没找到匹配的知识库，帮你创建一个「记账本」？
  • 用户确认后：调 saveCollection API 创建知识库 → 用 Pipeline 3 --kb-id <新ID> --text "..." --no-generate 导入内容
  • 告知用户：已创建知识库「记账本」并记录：2026-04-02 吃饭消费 50 元

注意： 无匹配时不要直接用 Pipeline 1，因为 Pipeline 1 不支持 --text 参数。正确做法是先 API 建库拿到 collectionId，再用 Pipeline 3 导入。

智能命名规则

当需要自动创建知识库时，根据用户意图推断名称：

意图类型	推荐名称	说明
记账/消费	"记账本"	财务类
工作笔记/会议	"工作笔记"	工作类
学习资料/论文	按学科命名，如 "AI 论文集"	学习类
生活记录	"生活记录"	日常类
无法分类	让用户提供名称	兜底

注意： Pipeline 脚本的 --kb / --kb-id 参数必填，Agent 需先通过上述逻辑解析出目标知识库名称或 ID，再传给 Pipeline 脚本。

用户体验

• 隐藏内部 ID：展示中使用知识库名称、文件标题，ID 仅用于 API 调用
  • 正确：已导入到知识库「AI 论文集」
  • 错误：已导入到知识库 c7e804b0-82f1-4617-b720-bebfac16b8d1
• 精简进度：不暴露内部操作细节，只报告用户关心的信息
  • 上传文件：正在导入 attention.pdf… → 已导入到「AI 论文集」
  • 创作生成：正在生成内容… → 内容已生成
• 批量操作：汇总结果，如 3 个文件已导入，1 个失败（bad.exe: 格式不支持）
• 格式化展示：

  text

  你的知识库：
  1. **AI 论文集** — 5 个文件
  2. **竞品分析** — 12 个文件
  3. **技术方案** — 3 个文件
  

直接调 API 参考

以下仅在 Pipeline 不覆盖的单步操作（如删除知识库、修改知识库信息、重试解析等）时使用。Pipeline 脚本内部已自动处理凭证和 API 调用。

凭证预检

bash

IFLOW_KEY="${IFLOW_API_KEY:-$(cat ~/.config/iflow-nb/api_key 2>/dev/null)}"
IFLOW_URL="${IFLOW_BASE_URL:-https://platform.iflow.cn}"
if [ -z "$IFLOW_KEY" ]; then
  echo "缺少 iflow 凭证。请先到 https://platform.iflow.cn/profile?tab=apiKey 申请 API Key，然后按 Setup 步骤配置"
  exit 1
fi

API 调用辅助函数

bash

iflow_api() {
  local method="$1" path="$2" body="$3"
  if [ "$method" = "GET" ]; then
    curl -s -X GET "${IFLOW_URL}${path}" \
      -H "Authorization: Bearer $IFLOW_KEY" \
      -H "Content-Type: application/json"
  else
    curl -s -X "$method" "${IFLOW_URL}${path}" \
      -H "Authorization: Bearer $IFLOW_KEY" \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -d "$body"
  fi
}

注意事项：

• upload 接口不能用 iflow_api，必须用 curl -F multipart/form-data 格式，见 knowledge-base/SKILL.md
• pageQueryContents 参数通过 URL query string 传递（不是 JSON body）：iflow_api POST "/api/v1/knowledge/pageQueryContents?collectionId=${COLLECTION_ID}&pageNum=1&pageSize=50"
• searchChunk 是同步接口，响应可能很慢（几秒到几十秒），curl 直接调用时需加 --max-time 120

调用示例

场景	示例文件
从零建库 → 导入文件 → 生成报告（完整链路）	examples/student-literature-review.md
向已有知识库追加文件再生成（易错：必须等解析完成）	examples/add-file-then-generate.md
创作任务处理（播客/视频等长任务）	examples/long-task-async.md
先搜索文件再定向生成	examples/search-then-generate.md
语义检索知识库内容片段	examples/semantic-search.md
用户粘贴文字存入知识库（文本导入）	examples/text-import.md
生成 PPT 并选择风格	examples/ppt-with-preset.md
分享知识库给同事	examples/share-knowledge-base.md
文件管理：重命名、删除、列出文件	scripts/pipeline_file_management.py（Pipeline 5）
快速搜索网页/论文 → 导入 → 生成	examples/web-search-fast.md
深度研究 → 导入 → 生成	examples/web-search-deep.md

注意事项

• 所有接口使用 Authorization: Bearer <api_key> 认证
• 成功响应 success 为 true 且 code 为 "200"，错误响应 success 为 false，message 包含描述
• 分页使用 pageNum（从 1 开始）和 pageSize（默认 50）
• 完整 API 数据结构和错误码见 references/api.md