Install
openclaw skills install thinking-knowledge-system融合拆分、归纳、联系、提炼四层思考法与结构化知识库管理,实现认知能力提升和系统化知识沉淀回写。
openclaw skills install thinking-knowledge-system思考四层次 × 知识库闭环 = 认知增强外挂
本技能将「思考心法」与「知识工具」合为一体:
两者构成完整的「认知增强」方案。
拆分 ──→ 归纳 ──→ 联系 ──→ 提炼
│ │ │ │
│ │ │ └──→ 直击本质(第一性原理)
│ │ └──→ 触类旁通(跨界迁移)
│ └──→ 化零散为体系(结构化知识网络)
└──→ 化混沌为清晰(MECE 原则)
workdir/
├── raw/ # 原始资料(只读,知识源)
│ ├── doc1.md
│ ├── doc2.md
│ └── ...
├── wiki/ # AI 整理后的结构化知识
│ ├── index.md # 空间导航(总地图)
│ ├── log.md # 时间更新记录
│ ├── 概念页.md
│ ├── 对比页.md
│ └── ...
└── AGENTS.md # 规则手册(最核心)
# AGENTS.md
## 页面类型
- 摘要页:单文档核心提炼
- 概念页:定义 + 例子 + 关联
- 对比页:多事物异同比较
- 流程页:步骤 + 注意事项
## 格式规范
- 标题用 ## ,引用用 >
- 链接格式:[标题](链接)
- 每页底部标注来源
## 回写规则(核心!)
每次给出有价值的综合性回答后:
1. 将新知识写回 wiki/ 对应页面
2. 更新 index.md 加入新页面入口
3. 在 log.md 记录本次更新
1. 建立目录(raw/wiki/AGENTS.md)
2. 编写 AGENTS.md 规则
3. 准备初始资料(3-5份核心文档)
4. 首次知识摄入
→ AI 阅读 raw/ → 按规则生成 wiki/ 页面
→ 创建 index.md + log.md
5. 提出跨资料问题
→ 驱动 AI 进行「联系」与「提炼」
6. 执行回写(关键动作)
→ 综合性答案写回 wiki/,生成新页面
7. 人工核查
→ Human owns verification
→ 检查准确性、来源、链接完整性
摄入 ──→ 整理 ──→ 问答 ──→ 沉淀 ──→ 核查
↑ │
└─────────────── 反馈循环 ←──────────────┘
| 文档一(思考心法) | 文档二(知识工具) |
|---|---|
| 归纳能力 | 自动化归纳:raw → wiki |
| 联系能力 | 辅助固化:通过跨资料问题驱动 |
| 提炼能力 | 记忆固化:回写机制保存洞见 |
知识库 = 外挂大脑
用户说「分析 XXX」或「帮我理清思路」
→ 自动应用四层思考模型
用户说「写入知识库」或「帮我整理」
→ 按 AGENTS.md 规则执行回写
用户说「用思考框架分析这个话题,然后存进知识库」
→ 四层思考 + 回写 wiki/
# 知识库总览
## 概念页
- [[概念页]]
## 对比页
- [[对比页]]
## 流程页
- [[流程页]]
# 更新日志
## 2026-04-19
- 新增:思考四层次框架
- 新增:知识库搭建指南
- 关联:两文档内在联系分析
本技能整合「思考四层次」心法 + 「知识库闭环」工具