# Knowledge OS Starter Kit v0.1
作者：许惠全
官网：https://xhq.xing100.club/

这不是“文件夹模板”，而是一套让知识进入判断、行动、反馈和能力复利的最小结构。

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## 0. 先写清楚有效产出

先回答一句话：

> 这个知识库最终要帮助谁，在什么真实问题上，做出什么更好的判断或行动？

如果说不清，先不要整理文件。

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## 1. 三层架构｜Raw Sources → Wiki → Schema

### Raw Sources｜原始层
保存事实原件：课程、合同、客户资料、录音、数据、代码、文章原稿等。

原则：
- 原件尽量不因“整理知识库”而搬动。
- 知识库保存路径、摘要、版本、证据状态和调用关系。
- 原始层是证据源，不是 AI 默认上下文。

### Wiki｜综合层
把原始资料编译成 AI 和人真正需要的当前状态、稳定判断、能力和证据索引。

### Schema｜规则层
规定 AI 如何读取、判断、写入、验证和维护知识库。

最小启动顺序：

AGENTS.md → NOW.md → index.md → 当前任务最小文件集合

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## 2. 四类对象｜Project / Knowledge / Capability / Record

### 项目 Project
回答：现在要解决什么？做到哪一步？下一步是什么？

建议字段：
- 当前状态
- 真实目标
- 唯一真源
- 当前核心判断
- 已采取行动
- 现实结果 / 反证
- 下一步
- 责任人
- 截止点
- 通过阈值

### 知识 Knowledge
回答：哪些判断已经足够稳定，可以跨项目复用？

至少满足一项再升级：
- 被真实任务调用并改变了判断或动作
- 现实反馈后仍成立
- 两个及以上场景重复有效
- 已写清适用边界、反例或失效条件

### 能力 Capability
回答：人或 Agent 能稳定执行什么？

建议字段：
- 解决什么问题
- 输入要求
- 输出结果
- 标准流程
- 验收标准
- 人工审核点
- 版本
- 最近验证日期
- 技术验证 / 现实验证状态

### 记录 Record
回答：发生过什么？证据在哪里？

记录历史，不承担当前状态。
当前判断和下一步应该回到项目页或 NOW.md。

一句话口诀：

> 过程进记录，当前态进项目；稳定判断进知识，稳定流程进能力。

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## 3. 六步生命周期｜Ingest → Query → Act → Feedback → Promote → Lint

### Ingest｜入库
这是什么？来自哪里？为什么值得管？

### Query｜调用
这次要改变什么判断、动作或验证路径？
只读取最小必要信息。

### Act｜行动
谁，在什么时候，做什么？
什么结果算通过？

### Feedback｜反馈
真实发生了什么？
与原假设有什么差异？

### Promote｜升级
哪些部分经过验证，值得升级成：
知识 → 方法 → 模板 → Prompt → Skill → Agent → 产品

### Lint｜体检
定期检查：
- 断链
- 路径漂移
- 重复
- 过期状态
- 反馈债务
- 能力失效
- 权限冲突

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## 4. 两个闭环

### 现实闭环
真实问题 → 项目状态 → 判断与行动 → 责任人执行 → 现实反馈 → 修正下一步

### 知识闭环
原始资料 → Wiki 综合 → 项目调用 → 现实反馈 → 稳定知识 → 标准流程 → 能力对象 → 下一次调用

没有现实反馈，知识闭环就不算闭合。

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## 5. 六条硬门槛

- 入库 ≠ 知识成立
- 调用 ≠ 行动发生
- 交付物完成 ≠ 项目成功
- 用户确认 ≠ 市场验证
- 技术测试 ≠ 现实验证
- 单次成功 ≠ 稳定能力

没有反馈的结果，统一标记“待反馈”。

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## 6. 最小目录结构

knowledge-os/
├── AGENTS.md
├── NOW.md
├── index.md
├── inbox/
├── 项目/
│   └── README.md
├── 知识/
│   └── README.md
├── 能力/
│   └── README.md
├── 记录/
│   └── README.md
└── logs/
    └── 调用账本.md

不要一开始造几十个目录。先让一个真实问题跑通。

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## 7. 四个控制面

### AGENTS.md
给 AI 的总协议：怎么读、怎么写、哪些不能动。

### NOW.md
只放当前主线、活跃项目、待反馈和下一步。

### index.md
任务型路由：遇到什么问题，先读什么。

### 项目 README
每个项目的当前状态与下一步真源。

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## 8. 第一次搭建，只做一个端到端实验

选一个你现在正在解决的真实问题。

要求：
1. AI 能找到正确原件。
2. AI 能找到当前项目状态。
3. AI 能说清下一步。
4. AI 的输出改变一个真实动作。
5. 你能把结果反馈回项目。
6. 如果这套做法重复有效，再升级为知识或能力。

如果这六步没有跑通，先不要继续“扩充知识库”。

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## 9. 开源边界建议

适合公开：
- 3×4×6框架
- 双闭环
- 控制面思想
- 最小模板
- 升级门槛

适合保留：
- 真实客户数据
- 完整 Agent / MCP 工程
- 私有路由与测试库
- 企业迁移 SOP
- 真实项目中的判断证据
- 能直接形成商业交付的生产资产

一句话：

> 开源思想与标准，收费实施与结果。