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personal-ip-knowledge-builder
GitHub将多源资料提炼为结构化 Markdown 个人 IP 知识库,支持 AI 长期调用。涵盖文档转换、内容提取、缺失信息识别及质量自检,确保知识准确可维护。
Trigger Scenarios
生成个人知识库
整理成个人 IP 成品知识库
建立AI知识库
把资料变成个人IP底层提示词/写作风格库
Install
npx skills add limecloud/lime --skill personal-ip-knowledge-builder -g -y
SKILL.md
Frontmatter
{
"name": "personal-ip-knowledge-builder",
"license": "Apache-2.0",
"metadata": {
"lime_surface": "workbench",
"lime_version": "1.0.1",
"lime_category": "knowledge",
"lime_execution_mode": "prompt",
"Lime_knowledge_family": "persona",
"Lime_knowledge_builder": "true",
"Lime_knowledge_template": "personal-ip",
"Lime_knowledge_pack_type": "personal-profile",
"Lime_skill_bundle_version": "1.0.1",
"Lime_agent_knowledge_profile": "document-first",
"Lime_agent_knowledge_runtime_mode": "persona"
},
"description": "将访谈稿、聊天记录、简历、公开内容、业务资料、案例和既有 DOCX\/Markdown 文档,提炼成可被 AI 长期调用的个人 IP 知识库。适用于用户要求“生成个人知识库”“整理成个人 IP 成品知识库”“为创始人\/专家\/讲师\/主播\/顾问建立AI知识库”“把资料变成个人IP底层提示词\/写作风格库\/故事素材库\/话术库”的场景。",
"allowed-tools": "list_directory, read_file",
"compatibility": "Agent Knowledge >=0.6.0"
}
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
- 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。
- 如果输入是 DOCX,优先使用
scripts/docx_to_markdown.py转成 Markdown 草稿。 - 读取
references/personal-ip-template.md,按固定章节生成知识库。 - 读取
references/interview-questions.md,识别缺失的高价值信息。 - 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。 - 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。
- 生成完整 Markdown,结尾必须包含“智能体应用指南”。
- 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
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
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:
- 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。 - 不直接改写
KNOWLEDGE.md;由 Lime 写入metadata.producedBy、runtime.mode和状态。 - 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/。 - 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:
<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:
[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:
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。
Version History
- 18fe8e5 Current 2026-08-20 13:42


