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项目知识库管理器 - 将保险业务项目文档(数据分析、PPT报告、技术方案)转化为结构化、可迁移的知识资产。支持:(1)自动生成2类标准化模板(项目启动/技术方案);(2)从Markdown/代码仓库智能提取技术决策和可复用模式;(3)统一文档格式标准;(4)生成可跨项目复用的知识库。触发场景:用户要整理项目文档、创建知识库、生成项目模板、提取技术经验、标准化现有文档时使用。

项目知识库管理器

将散落在代码注释、聊天记录、Markdown文档中的项目知识，转化为结构化、可复用的知识资产。

快速开始

场景1: 启动新项目，创建标准化知识库

# 进入技能脚本目录（安装后路径）
cd /mnt/skills/user/project-knowledge-base/scripts
python init_project_kb.py "车险周报自动化" "/home/claude/my-projects"

生成结果:

标准目录结构（docs/decisions/patterns/reports）
2个文档模板（项目启动文档、技术方案文档）
README索引文件

场景2: 从现有项目提取知识模式

python extract_patterns.py /path/to/source /home/claude/my-projects/knowledge-base

自动提取:

技术决策（@decision标记）
代码模式（函数签名+docstring）
配置模板（JSON/YAML结构）

场景3: 更新知识库索引

python generate_index.py /home/claude/my-projects/knowledge-base

核心工作流程

工作流A: 新项目启动

用户：我要开始一个新的车险数据分析项目

↓ Step 1: 初始化知识库
  调用 init_project_kb.py 创建目录和模板

↓ Step 2: 填写模板
  引导用户填写项目启动文档：
  - 项目背景与目标
  - 关键指标（保费、赔付率等）
  - 里程碑与时间表

↓ Step 3: 设计技术方案
  引导用户填写技术方案文档：
  - 技术选型（参考insurance-domain.md）
  - 架构设计
  - 关键决策点

↓ 输出
  可直接使用的知识库，包含标准化文档

工作流B: 从现有项目构建知识库

用户：我有一个车险周报项目，代码写了很多，想整理成知识库

↓ Step 1: 确认源代码路径
↓ Step 2: 运行 extract_patterns.py 扫描
↓ Step 3: 保存提取的知识资产到 decisions/ 和 patterns/
↓ Step 4: 运行 generate_index.py 更新README

↓ 输出
  结构化知识库，可复用到新项目

工作流C: 标准化零散文档

用户：我有一些项目笔记和聊天记录，想整理成规范文档

↓ Step 1: 创建目标知识库（init_project_kb.py）
↓ Step 2: 分析现有内容，映射到模板
↓ Step 3: 生成标准化文档保存到docs/目录
↓ Step 4: 更新索引（generate_index.py）

工作流程

完整知识库构建流程

1. 场景识别
   ↓
   ├─ 新项目 → 工作流A
   ├─ 现有项目 → 工作流B
   └─ 零散文档 → 工作流C

2. 初始化
   ↓
   运行 init_project_kb.py
   ├─ 创建标准目录结构
   │   ├─ docs/ (项目文档)
   │   ├─ decisions/ (技术决策记录)
   │   ├─ patterns/ (可复用模式)
   │   └─ reports/ (分析报告)
   ├─ 生成模板文件
   │   ├─ 项目启动文档
   │   └─ 技术方案文档
   └─ 创建 README 索引

3. 知识提取（如适用）
   ↓
   运行 extract_patterns.py
   ├─ 扫描源代码
   │   ├─ 提取 @decision 标记
   │   ├─ 识别设计模式
   │   └─ 收集配置模板
   ├─ 分析技术选型
   └─ 保存到对应目录

4. 内容填充
   ↓
   ├─ 手动填写模板（新项目）
   └─ 整理提取内容（现有项目）

5. 索引更新
   ↓
   运行 generate_index.py
   ├─ 扫描所有文档
   ├─ 生成分类索引
   └─ 更新 README

6. 输出交付
   ↓
   结构化知识库
   ├─ 可复用模板
   ├─ 技术决策文档
   ├─ 代码模式库
   └─ 完整索引

决策逻辑

场景识别：根据用户需求自动选择工作流
内容提取：智能识别代码中的知识模式
标准化：统一文档格式，便于跨项目复用
索引生成：自动维护知识库导航

脚本使用指南

脚本1: init_project_kb.py

功能: 初始化项目知识库

python init_project_kb.py <项目名称> [知识库路径]

# 示例
python init_project_kb.py "车险周报自动化"
python init_project_kb.py "数据分析平台" "/home/claude/projects/kb"

输出:

目录结构: docs/, decisions/, patterns/, reports/
文档模板: 项目启动文档.md, 技术方案文档.md
README.md

脚本2: extract_patterns.py

功能: 从代码和文档中提取知识模式

python extract_patterns.py <源代码目录> <知识库目录>

# 示例
python extract_patterns.py /mnt/skills/user/insurance-weekly-report /home/claude/kb

提取规则:

# @decision: xxx → 技术决策记录
def func(): """docstring""" → 代码模式
.json 文件 → 配置模板

脚本3: generate_index.py

功能: 扫描知识库并生成README索引

python generate_index.py <知识库目录>

领域知识参考

在以下情况查阅 references/insurance-domain.md:

填写车险业务相关模板时 - 了解术语（保费、赔付率、成本率）和分析维度
设计技术方案时 - 参考麦肯锡风格报告规范、图表类型选择
提取代码模式时 - 理解业务逻辑和数据格式要求

模板说明

模板1: 项目启动文档

适用场景: 新项目启动、明确范围和目标、干系人对齐

核心章节:

项目背景与目标（业务痛点、KPI）
项目范围（功能、数据、分析维度）
干系人与角色
关键里程碑与时间表
风险与应对
成功标准

模板2: 技术方案文档

适用场景: 技术选型与架构设计、关键决策记录