By name: personal-ip-knowledge-builder 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。 license: Apache-2.0 allowed-tools: list_directory, read_file compatibility: Agent Knowledge >=0.6.0 metadata: lime_version: 1.0.1 lime_execution_mode: prompt lime_surface: workbench lime_category: knowledge Lime_skill_bundle_version: "1.0.1" Lime_knowledge_builder: "true" Lime_knowledge_pack_type: "personal-profile" Lime_knowledge_template: "personal-ip" Lime_knowledge_family: "persona" Lime_agent_knowledge_profile: "document-first" Lime_agent_knowledge_runtime_mode: "persona"
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。