知识文档整理
将研究、讨论、探究的内容整理成系统性、可长期维护的知识文档。
第一步：判断文档类型
根据用户的需求，选择合适的文档模式：
| 模式 | 适用场景 | 参考文件 |
|---|---|---|
| 概述类 | 领域认知、概念梳理、架构性知识；让读者建立结构化认知 | references/overview.md |
| 技术类 | 技术实现、工程细节、代码设计、算法机制；让读者理解"怎么做" | references/technical.md |
| 调研类 | 公司/产品/人物研究报告；收集整理外部信息 | references/research.md |
| 论文类 | 学术论文阅读笔记；提炼核心论点、论证过程、研究贡献与局限 | references/paper.md |
如果不确定，优先判断用户的目标是建立认知（概述类）还是理解实现（技术类）还是收集外部信息（调研类）还是理解一篇论文（论文类）。
读取对应的参考文件，然后按照其中的指引完成文档。
第二步：补充知识时先定位
无论哪种模式，在向现有知识库中添加内容之前，先执行定位步骤：
- 扫描现有目录结构：列出知识库中已有的文件和目录
- 找最相关路径：根据主题相似度，找到最合适的位置
- 如果有高度相关的已有文档 → 补充到该文档的对应章节 - 如果有相关目录但无对应文档 → 在该目录下新建文档 - 如果完全是新领域 → 新建目录和文档
- 确认后再写：如有必要，告知用户你的判断，再开始写作
这个定位步骤能避免重复建档、保持知识库的聚合性，让知识随时间积累而不是碎片化。