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Junjian Wang a58453865b 重构WikiLLM技能结构并更新内容

- 将wikillm技能移动到skills/wikillm/目录
- 添加详细的技能参考文档（workflows.md, qa.md, standards.md, errors.md）
- 更新README中的参考资料列表
- 添加Harness Engineering相关的图片和查询
- 更新wiki索引

2026-04-13 18:43:50 +08:00

1.7 KiB

Raw Blame History

Q&A 与知识沉淀详细指南

Q&A 执行清单（严格按顺序执行）

步骤 1：确认当前任务是 Q&A 场景（用户在提问，而非要求编译文档）
步骤 2：Agent 模式 - 检索全库相关文档，进行跨文档推理
步骤 3：生成回答，包含：
- 对问题的直接解答
- "参考文档清单"（使用 Wikilink 格式）
步骤 4：判断是否需要归档：
- 是否具有通用研究价值？
- 是否可能被其他人再次查询？
- 如果是 → 继续步骤 5；如果否 → 结束
步骤 5：自动归档：
- 将 Q&A 整理为一篇新的 markdown 文章
- 存入 wiki/queries/ 目录
- 文件名使用 kebab-case，如 How-to-Do-Something.md
- 在 INDEX.md 的"Q&A 归档"部分创建入口

Q&A 归档文档的元数据格式

---
title: "问题标题（用中文）"
source: "WikiLLM Q&A"
date: YYYY-MM-DD
tags:
  - "Q&A"
  - "其他标签"
question: |
  在这里记录原始问题
---

Q&A 场景的子判断

简单查询：可以直接用现有知识回答，无需创建新文档 → 仅回答，不归档
复杂查询：答案具有通用研究价值，可能被其他人再次查询 → 回答 + 归档到 wiki/queries/

详细流程

当用户针对 Wiki 发起复杂查询时：

Agent 模式：LLM 检索全库文档，进行跨文档推理
回答格式：回答不仅要解决当前问题，还需提供"参考文档清单"
自动归档 (Filing)：若该次 Q&A 具有通用研究价值，LLM 需自动将其整理为一篇新的文章，存入 wiki/queries/，并在 INDEX.md 中创建入口