Junjian Wang
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- 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
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# Q&A 与知识沉淀详细指南
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## Q&A 执行清单（严格按顺序执行）
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- [ ] **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）
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- [ ] **步骤 2**：Agent 模式 - 检索全库相关文档，进行跨文档推理
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- [ ] **步骤 3**：生成回答，包含：
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- 对问题的直接解答
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- "参考文档清单"（使用 Wikilink 格式）
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- [ ] **步骤 4**：判断是否需要归档：
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- 是否具有通用研究价值？
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- 是否可能被其他人再次查询？
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- 如果是 → 继续步骤 5；如果否 → 结束
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- [ ] **步骤 5**：自动归档：
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- 将 Q&A 整理为一篇新的 markdown 文章
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- 存入 `wiki/queries/` 目录
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- 文件名使用 kebab-case，如 `How-to-Do-Something.md`
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- 在 `INDEX.md` 的"Q&A 归档"部分创建入口
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## Q&A 归档文档的元数据格式
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```yaml
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title: "问题标题（用中文）"
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source: "WikiLLM Q&A"
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date: YYYY-MM-DD
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tags:
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- "Q&A"
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- "其他标签"
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question: |
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在这里记录原始问题
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```
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## Q&A 场景的子判断
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- **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
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- **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/`
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## 详细流程
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**当用户针对 Wiki 发起复杂查询时**：
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1. **Agent 模式**：LLM 检索全库文档，进行跨文档推理
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2. **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"
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3. **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
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