投研知识卡（research-kb）
Overview
把零散的原始研究资料（word / ppt / excel / pdf / markdown 笔记）沉淀成可被检索、可被引用、带贡献度权重的知识卡。本技能提供一套本地文件型、零外部服务依赖的知识库体系：
- 每张卡片是一个带 YAML frontmatter 的 Markdown 文件，元信息（行业、类型、来源、贡献度、状态、权重）可被脚本读取与排序；
- 入库脚本自动完成「判价值 → 贡献度评分 → 链接原文件 → 按类建卡」；
- 人工审核决定每张卡的最终状态与权重，并保留「来不及审也能用」的兜底机制；
- 方法论源自长江证券《如何让 AI 赋能研究》（非银知识库案例）与东吴证券《AI+Obsidian 管理投研知识库》，强调「判断是否重要不宜外包给 AI」「链接原文件而非一股脑导入」。
When to use
- 用户说「建个知识库」「整理研究笔记」「把这份研报/资料入库」「做成知识卡」；
- 用户要把 word/ppt/excel/pdf 中的要点抽取成结构化卡片；
- 用户要按贡献度筛选有价值信息、给知识打权重；
- 用户要审核、通过或驳回已入库的知识卡；
- 用户要基于已有知识库回答问题时，按权重优先引用已审核卡。
Quick Start（部署知识库）
首次在某项目/目录使用，先一键部署脚手架：
python <skill>/scripts/kb_init.py <目标目录> # 默认当前目录
kb_init.py 会在目标下创建 knowledge_base/，并复制模板、SOP 与运行脚本（kb_lib.py / kb_ingest.py / kb_review.py）。部署后知识库完全自包含，可直接在其目录下运行入库/审核。
> <skill> 指本技能目录：~/.workbuddy/skills/research-knowledge-base/。
> 部署脚本通过 KB_ROOT 环境变量指向新库，自动初始化 cards/index.md。
Workflow（5 步流程）
执行入库与审核时，遵循以下步骤。完整 SOP 与评分规则见 assets/README.md（部署后位于 knowledge_base/README.md）。
Step 1 — 判断重要 / 有价值
把原始资料放进 knowledge_base/raw/（或直接引用其绝对路径）。运行 kb_ingest.py 时，脚本会跳过过短、纯寒暄、无信息量的段落，只把「看起来有料」的块送进后续步骤。注意：长江研报强调「判断是否重要」这一步不宜完全外包给 AI，关键资料务必人工把关。
Step 2 — 建立贡献判断依据
脚本按规则给每个候选块打 contribution_score（0-100）并写 contribution_basis（为什么高/低），把「凭感觉」变成「有依据」。
评分逻辑（详见 assets/README.md 第三节）：
- 高贡献（80-100）：行业核心机制、底层因果、首次量化的关键数据、独家来源；
- 中贡献（50-79）：具体企业基本面、政策要点、资金事实、明确技术路线；
- 低贡献（20-49）：重复观点、套话、泛泛而谈、无新信息。
- 命中「值得注意的是/综上所述/空间广阔（无支撑）」等套话词即压分；命中「产能/过剩/卡脖子/壁垒/机制/量化数据」等即提分。
Step 3 — 链接到原始文件
每张卡自动写入 source 字段，指向原始 word/ppt/excel/pdf（可带页码），保证知识可溯源、可复核。践行长江研报原则：链接原文件位置，而非一股脑把全文导入。
Step 4 — 按分类创建知识卡
脚本根据内容关键词判定 type（政策/供需/价格成本/企业/资金/技术/缠论/其他），生成 KB-xxxx.md 草稿卡，状态默认 待审核、权重 1.0，并刷新 cards/index.md。
Step 5 — 人工审核（用户的最终权限）
用户审阅 cards/ 下的待审核卡，二选一：
- 通过：python kb_review.py --id KB-xxxx --note "数据扎实，通过" → 状态 已审核、权重 1.5（可用 --weight 自定）；
- 驳回/修改：python kb_review.py --id KB-xxxx --reject --note "与已有卡重复" → 状态 已驳回、权重 0，不参与回答；也可直接编辑卡片 .md 的 frontmatter。
审核与权重机制（核心设计）
- 已审核卡：权重
>=1.5，回答时优先引用； - 待审核卡：权重
1.0，照样参与回答，但回答中标注[待审核]； - 已驳回卡：权重
0，不参与回答。
> 关键：既不卡流程，又保证用户的最终话语权。来不及审核的卡也能进知识库，但优先级低于用户审过的卡。
检索与引用约定
回答问题时：优先引用 已审核 卡（权重高）；待审核 卡可用但需标注 [待审核]；已驳回 卡不参与。同一结论若有多张卡，取权重高、来源新的。行业归类靠 industry，主题检索靠 tags。
命令速查
# 1) 在目标目录部署知识库脚手架（首次用）
python ~/.workbuddy/skills/research-knowledge-base/scripts/kb_init.py /path/to/project
# 2) 入库一份原始资料为草稿卡（默认在当前知识库下运行；
# --kb-root 可指向任意已存在的知识库根目录）
python kb_ingest.py raw/某资料.md --industry "化工/可降解塑料" --contributor "祁老师"
python kb_ingest.py /桌面/某研报.pdf --kb-root /path/to/knowledge_base --industry "化工/可降解塑料"
# 3) 审核通过 / 驳回一张卡
python kb_review.py --id KB-2026-0001 --note "数据扎实，通过"
python kb_review.py --id KB-2026-0001 --reject --note "与已有卡重复"
# 4) 重建索引（卡片变动后）
python kb_lib.py
Resources
scripts/kb_init.py：一键部署知识库脚手架（创建目录、复制模板/SOP/脚本、初始化索引）。scripts/kb_ingest.py：步骤 1-4，原始资料 → 待审核草稿卡。scripts/kb_review.py：步骤 5，人工审核 → 改状态/权重。scripts/kb_lib.py：共享工具（读取/写入卡片、解析 frontmatter、重建索引、贡献度评分、分类、分块）。所有脚本零外部依赖（仅 docx 读取需 python-docx）。assets/knowledge_card_template.md：知识卡模板（建卡照此来，含全部字段与填法速查）。assets/README.md：知识库完整 SOP 与贡献度评分规则（部署后位于knowledge_base/README.md）。
