> 核心功能: 本技能提供中文交互等能力。
> 核心功能: 本技能提供结构化的工作流程和配置指引、化工作流场景等能力。

能力扩展工具专业版

能力梳理

1. 批量并行查询

支持一次提交多个查询请求,并行检索提高效率:

输入参数

请并行查询以下主题:
1. Python 3.12 类型系统新特性
2. TypeScript 5.4 装饰器规范
3. Rust 1.75 异步 trait 语法
4. Go 1.22 循环变量改进
输出: 按主题分组的结构化结果

处理: 解析批量并行查询的输入参数,完成核心逻辑,输出结构化数据.
输出: 返回批量并行查询的响应数据,附带状态标识与运行日志.
- 通过input_params参数调用,支持创建/查询/导出

2. 自定义数据源

{
  "data_sources": [
    {
      "name": "内部技术文档",
      "type": "wiki",
      "endpoint": "https://wiki.internal.example.com/api",
      "auth": "bearer",
      "token_env": "INTERNAL_WIKI_TOKEN"
    },
    {
      "name": "API 规范库",
      "type": "openapi",
      "endpoint": "https://api-docs.internal.example.com/"
    }
  ]
}

处理: 解析自定义数据源的输入参数,完成核心逻辑,输出结构化数据.
输出: 返回自定义数据源的响应数据,附带状态标识与运行日志.

3. 本地知识缓存

查询结果自动缓存,避免重复请求:

{
  "cache": {
    "enabled": true,
    "ttl_hours": 24,
    "max_size_mb": 500,
    "storage": ".knowledge-cache/"
  }

首次查询: Agent → 知识服务 → 缓存结果
后续查询: Agent → 命中缓存 → 直接返回(毫秒级)

处理: 解析本地知识缓存的输入参数,完成核心逻辑,输出结构化数据.
输出: 返回本地知识缓存的响应数据,附带状态标识与运行日志.
- 通过input_params参数调用,支持创建/查询/导出

4. 智能预取

基于查询模式预测下一步需求,提前获取相关知识:

查询: React 19 并发渲染特性
预取: useTransition, useDeferredValue, Suspense 改进

处理: 解析智能预取的输入参数,完成核心逻辑,输出结构化数据.
输出: 返回智能预取的响应数据,附带状态标识与运行日志.
- 通过input_params参数调用,支持创建/查询/导出

5. 团队共享知识库

请将上次查询的"微服务通信优秀实践"结果分享到团队知识库
请从团队知识库查询: 上周分享的 API 设计规范

处理: 解析团队共享知识库的输入参数,完成核心逻辑,输出结构化数据.
输出: 返回团队共享知识库的响应数据,附带状态标识与运行日志.
- 通过input_params参数调用,支持创建/查询/导出

6. 查询质量评分

请从以下数据源查询"认证授权优秀实践":
1. 内部技术文档库
2. API 规范库
3. 安全团队 Wiki
合并结果,去重后按相关性排序

输出示例:

查询完成 - 多数据源检索
数据源: 内部技术文档库 (3 条结果)
  - OAuth 2.1 迁移指南 [相关性: 95%]
  - JWT 安全实践 [相关性: 88%]
  - 会话管理规范 [相关性: 82%]
数据源: 安全团队 Wiki (2 条结果)
  - 认证流程安全检查清单 [相关性: 91%]
  - 权限模型设计 [相关性: 79%]
数据源: API 规范库 (1 条结果)
  - 认证 API 设计规范 [相关性: 86%]
去重后合并: 5 条唯一结果
缓存状态: 已缓存到本地(24小时有效)

场景二: 批量技术调研

技术选型时,批量查询多个候选方案的信息.

请并行查询以下技术方案的最新信息:
1. 消息队列: Kafka vs RabbitMQ vs Pulsar
2. 数据库: 关系型 vs 文档型 vs 图数据库
3. 缓存: Redis vs Memcached vs 本地缓存
每个主题: 特性对比、适用场景、社区活跃度
输出: 对比表格 + 推荐理由

场景三: 团队知识共享与协作

团队成员将查询结果沉淀为团队知识资产.

请将以下查询结果保存到团队知识库:
查询: "微服务通信模式对比"
标签: 架构, 微服务, 通信
可见范围: 技术团队
请从团队知识库搜索: 架构相关的高质量知识
筛选: 最近 30 天, 评分 80+

排除场景

以下场景能力扩展工具专业版不适合处理：
- 逆向工程闭源API
- API安全渗透测试
- 非标准协议集成

启动时机

需要API集成、接口对接、Webhook配置、系统连接时使用。不适用于非本工具能力范围的需求.

快速启航

领先步: 初始化项目配置

mkdir -p .knowledge-toolkit/{cache,shared,sources}
cat > .knowledge-toolkit/config.json << 'EOF'
{
  "edition": "pro",
  "data_sources": [
    {
      "name": "默认知识服务",
      "type": "external",
      "token_env": "KNOWLEDGE_TOKEN"
    }
  ],
  "cache": {
    "enabled": true,
    "ttl_hours": 24,
    "max_size_mb": 500
  },
  "batch": {
    "max_parallel": 5,
    "timeout_seconds": 60
  },
  "team": {
    "shared_enabled": true,
    "storage": ".knowledge-toolkit/shared/"
  }
EOF

第二步: 添加自定义数据源

请添加数据源:
名称: 内部技术文档
类型: wiki
端点: https://wiki.internal.example.com/api
认证: bearer

第三步: 执行批量查询

请并行查询 5 个技术主题
每个主题: 获取特性、适用场景、最新版本
输出: 结构化对比报告

使用范例

企业级配置

{
  "edition": "pro",
  "organization": {
    "name": "技术团队",
    "team_size": 20
  },
  "data_sources": [
    {
      "name": "外部知识服务",
      "type": "external",
      "token_env": "KNOWLEDGE_TOKEN",
      "priority": 1
    },
    {
      "name": "内部 Wiki",
      "type": "wiki",
internal.example.com/api",
      "token_env": "INTERNAL_WIKI_TOKEN",
      "priority": 2
    },
    {
      "name": "代码文档",
      "type": "git",
      "endpoint": "https://git.internal.example.com",
      "token_env": "GIT_TOKEN",
      "priority": 3
    }
  ],
  "cache": {
    "enabled": true,
    "ttl_hours": 48,
    "max_size_mb": 1000,
    "prefetch": true
  },
  "batch": {
    "max_parallel": 10,
    "timeout_seconds": 120,
    "dedup_enabled": true
  },
  "quality": {
    "scoring_enabled": true,
    "min_score": 60,
    "auto_filter": true
  }

团队协作配置

{
  "team": {
    "shared_enabled": true,
    "storage": ".knowledge-toolkit/shared/",
    "permissions": {
      "read": "team",
      "write": "team",
      "delete": "owner"
    },
    "tags": ["架构", "安全", "前端", "后端", "运维"]
  }

经验总结

1. 数据源优先级管理

查询时按优先级检索:
1. 本地缓存(命中即返回)
2. 团队共享知识库
3. 内部数据源(Wiki/文档库)
4. 外部知识服务

2. 缓存策略优化

请从所有数据源查询"OAuth 实践"
去重规则: 标题相似度 > 80% 视为重复
保留: 相关性最高的结果

疑问汇总集

Q1: 本技能与其他类似工具有何区别?

A: 参考差异化对比章节,本技能在自动化程度、错误处理和安全合规方面有针对性优化。

Q2: 是否需要付费才能使用?

A: 基础功能免费。高级能力(标注付费版专享)需要订阅,详见付费版专享能力表格。

Q3: 返回结果为空是什么原因?

A: 检查输入是否有效,确认参数值不为空字符串。参考边界条件章节了解输入要求。

Q4: 如何反馈问题或建议?

A: 在Agent平台对话中描述遇到的问题,附上错误信息和输入参数,便于快速定位。

Q5: 技能运行慢怎么优化?

A: 减少输入数据量,缩短prompt长度。网络延迟较大时检查API端点区域,选择就近节点.

前置条件

运行环境

• Agent 平台: 支持读取 SKILL.md 的任意 AI Agent( Code / Cursor / Codex / CLI 等)
• 操作系统: Windows / macOS / Linux
• 网络: 需要访问知识服务与自定义数据源

依赖详情

export KNOWLEDGE_TOKEN="your-access-token"
export INTERNAL_WIKI_TOKEN="your-wiki-token"
export GIT_TOKEN="your-git-token"
export KNOWLEDGE_ENDPOINT="https://knowledge-service.example.com/api"

可用性分类

• 分类: MD+EXEC+API+CACHE(Markdown 指令 + 命令行执行 + 外部 API + 本地缓存)
• 说明: 通过自然语言指令驱动 Agent 查询多数据源,支持本地缓存与团队共享
• 离线可用: 部分,命中缓存时可离线返回;新查询需要网络连接

异常处置