Second Brain Skill
知识库的统一管理入口。支持命令式调用（/wiki <cmd>）和自然语言触发。
自然语言路由
当 skill 被自然语言触发（非 /wiki 命令格式）时，先判断意图再映射子命令：
| 用户意图 | 映射子命令 | 示例 |
|---|---|---|
| 收录/添加素材 | ingest | "收录这篇文章"、"把 raw 里的新文件加到知识库" |
| 提问/查询/对比/整理 | query | "Memex 是什么"、"对比 RAG 和 Wiki 模式"、"整理一下 XX 的信息" |
| 反馈/偏好/纠正 | query（走反馈分支） | "回答要标注来源"、"你上次说错了" |
| 检查/审计 | lint | "检查下知识库有没有问题" |
| 删除/清空/重置 | wipe | "删掉 XX 相关的页面"、"重置知识库" |
| 初始化 | init | "创建一个新的知识库" |
确定子命令后，将用户原始输入作为 args，进入下方执行步骤。
执行步骤
1. 运行路由脚本
运行 python <skill-dir>/scripts/router.py <子命令> [参数] 获取路由结果（JSON）。
<skill-dir> 为本文件所在目录的绝对路径。对于自然语言触发，先按上表映射出子命令再调用。
2. 根据路由结果执行
根据 JSON 中的 status 字段分支：
status: "ok" — 正常执行
路由结果字段: subcommand — 子命令名 args — 子命令参数 workflow — 工作流文件路径（相对于 skill 目录） schema — SCHEMA.md 路径（需要时非 null） kb — 知识库信息（id, name, root, wiki, raw, lang） skill_dir — skill 目录绝对路径 multiple_kbs — 是否有多个知识库（可选） kb_list — 知识库列表（可选，multiple_kbs 时出现）
执行顺序：
- 如果
schema非 null → 读取<skill_dir>/<schema>了解页面规范 - 如果
<kb.wiki>/conventions.md存在 → 读取，作为本次操作的额外约束（用户对该知识库的操作偏好） - 读取
<skill_dir>/<workflow>获取工作流 - 用
kb中的路径（root、wiki、raw）和语言（lang）替换 workflow 中的KB_ROOT、KB_WIKI、KB_RAW、KB_LANG - 按工作流执行，
args作为子命令参数传入，遵守 conventions.md 中的约定 - 如果
multiple_kbs为 true，先告知用户当前使用的是哪个知识库（kb.name），提示可在 registries.json 中修改 default
status: "select" — 需要用户选择知识库
用 AskUserQuestion 展示 kb_list 让用户选择，然后用选中的知识库信息继续执行。选择后更新 registries.json 的 default 字段。
status: "no_kb" — 无知识库
输出: ⚠️ {message}
status: "error" — 错误
输出错误信息。
subcommand: "help" — 帮助
直接输出：
Second Brain — LLM 驱动的知识库管理工具 命令: /wiki init 创建并注册一个新的知识库 /wiki ingest [文件名] 收录 raw/ 中的新素材（不指定则收录全部） /wiki query <问题> 基于知识库回答问题 /wiki lint 知识库健康检查 /wiki wipe [子命令] 重置/删除（all | <关键词> | trash | restore | empty-trash） /wiki test 自动化测试 /wiki help 显示本帮助 首次使用请先运行 /wiki init
