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通用 AI 技能模块 | 适用于 Trae, Claude, Gemini, VS Code Copilot 等环境

🇺🇸 영어 | 🇨🇳 简体中文

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Knowledge Absorber 是一个독립적인 "외挂大脑"모듈. 它赋予 AI 助手深度阅读、解析长文档并生成结构化知识晶体(Markdown + HTML)的能力。

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🚀更新

v4.1.0 最新更新

• ** 🎓 导师模式 (멘토 모드)**:全新的交互式학습体验

• 智能대화 助手:在生成的 HTML 页面中,点击"打开导师模式"按钮,即可与 AI 导师实时对话

• 上下文感知：导师模式完全理解当前知识卡片的内容，可以针对性地回答问题、深化理解

• 本地 Relay 서비스:通过 python scripts/mentor_relay.py 启动本地中继服务(默认端口 8760)

• 多模型支持:兼容 OpenAI、Claude、Gemini 等任何 OpenAI 兼容的 API

• 侧边栏设计：优雅的侧边栏界面，不干扰正文阅读，随时呼出随时关闭

• 对话历史：保留完整的对话上下文，支持连续深入提问

• 💡 深度链接分析：新增多源输入冲突对比功能，自动对比多源输入冲突，强化 AI 的事实校验能力

v4.0.0 이전의 업데이트

• 修复报错:修复 MAC 中 pywin32 报错.
• ** ⚛️ 深度裂变模块 (Deep Fission)**:新增原子级矛盾分析与版本考据模块,用于揭示颠覆常识的结论(样式:.fission-section)。
• ** 🔍 严格搜索内化 (Strict Filter):HTML 交互升级,搜索框现在会严格隐藏**不匹配的内容块,而非仅高亮,提供专注阅读体验。
• ** 🛡️ Mermaid 안전协议**:内置语法自动修正机制,强制转义特殊字符,杜绝图表渲染崩溃。

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支持功能

• 支持多链接/文件同步抓取。
• 实现具备高对比度色彩的实时状态追踪与彩色终端任务看板。
• 新增 【💡 深度链接】 분석 ,自动对比多源输入冲突,强化 AI 的事实校验能力。

📂 跨平台移植指南 (이동성 가이드)

本模块设计为 “文件夹级即插即用”。 不同的 AI 助手通常会扫描项目根目录下的特定配置文件夹。 为了让다른 AI (如 Claude 或 Gemini) 识别此技能,你只需要修改父目录的名称。

📂 目录结构适配

假设你把 skills 文件夹放在项目根目录：

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🚀更新

v4.1.0 最新更新

• 🎓 导师模式 (Mentor Mode)：全新的交互式学习体验

  • 智能对话助手：在生成的 HTML 页面中，点击"打开导师模式"按钮，即可与 AI 导师实时对话
  • 上下文感知：导师模式完全理解当前知识卡片的内容，可以针对性地回答问题、深化理解
  • 本地 Relay 服务：通过 python scripts/mentor_relay.py 启动本地中继服务（默认端口 8760）
  • 多模型支持：兼容 OpenAI、Claude、Gemini 等任何 OpenAI 兼容的 API
  • 侧边栏设计：优雅的侧边栏界面，不干扰正文阅读，随时呼出随时关闭
  • 对话历史：保留完整的对话上下文，支持连续深入提问

• 💡 深度链接分析：新增多源输入冲突对比功能，自动对比多源输入冲突，强化 AI 的事实校验能力

v4.0.0 之前的更新

• 修复报错：修复 MAC 中 pywin32 报错。
• ⚛️ 深度裂变模块 (Deep Fission)：新增原子级矛盾分析与版本考据模块，用于揭示颠覆常识的结论（样式：.fission-section）。
• 🔍 严格搜索内化 (Strict Filter)：HTML 交互升级，搜索框现在会严格隐藏不匹配的内容块，而非仅高亮，提供专注阅读体验。
• 🛡️ Mermaid 安全协议：内置语法自动修正机制，强制转义特殊字符，杜绝图表渲染崩溃。

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支持功能

• 支持多链接/文件同步抓取。
• 实现具备高对比度色彩的实时状态追踪与彩色终端任务看板。
• 新增 【💡 深度链接】 分析，自动对比多源输入冲突，强化 AI 的事实校验能力。

📂 跨平台移植指南 (Portability Guide)

本模块设计为 “文件夹级即插即用”。 不同的 AI 助手通常会扫描项目根目录下的特定配置文件夹。为了让其他 AI (如 Claude 或 Gemini) 识别此技能，你只需要修改父目录的名称。

📂 目录结构适配

假设你把 skills 文件夹放在项目根目录：

1. 在 Trae 中使用 (默认):

   Project_Root/
   └── .trae/              <-- 保持原名
       └── skills/
           └── knowledge-absorber/
   

2. 在 Claude Projects 中使用:

   • 将 .trae 重命名为 .claude。

   Project_Root/
   └── .claude/            <-- 重命名为 .claude
       └── skills/
           └── knowledge-absorber/
   

3. 在 Gemini Advanced / AI Studio 中使用:

   • 将 .trae 重命名为 .gemini。

   Project_Root/
   └── .gemini/            <-- 重命名为 .gemini
       └── skills/
           └── knowledge-absorber/
   

4. 在 VS Code (Copilot/Cline) 中使用:

   • 将 .trae 重命名为 .vscode。

   Project_Root/
   └── .vscode/            <-- 重命名为 .vscode
       └── skills/
           └── knowledge-absorber/
   

💡 核心原理：AI 助手通常有权限读取隐藏文件夹（以 . 开头）。只要路径正确，并明确指示 AI “使用这个技能”，它就能工作。

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🛠️ 安装与使用 (Installation & Usage)

第一步：环境准备

确保你的电脑安装了 Python 3.8+。 在 knowledge-absorber 目录下运行：

pip install -r requirements.txt

第二步：何时调用 (When to Activate)

不要为简单的 Google 搜索使用此技能。请在以下“高认知负载”场景召唤它：

1. 啃大部头：当你面对数百页的 PDF、技术框架文档（如 BMad, React 源码）或古籍时。
2. 需要知识晶体：当你不仅要一个简单的总结，而是要生成可永久存档、排版精美的 HTML 卡片时。
3. 多源交叉分析：当需要同时对比抓取多个不同平台的链接（如知乎 + 博客 + 官方文档）进行深度真理锚定时。

第三步：调用机制 (Workflow)