将会议转录、对话日志或粘贴文档转为 Basic…

当有非结构化外部输入（会议转录、对话日志、文档、邮件等）需要解析、关联并写入 Basic Memory 时使用。

适用场景

解决思路

1. 按工作流执行：1) 解析原始输入；2) 提取实体；3) 搜索已有实体；4) 可选调研新实体；5) 展示实体提案；6) 创建来源笔记；7) 创建已批准实体；8) 提取行动项。
2. 解析原始输入：读取粘贴内容，识别 Format（会议转录、邮件线程、对话日志、文章、自由笔记）、Date（从内容提取或询问）、Participants（姓名、角色、组织）、Sections（标题、说话人标签、时间戳）。
3. 不要重写或总结来源内容；在笔记中逐字保留原文，并在旁边添加结构化 observations。
4. 提取实体：扫描内容中值得在知识图谱中跟踪的实体，按类型识别信号：Person（带角色、头衔、所属机构的姓名）、Organization（公司名、机构、组织）、Topic/Concept（被实质性讨论的技术领域、方法论、标准）、Action Item（承诺、截止日期、"I'll do X by Y" 类陈述）。
5. 从上下文推断实体类型：例如 “CTO of Acme Corp” 同时是 Person 和 Organization 实体；深入讨论的技术可能值得建 Concept 实体。
6. 排除噪声：过滤人员为有实质角色或互动的人（不是顺带提及）；组织为在业务/技术语境中讨论的组织；主题为有足够细节、值得单独建笔记的主题。
7. 搜索已有实体：对每个提取实体用多个查询变体调用 search_notes(query=...)：Person 尝试全名、姓，如 search_notes(query="Sarah Chen")、search_notes(query="Chen")；Organization 尝试全名、缩写、首字母缩略词，如 search_notes(query="National Renewable Energy Laboratory")、search_notes(query="NREL")；Topic 尝试完整术语和关键词，如 search_notes(query="edge computing")、search_notes(query="edge inference")。
8. 将每个实体分类为 Existing（在 Basic Memory 中找到，用 [[wiki-link]] 链接）或 Proposed（未找到，待批准后创建）。
9. 可选调研新实体：对需要更多上下文的 Proposed 实体做简短 web search（每个实体最多 2-3 个查询）；Organization 查做什么、规模、上市/私有、关键产品；People 查当前角色、背景、专长；Topics 查简要定义、相关性。
10. 调研时使用谨慎措辞（“appears to be”、“estimated”、“based on public information”）；绝不编造细节。此步骤可选：来源材料已有足够上下文或用户赶时间时跳过；更深研究见 memory-research skill。
11. 展示实体提案：在创建任何内容前，展示 Basic Memory 中找到的 Existing 实体和 Proposed 新实体；对每个 Proposed 实体给出足够上下文以便用户快速决策（例如角色、组织、概念说明）。
12. 询问用户：Approve all / select individually / skip entity creation。
13. 创建来源笔记：为摄入内容创建主笔记，作为“发生了什么”的记录，保留原始材料并添加结构化 metadata。
14. 会议/对话笔记：调用 write_note(title=..., directory="meetings/2026", note_type="meeting", tags=[...], metadata={"date": ...}, content=...)；content 包含标题、一句话摘要、## Transcript（逐字保留所有来源内容，不要总结或重写）、## Observations（带分类）、## Relations（如 attended [[Jordan Rivera]]、with [[NovaTech]]、discussed [[Federated Learning]]、follow_up [[Send NovaTech Technical Spec]]）。
15. 文档/文章笔记：调用 write_note(title=..., directory="references", note_type="reference", tags=[...], metadata={"source": ..., "date_ingested": ...}, content=...)；content 包含 ## Source Content（保留相关内容；长文档保留关键章节而非全文）、## Observations、## Relations（如 relates_to [[Edge Computing]]、relates_to [[Model Optimization]]）。
16. Observation 分类建议：opportunity 用于业务/合作机会；decision 用于已做/达成决定；insight 用于获得的非显而易见理解；next_step 用于具体行动项/跟进；sentiment 用于表达的热情、担忧、犹豫；risk 用于识别风险/顾虑；requirement 用于发现的需求/约束；key_finding 用于参考资料中的重要事实；technique 用于描述的方法/途径/模式；context 用于以后可能有用的背景信息。可按需发明分类，这些不是固定列表。
17. 创建已批准实体：对用户批准的每个实体创建结构化笔记，按实体类型匹配模板。
18. Person 模板：write_note(title="Jordan Rivera", directory="people", note_type="person", tags=[...], content=...)；content 包含 # 姓名、## Overview、## Background、## Observations（如 [role] VP Engineering at NovaTech、[expertise] Distributed systems, federated learning、[met] 2026-02-22 during integration discussion）、## Relations（如 works_at [[NovaTech]]、discussed_in [[NovaTech Meeting - Jordan Rivera - Feb 22, 2026]]）。
19. Organization 模板：write_note(title="NovaTech", directory="organizations", note_type="organization", tags=[...], content=...)；content 包含 ## Overview、## Products & Services、## Observations（如 [stage] Series B, ~200 employees、[relevance] Potential integration partner、[first_contact] 2026-02-22）、## Relations（如 employs [[Jordan Rivera]]、discussed_in [[NovaTech Meeting - Jordan Rivera - Feb 22, 2026]]）。
20. Concept/Topic 模板：write_note(title="Federated Learning", directory="concepts", note_type="concept", tags=[...], content=...)；content 包含 ## Overview、## Observations（如 [definition] ...、[relevance] ...）、## Relations（如 discussed_in [[NovaTech Meeting - Jordan Rivera - Feb 22, 2026]]）。
21. 适配模板到你的领域；关键元素是：type 和 tags 作为参数、overview 部分、带分类的 observations、链接回来源的 relations。
22. 提取行动项：审查来源内容中的承诺和跟进，列出 Action Items（你的承诺、对方的承诺）和 Follow-Up Reminders（如 1 week: Check if Jordan sent API docs；2 weeks: Schedule follow-up call to discuss POC scope）。
23. 如果使用 memory-tasks skill，为你的行动项创建 Task notes；否则把它们作为 observations 捕获在来源笔记中。
24. 指南：逐字保留来源内容——原文是 ground truth，结构和 observations 是叠加在其上的解释。
25. 指南：创建前先搜索——始终检查实体是否已存在（见 memory-notes 的 search-before-create 模式）；更新已有实体而不是创建重复项。
26. 指南：新实体需获批准——展示 Proposed 实体并让用户决定创建哪些；不要静默填充知识图谱。
27. 指南：推断而非盘问——从上下文提取实体类型和关系；只在真正模糊时询问用户。
28. 指南：对实体要有选择性——不是每个提到的名字都值得单独建笔记；聚焦用户以后会想引用的实体。
29. 指南：对调研信息使用谨慎措辞——web research 只是补充，不要当成事实；使用“appears to be”、“estimated”、“based on public information”。
30. 指南：把所有内容链接回去——每个创建的实体都应关联回来源笔记；来源笔记应链接到所有讨论过的实体。
31. 指南：正文和 observations 并用——正文提供含义和故事，observations 让单个事实可搜索；用正文给上下文，再把关键事实提炼成带分类的 observations。

适用边界 · 注意事项

• 没有 Basic Memory 环境，或无法使用 search_notes/write_note 等工具时。
• 原始文本没有值得保留/实体化的信息，或不需要写入知识库时。
• 用户明确不希望将内容结构化、创建实体或保存到知识库时。