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## Why
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在使用大模型辅助工作时，经常需要基于一组项目相关文档（需求文档、技术方案、数据表等）进行问答和分析。目前缺乏一种轻量的、基于文件的方式来组织这些文档，让大模型能够高效地读取、总结和检索。需要一套 skill + command 来实现个人知识库的初始化、文档解析入库、渐进式问答。
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## What Changes
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- 新增 `lyxy-kb` skill，定义知识库的目录结构规范、文档生命周期、解析规则、渐进式查询策略等底层能力
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- 新增 `lyxy-kb-init` command，引导用户创建知识项目目录结构
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- 新增 `lyxy-kb-ingest` command，解析 sources/ 中的新文件，增量更新 project.md
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- 新增 `lyxy-kb-rebuild` command，全量重新生成 project.md
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- 新增 `lyxy-kb-ask` command，进入会话式问答模式，基于项目知识渐进式查询回答问题并标注来源
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- 复用已有的 `lyxy-reader-office` skill 解析 office 文档，纯文本类文件直接读取
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## Capabilities
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### New Capabilities
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- `kb-project-management`：知识项目的初始化与目录结构管理，包括 project.md、parsed/、sources/、archive/ 的创建和维护
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- `kb-document-ingestion`：文档解析入库流程，包括文件类型识别、调用解析器、生成 parsed markdown、归档原始文件（带时间戳）、增量追踪（manifest.json）、同名冲突检测
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- `kb-knowledge-query`：基于知识库的渐进式问答能力，包括读取 project.md 摘要索引、按需加载 parsed 文件、回答时标注文件来源
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- `kb-project-summary`：project.md 的生成与维护策略，包括增量追加（默认）和全量重写两种模式
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### Modified Capabilities
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无。
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## Impact
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- **新增文件**：`skills/lyxy-kb/SKILL.md`、`commands/lyxy-kb/` 下 4 个 command 文件（init.md、ingest.md、rebuild.md、ask.md）
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- **依赖**：运行时依赖 `lyxy-reader-office` skill 解析 office 文档，依赖 `lyxy-runner-python` skill 执行 Python 脚本
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- **用户侧影响**：用户在任意项目目录下即可使用 command 创建和管理知识库项目，CWD 即为知识库根目录
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