技能图谱：为 AI Agents 构建深度知识系统

人们低估了结构化知识的力量。它能催生出全新的应用类型。

如今，人们编写的技能文件往往只捕捉某个单一方面的能力——一个用于总结的技能，一个用于代码审查的技能，等等。通常一个文件只对应一种能力。

这对简单任务来说还行，但真正的深度需要另一种方式。

想象一下，一个心理治疗技能需要提供关于认知行为模式、依恋理论、积极倾听技巧、情绪调节框架等方面的相关信息。

单个技能文件无法承载这些内容。

技能图谱

技能图谱是一个由技能文件通过维基链接连接而成的网络。

不是一个大文件，而是许多可组合的小片段互相引用。每个文件代表一个完整的想法、技巧或技能，而 [[维基链接则在它们之间创建了一个可遍历的图谱]]

技能图谱在自身内部递归地应用了与技能发现相同的模式：

• 每个节点都有一个 YAML 描述，Agent 无需读取整个文件即可扫描。
• 每个维基链接都承载着意义，因为它被嵌入在行文中，Agent 会沿着相关路径走，跳过不重要的内容。

渐进式披露：

索引 → 描述 → 链接 → 章节 → 完整内容

大多数决策在读取任何一个完整文件之前就已经完成了。

基本构建块

你已经拥有所需的一切：

• 维基链接，在句子中读起来像行文，因此它们承载意义而不仅仅是引用
• YAML 前置元数据，带有描述，Agent 无需读取完整文件即可扫描
• MOC（内容地图），将相关技能集群组织成可导航的子主题

技能链接到其他技能，而其他技能又链接到更多技能，图谱的深度取决于领域需求。

arscontexta 插件

arscontexta 是一个技能图谱，它教会你的 Agent 如何构建技能图谱。

（好吧，实际上它是关于构建知识库的，但本质上是一回事……）

大约 250 个相互连接的 Markdown 文件，教会 Agent 如何为你构建一个庞大的知识库（也就是技能图谱）。

单个技能文件做不到这一点。

但如果你构建一个由相互关联的研究主张（/技能）组成的图谱，涵盖认知科学、卡片盒笔记法、图论、Agent 架构，每个部分链接到其他部分，每个部分都可组合，并且整个图谱是可遍历的，情况就不同了。

这能实现什么

想一想：

• 交易技能图谱：风险管理、市场心理学、仓位管理、技术分析，每个部分都与相关概念链接，上下文在其中流动
• 法律技能图谱：合同模式、合规要求、特定司法管辖区、先例链，都可以从一个入口点遍历
• 公司技能图谱：组织架构、产品知识、流程、入职背景、文化、竞争格局

这些都无法放入一个文件中，但所有都可以作为图谱来运作。

如何构建一个

简单的方法：安装 arscontexta Claude Code 插件，选择研究预设，然后指向任何主题。

它会为你设置好 Markdown 文件夹结构，然后你用 /learn 和 /reduce 来填充内容。

手动方法比你想的要简单。

技能图谱不需要放在你的 .claude/skills/ 文件夹中。关键是一个索引文件，告诉 Agent 存在什么以及如何遍历它。

以下是一个知识工作技能图谱的索引示例：

1# 知识工作
2
3Agent 也需要思考工具。就像卡片盒笔记法、常青笔记和记忆宫殿为人类提供了外部思考结构一样，Agent 驱动的知识系统也为 Agent 提供了外部思考结构。
4
5## 综合
6
7关于各部分如何组合在一起的论证：
8
9- [[系统即论证]]——带有工作证明的哲学；每一条笔记、链接和 MOC 都展示了它所描述的方法论
10- [[连贯的架构源于维基链接、激活扩散和小世界拓扑]]——基础三角，回答了结构是什么样、为什么有效、Agent 如何导航以及何时重新评估
11...
12
13## 主题 MOC
14
15该领域分为七个相互关联的领域：
16
17- [[图结构]]——维基链接、拓扑和链接模式如何创建可遍历的知识图谱
18- [[Agent 认知]]——Agent 如何通过外部结构思考：遍历、会话、注意力限制
19  - [[Agent 认知挂钩]]——挂钩强制执行、组合以及自动化质量的认知科学
20  - [[Agent 认知平台]]——平台能力层级、抽象层、上下文文件架构
21- [[发现与检索]]——描述、渐进式披露和搜索如何实现内容的查找和加载
22- [[处理与工作流]]——吞吐量、会话和交接如何推动系统内的工作
23...
24
25## 跨领域主张
26
27- [[强制参与产生弱连接]]——社会类比：为了活动而强制参与会产生浅层连接，就像没有合成的积累会产生浅层知识图谱一样
28
29## 需要探索的领域
30
31- 缺失：人类与 Agent 遍历模式的比较。Agent 是否需要不同的架构？
32- 扩展限制：在多大的系统规模下人类策展会失效？

索引不是查找表，而是引导注意力的入口点。Agent 读取它，理解全景，然后跟随与当前对话相关的链接。

每个链接文件都是一个独立的方法论主张（= 技能）。以下是一个节点的样子：

注意，行文中的维基链接如何告诉 Agent 何时以及为何要跟随它们。

当图谱变大时，内容地图（MOC）可以组织子主题。

演进

技能本质上是上下文工程——在需要的地方注入经过策划的知识。

技能图谱是下一步。

Agent 不再是一次性注入，而是导航一个知识结构，精确提取当前情况所需的内容。

这就是遵循指令的 Agent 与理解领域的 Agent 之间的区别。

arscontexta 是一个 Claude Code 插件，用于构建知识系统。249 个结构化知识文件，Agent 通过遍历它们来推导出一个真正适合你工作流程的本地知识系统。

去使用它，然后为其他所有东西构建技能图谱。

heinrich