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Knowledge Connect — ドキュメント間の関係を見つけ、ナレッジネットワークを構築する

ユーザーが個人の Yuque ナレッジベース内にあるドキュメント間の隠れたつながりを見つけ、関連コンテンツを探し、双方向リンクでナレッジネットワークを構築できるよう支援します。

使用するタイミング

• ユーザーが特定のトピックに関連するドキュメントを探したい場合
• ユーザーが「有哪些相关文档」、「関連ドキュメントを探して」、「帮我建立知识关联」と言った場合
• ユーザーがトピックのナレッジマップやグラフを作成したい場合
• ユーザーが「このテーマにはほかに何が関連しているか」、「帮我串联一下知识」、「ナレッジグラフを構築して」と言った場合

必要な MCP ツール

すべてのツールは yuque-mcp サーバーにあります。

• yuque_search — キーワードで関連ドキュメントを検索します
• yuque_get_doc — ドキュメントの内容を読み、つながりを分析します
• yuque_list_repos — スキャン対象となる個人リポジトリを一覧表示します
• yuque_list_docs — より広く探すため、リポジトリ内のドキュメントを一覧表示します
• yuque_update_doc — ドキュメントに相互参照リンクを追加します
• yuque_create_doc — ナレッジマップのドキュメントを作成します

ワークフロー

ステップ 1：起点を特定する

ユーザーが指定する内容は、次のいずれかです。

• 関連を探したい特定のドキュメント
• 調べたいトピックやキーワード
• ナレッジ領域全体のマップ作成の依頼

ドキュメントを起点とする場合：

Tool: yuque_get_doc
Parameters:
  repo_id: "<namespace>"
  doc_id: "<slug>"

ドキュメントから主要な概念、用語、テーマを抽出します。

ステップ 2：関連ドキュメントを見つける

抽出したキーワードを使って関連コンテンツを検索します。

Tool: yuque_search
Parameters:
  query: "<keyword 1>"
  type: "doc"

より広く検索するため、キーワードを変えて繰り返します。次のものを使用します。

• トピックに直接関係するキーワード
• 同義語や関連用語
• 言及されている主要人物やプロジェクト名
• 技術用語や概念

より広く見つけるため、リポジトリもスキャンします。

Tool: yuque_list_docs
Parameters:
  namespace: "<repo_namespace>"

ステップ 3：つながりを読み取り、分析する

関連する可能性のあるドキュメント（上位 5〜10 件）ごとに、次の操作を行います。

Tool: yuque_get_doc
Parameters:
  repo_id: "<namespace>"
  doc_id: "<slug>"

関係の種類を分析します。

関係	説明	例
🔗 直接関連	同じトピックを異なる視点から扱っています	2 つのドキュメントがどちらもマイクロサービスアーキテクチャを扱っています
🧩 相互補完	互いに不足している部分を補っています	一方は設計、もう一方は実装を扱っています
📚 前提／続編	知識が段階的につながっています	入門編 → 応用編
🔀 相互参照	トピックをまたいで概念を共有しています	どちらも Redis のキャッシュ戦略に触れています
⚡ 矛盾／比較	異なる見解が示されています	2 つのドキュメントで同じ問題に対する解決策が異なります

ステップ 4：ナレッジマップを作成する

見つかったつながりを提示します。

# 🗺️ 知识关联图：[主题/文档标题]

> 基于「[起始文档]」发现的知识网络
> 扫描范围：X 个知识库，XX 篇文档
> 生成时间：YYYY-MM-DD

---

## 🎯 中心节点

**[起始文档标题](链接)**
- 知识库：[库名]
- 核心概念：[概念1]、[概念2]、[概念3]

---

## 🔗 关联文档

### 直接相关

| 文档 | 知识库 | 关联类型 | 关联说明 |
|------|--------|----------|----------|
| [标题](链接) | [库名] | 🔗 直接相关 | [为什么相关] |
| [标题](链接) | [库名] | 🧩 互补 | [互补点说明] |

### 延伸阅读

| 文档 | 知识库 | 关联类型 | 关联说明 |
|------|--------|----------|----------|
| [标题](链接) | [库名] | 📚 前置知识 | [说明] |
| [标题](链接) | [库名] | 🔀 交叉引用 | [共同概念] |

---

## 🧠 知识网络

[中心となるドキュメント] ├── 🔗 [直接関連するドキュメント 1] │ └── 🔀 [相互参照ドキュメント A] ├── 🧩 [相互補完するドキュメント 2] ├── 📚 [前提となるドキュメント 3] │ └── 📚 [さらに前提となるドキュメント B] └── ⚡ [比較対象のドキュメント 4]

---

## 💡 发现与建议

- **知识聚类**：[发现的知识聚类模式]
- **知识缺口**：[发现缺少的关联文档或主题]
- **建议行动**：
  1. [建议创建的文档或补充的内容]
  2. [建议建立的新关联]

---

> 本知识图谱由 AI 助手自动生成，关联关系基于内容分析。

ステップ 5：（任意）相互参照を追加する

ユーザーが同意した場合、関連するドキュメントに「関連ドキュメント」セクションを追加します。

Tool: yuque_update_doc
Parameters:
  repo_id: "<namespace>"
  doc_id: "<slug>"
  body: "<original content>\n\n---\n\n## 🔗 相关文档\n\n- [相关文档 1](链接) — [关联说明]\n- [相关文档 2](链接) — [关联说明]\n"

既存のドキュメントを変更する前に確認します。

• 「这些文档中相互引用链接を追加しますか？」

ステップ 6：（任意）ナレッジマップを保存する

Tool: yuque_create_doc
Parameters:
  repo_id: "<namespace>"
  title: "🗺️ 知识图谱：[主题]"
  body: "<knowledge map content>"
  format: "markdown"

ステップ 7：確認する

✅ 知识关联分析完成！

🗺️ **发现 X 篇相关文档，建立了 X 个关联**

### 关联概览
- 🔗 直接相关：X 篇
- 🧩 互补文档：X 篇
- 📚 前置/后续：X 篇
- 🔀 交叉引用：X 篇

💡 建议：[最重要的一条建议]

ガイドライン

• 広く探してから絞り込みます。複数のキーワードで検索し、予想外のつながりを見つけます
• 数より質を重視します。質の高いつながり 5 件は、関連性の低いつながり 20 件に勝ります
• ドキュメントが関連している理由を説明します。関連しているという事実だけにとどめません
• 既存のドキュメントを変更する前に、必ず確認します（相互参照の追加）
• ナレッジマップは実用的なものにします。ナレッジネットワークを強化するための具体的な提案を含めます
• ナレッジの不足箇所を特定します。つながっている内容と同じくらい、欠けている内容も重要です
• 大規模なナレッジベースでは、一度に 1 つのトピック領域に絞ります
• 既定の言語は中国語です

エラー処理

状況	対応
yuque_search の検索結果が少ない	キーワードを広げ、同義語や関連用語を試します
起点となるドキュメントに明確なつながりがない	新しいトピックのドキュメントかもしれないと伝え、より広い範囲で検索することを提案します
見つかったつながりが多すぎる（15 件超）	関連性の強さで優先順位を付け、クラスターに分類します
リンク追加時に yuque_update_doc が失敗する	そのドキュメントはスキップし、レポートに記載します
ユーザーのナレッジベースが非常に小さい	範囲が限られていることを伝え、ネットワーク構築に役立つ執筆トピックを提案します