help

立即执行

目标：$ARGUMENTS

立即解析：

• 如果目标包含 --compact：无论知识库状态如何，强制使用精简模式
• 如果目标包含技能名称（例如“help reduce”或“help reflect”）：显示该特定技能的详细帮助
• 如果目标为空：根据知识库状态确定模式

执行以下步骤：

1. 收集知识库状态（步骤 1）
2. 解析领域词汇（步骤 2）
3. 确定模式（步骤 3）
4. 动态发现命令（步骤 4）
5. 渲染相应模式（步骤 5）

现在开始。 下方内容定义了每个步骤。

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步骤 1：收集知识库状态

通过检查存在的领域命名目录（notes/、reflections/、concepts/、ideas/、decisions/、memories/，或 derivation-manifest.md 中定义的任何自定义名称）来确定笔记文件夹。然后统计以下数量：

• **笔记数量：**笔记文件夹中的 .md 文件数，不包括 MOC（frontmatter 中含有 type: moc 的文件）
• **收件箱数量：**收件箱文件夹（inbox/、journal/、encounters/ 等）中的 .md 文件数
• 观察记录数量：ops/observations/ 或 ops/methodology/ 中的 .md 文件数
• 张力数量：ops/tensions/ 中的 .md 文件数
• **连接密度：**统计笔记文件夹中的维基链接（[[）；若少于笔记数量的 2 倍，则视为稀疏
• 队列状态：ops/queue/queue.yaml 或 ops/queue/queue.json 中的待处理任务
• **健康警告：**检查 ops/health/ 中的最新报告（如果存在）
• **教程状态：**检查 ops/tutorial-state.yaml 中是否有未完成的教程
• **会话数量：**根据 ops/sessions/ 中的文件数量估算（表明使用成熟度）

# Quick state gathering
note_count=$(ls -1 {vocabulary.notes}/*.md 2>/dev/null | wc -l | tr -d ' ')
inbox_count=$(ls -1 {vocabulary.inbox}/*.md 2>/dev/null | wc -l | tr -d ' ')
obs_count=$(ls -1 ops/observations/*.md ops/methodology/*.md 2>/dev/null | wc -l | tr -d ' ')
tension_count=$(ls -1 ops/tensions/*.md 2>/dev/null | wc -l | tr -d ' ')

步骤 2：解析领域词汇

读取 ops/derivation-manifest.md（如果没有，则读取 ops/derivation.md 的 Vocabulary Mapping 部分）。提取以下术语对应的领域惯用名称：reduce、reflect、reweave、verify、rethink、note、MOC、inbox。如果这两个文件都不存在，则使用通用名称。

显示时，如果领域名称与通用名称不同，则以括号形式显示通用名称：

  /{domain:reduce} (reduce)   Extract patterns from journal entries

如果领域名称与通用名称相同，则仅显示该名称：

  /reduce   Extract insights from source material

步骤 3：确定模式

条件	模式
参数中包含 --compact	精简
参数中包含特定技能名称	技能详情
笔记数量 < 5	叙述
笔记数量 >= 5	上下文

步骤 4：发现命令

动态扫描 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/：

• 包含 SKILL.md 的子目录（例如 reduce/SKILL.md）

从每个 frontmatter 中提取 name: 和 description:。不要硬编码命令列表。

命令类别：

类别	命令	显示时机
核心	/ask、/learn、/next、/help	始终
处理	/reduce、/reflect、/reweave、/verify	始终（从第一天起提供所有技能）
维护	/health、/rethink、/remember	始终
演进	/architect、/reseed、/add-domain、/upgrade	始终
元信息	/tutorial、/graph、/stats	始终

步骤 5：渲染

叙述模式（笔记数量 < 5）

这是用户的第一印象。用户是新手或几乎没有使用经验。在列出系统能做什么之前，先解释系统是什么。

叙述模式传达的内容：

1. Ars Contexta 是什么（一句话）
2. 用户的系统是为实现什么目标而构建的（如果 ops/derivation.md 存在，则从中读取）
3. 用户现在可以做什么（具体操作，而非抽象的可能性）
4. 系统如何与用户一同成长

--=={ ars contexta : help }==--

Your knowledge system is ready. It turns thoughts
into a connected graph where every note compounds
the value of every other note.

[If ops/derivation.md exists:]
Your system: [domain description from derivation]

Getting started:

  Tell me a thought, observation, or question.
  I will turn it into a note and show you what
  the system does with it.

  Or try one of these:

  /ask [question]    Ask about [domain] -- I will
                     answer from your graph
  /learn [topic]     Research [topic] and grow
                     your graph with findings
  /tutorial          Walk through the system
                     step by step (5 minutes)

As your graph grows, you will use:
  /reduce [source]   Extract insights from articles,
                     notes, or any raw material
  /reflect           Find connections between notes
  /health            Check your system's health

Your system also learns from experience:
  /remember             Capture when something goes wrong
                        (your system remembers corrections)
  /ask [question]       Ask about [domain] -- answers draw
                        from 249 methodology notes AND your
                        system's own methodology notes

Type /help anytime for guidance.

手册参考（如果 manual/ 存在）： 如果知识库中包含 manual/ 目录，则在叙述输出中添加：

  For a deeper guide, read manual/getting-started.md
  or explore the full manual in manual/manual.md.

叙述模式的关键原则：

• 使用对话式表达，而非列表式表达
• 优先展示最简单的切入方式（“告诉我一个想法”）
• 根据用户何时需要来分组命令，而非按字母顺序排列
• 尽可能提及用户的实际领域
• 如果教程尚未完成，请提示：“你有一个未完成的教程（第 N 步，共 5 步）。使用 /tutorial 继续”

上下文模式（注释数 >= 5）

用户一直在工作。向他们展示当前正在发生的事情，以及接下来最有价值的行动。

上下文模式传达的内容：

1. 当前系统状态（简要指标）
2. 当前需要关注的事项（根据状态判断）
3. 建议的下一步行动（最有价值的一项）
4. 他们可能还不知道的命令
5. 完整的命令参考

--=={ ars contexta : help }==--

Your system: [domain] knowledge graph
  [N] notes, [M] connections, [P] pending tasks

Right now:
  [State-aware observations — pick up to 3 most relevant:]
  Your inbox has [N] items (oldest: [age])
  [N] pending observations -- approaching /rethink threshold
  Pipeline: [N] tasks at [phase] phase
  [N] notes have sparse connections (< 2 links)

Suggested:
  [Single most valuable next action with rationale]

[If user hasn't tried certain commands:]
Commands you might not know:
  /remember    Capture when something goes wrong
               (teaches your system from friction)
  /graph       Explore your knowledge graph visually
  /stats       See vault metrics in shareable format

All commands:
  /ask [question]        Query your knowledge system
  /learn [topic]         Research and grow your graph
  /next                  Next recommended action
  /{reduce} [source]     Extract insights from material
  /{reflect}             Find connections between notes
  /{reweave}             Update older notes
  /verify [note]         Combined quality verification
  /health                Run vault diagnostics
  /{rethink}             Challenge assumptions
  /remember              Capture methodology learning
  /architect             Research-backed evolution advice
  /reseed                Principled restructuring
  /add-domain            Extend with a new domain
  /upgrade               Check for skill improvements
  /tutorial              Interactive walkthrough
  /graph                 Graph exploration
  /stats                 Vault metrics

根据状态提供建议的逻辑：

选择第一个匹配的条件：

条件	建议
收件箱中有条目	处理收件箱：/{reduce} [最早的收件箱条目文件名]
流水线中有待处理任务	继续处理：/next
有 10 条或以上观察记录，或 5 条或以上矛盾	回顾累积的证据：/{rethink}
存在健康警告	检查健康状态：/health
存在笔记，但关联稀疏	建立关联：/{reflect}
用户还没有尝试过 /learn	扩展你的图谱：/learn [与其领域相关的主题]
方法论文件夹中有摩擦笔记	你的系统正在从摩擦中学习——使用 /{rethink} 回顾
方法论文件夹中有 derivation-rationale 以外的笔记	你的系统有 [N] 条操作经验——使用 /ask 查询，或浏览 ops/methodology/
会话不断增加，但尚未挖掘	挖掘会话中的经验：/remember
知识库健康，没有待解决问题	接下来做什么：/next

尽可能引用具体文件（例如，实际最早的收件箱文件名、实际待处理任务的描述）。

手册页面建议（如果存在 manual/）： 根据第一个匹配的状态条件，建议相关手册页面：

条件	手册页面
收件箱中有条目	[[workflows]]（处理流水线）
流水线中有待处理任务	[[workflows]]（批量处理）
观察记录／矛盾不断累积	[[meta-skills]]（/rethink 指南）
存在健康警告	[[troubleshooting]]
关联稀疏	[[workflows]]（查找关联）
需要常规入门指引	[[getting-started]]

添加：有关详情，请参阅 manual/{page}.md

“你可能还不知道的命令”逻辑：

通过检查用户生成的文件，追踪他们可能使用过的命令：

• 如果 ops/sessions/ 中有与学习相关的记录，或收件箱中有研究文件，则认为已使用 /learn
• 如果 ops/methodology/ 或 ops/observations/ 中有文件，则认为已使用 /remember
• 如果已使用 /graph……（无对应文件，注释数 > 20 时始终建议）
• 如果已使用 /stats……（无对应文件，注释数 > 10 时始终建议）

最多展示 3 个用户可能尚未尝试过的命令。跳过他们显然已经用过的命令。

精简模式（--compact 标志）

快速参考。不分析状态。不提供建议。仅显示命令。

--=={ ars contexta : help --compact }==--

  /ask [question]        Query knowledge system
  /learn [topic]         Research and grow graph
  /next                  Next recommended action
  /{reduce} [source]     Extract insights
  /{reflect}             Find connections
  /{reweave}             Update older notes
  /verify [note]         Quality verification
  /health                Vault diagnostics
  /{rethink}             Challenge assumptions
  /remember              Capture methodology learning
  /architect             Evolution advice
  /reseed                Restructure system
  /add-domain            Add new domain
  /upgrade               Check for improvements
  /tutorial              Interactive walkthrough
  /graph                 Graph exploration
  /stats                 Vault metrics
  /help                  This guide

技能详情模式（help [skill-name]）

当用户询问某项具体技能的使用方法时（例如，/help reduce 或 /help reflect）：

1. 找到该技能的 SKILL.md 文件
2. 阅读其 frontmatter（名称、描述）和第一节
3. 展示精简指南：

--=={ ars contexta : help /{skill-name} }==--

{Description from frontmatter}

Usage:
  /{skill-name} [arguments]

Examples:
  /{skill-name} inbox/article.md
  /{skill-name} --since 7d

What it does:
  {2-3 sentence summary extracted from the skill's
   philosophy or first methodology section}

Related:
  /{related-skill}    {one-line description}

/help ask 的特殊情况： 扩展“功能说明”部分，介绍这两个知识层：

What it does:
  Queries the bundled methodology knowledge base (249
  research claims) AND your local methodology notes
  in ops/methodology/. Answers are grounded in
  specific claims and applied to your system's
  configuration.

提取该技能在流水线中的位置（之前和之后分别是什么），以展示其在工作流中的上下文。

手册交叉参考： 如果存在 manual/skills.md，也要查阅其中与所请求技能相关的补充信息。手册可能包含 SKILL.md frontmatter 中没有的领域专属示例和工作流上下文。

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渲染规则

• 最大宽度：76 个字符
• 不使用 ANSI 颜色代码
• 不使用表情符号
• 假定使用等宽对齐
• 显示简短命令形式（/reduce），而不是插件限定形式（/arscontexta:reduce）
• 大括号中的领域原生命名（例如 /{reduce}）根据 derivation-manifest.md 解析
• 当领域名称与通用名称相同时，去掉大括号

边缘情况

不存在 ops/derivation-manifest.md： 所有命令名称均使用通用词汇。

初始化前调用： 如果完全不存在保险库结构（没有 notes 文件夹，也没有 ops/），则显示一条简短消息：

Ars Contexta is not initialized in this directory.
Run /setup to create your knowledge system.

多个领域： 如果 ops/derivation-manifest.md 列出了多个领域，则在上下文模式下按领域对命令分组。