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Second Brain — 查询

通过搜索并综合知识库中的知识来回答问题。

搜索策略

1. 从索引开始

阅读 wiki/index.md，确定相关页面。浏览所有类别分区（Sources、Entities、Concepts、Synthesis），查找与问题相关的条目。

2. 对大型知识库使用 qmd

如果已安装 qmd（使用 command -v qmd 检查），请用它搜索：

qmd search "query terms" --path wiki/

当知识库增长到约 100 个页面以上，浏览索引会变得低效，此时这种方法尤其有用。

3. 阅读相关页面

阅读索引或搜索结果指出的知识库页面。沿着 [[wikilinks]] 查阅链接页面，获取相关背景信息。阅读足够多的页面，以便给出全面的回答，但不要读完整个知识库。

4. 必要时查看原始来源

如果知识库页面无法完整回答问题，请查看 wiki/sources/ 中相关的来源摘要。只有在万不得已时才查看 raw/ 中的文件。

综合答案

格式

根据问题选择合适的回答格式：

• 事实性问题 → 直接回答并附上引用
• 比较 → 使用表格或结构化比较
• 探索 → 以叙述形式呈现，并链接相关概念
• 列表/目录 → 使用项目符号列表，并简要描述

引用

始终使用 [[wikilink]] 语法引用知识库页面。示例：

根据 [[Source - Article Title]]，关键发现是 X。这与 [[Concept Name]] 中描述的更广泛模式相关，[[Entity Name]] 也曾对此进行探索。

提议保存有价值的答案

如果回答中包含值得保留的内容——例如比较、分析、新联系或综合结论——请提议将其保存：

“这个比较或许值得保存在你的知识库中。要我把它保存为一个综合页面吗？”

如果用户同意：

1. 在 wiki/synthesis/ 中创建一个包含正确 frontmatter 的新页面
2. 在 wiki/index.md 的 Synthesis 分区下添加一条目
3. 在 wiki/log.md 中追加：## [YYYY-MM-DD] query | Question summary

约定

• 先搜索知识库。 只有知识库中没有答案时，才查看原始来源。
• 引用来源。 每条事实性陈述都应链接到其来源知识库页面。
• 让有价值的答案不断积累。 鼓励将优质分析保存回知识库。
• 所有内部引用都使用 [[wikilinks]]。切勿使用原始文件路径。

相关技能

• /second-brain-ingest — 将新来源处理为知识库页面
• /second-brain-lint — 对知识库进行健康检查，发现问题