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yuque-personal-knowledge-connect

yuque-personal-knowledge-connect

github.com/yuque生产力74655 次安装35 周前更新
代码仓库

关于 yuque-personal-knowledge-connect

yuque-personal-knowledge-connect 是面向个人语雀知识库的技能，可发现文档间的关联并构建知识网络。它会分析关系类型、指出知识缺口，并可在确认后添加交叉引用或保存知识图谱。

主要功能

  1. 01按主题搜索相关文档
  2. 02分析文档关系类型
  3. 03发现知识聚类与缺口
  4. 04生成知识关联图
  5. 05添加交叉引用或保存图谱

适用场景

  1. 01查找某个主题的相关文档
  2. 02梳理知识区域并生成关联图
  3. 03为文档补充相互引用

MCP 相关

通过 yuque-mcp MCP 服务调用搜索、读取、列举、更新和创建文档等工具。

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/yuque/yuque-plugin --skill yuque-personal-knowledge-connect

安装后在 Claude Code 中输入/yuque-personal-knowledge-connect确认已加载。

详细介绍

知识关联——发现文档关系并构建知识网络

帮助用户发现文档之间隐藏的联系、查找相关内容，并通过个人语雀知识库中的双向链接构建知识网络。

适用场景

  • 用户想查找与特定主题相关的文档
  • 用户说“有哪些相关文档”“find related docs”“帮我建立知识关联”
  • 用户想为某个主题构建知识地图或图谱
  • 用户说“这个主题还有哪些相关的”“帮我串联一下知识”“构建知识图谱”

必需的 MCP 工具

所有工具均来自 yuque-mcp 服务：

  • yuque_search — 按关键词搜索相关文档
  • yuque_get_doc — 阅读文档内容以分析关联
  • yuque_list_repos — 列出个人知识库以供扫描
  • yuque_list_docs — 列出知识库中的文档，以便更广泛地发现内容
  • yuque_update_doc — 向文档添加交叉引用链接
  • yuque_create_doc — 创建知识地图文档

工作流

步骤 1：确定起点

用户可能会提供：

  • 要查找关联的特定文档
  • 要探索的主题或关键词
  • 绘制整个知识领域地图的请求

如果从某篇文档开始：

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

从文档中提取关键概念、术语和主题。

步骤 2：发现相关文档

使用提取的关键词搜索相关内容：

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

使用不同的关键词重复搜索，以扩大搜索范围。使用：

  • 直接相关的主题关键词
  • 同义词和相关术语
  • 文中提到的关键人物或项目名称
  • 技术术语和概念

同时扫描知识库，以便更广泛地发现内容：

Tool: yuque_list_docs
Parameters:
  namespace: "<repo_namespace>"
步骤 3：阅读并分析关联

针对每篇可能相关的文档（前 5-10 篇）：

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

分析关联类型：

关联描述示例
🔗 直接相关主题相同，角度不同两篇都讲微服务架构
🧩 互补相互弥补对方的不足一篇讲设计，一篇讲实现
📚 前置/后续知识按顺序递进入门篇 → 进阶篇
🔀 交叉引用不同主题涉及共同概念都提到了 Redis 缓存策略
⚡ 矛盾/对比观点互相冲突两篇对同一问题有不同方案
步骤 4：构建知识地图

展示发现的关联：

# 🗺️ 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

[中心文档] ├── 🔗 [直接相关文档 1] │ └── 🔀 [交叉引用文档 A] ├── 🧩 [互补文档 2] ├── 📚 [前置文档 3] │ └── 📚 [更前置文档 B] └── ⚡ [对比文档 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。
步骤 5：（可选）添加交叉引用

如果用户同意，向关联文档添加“相关文档”部分：

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"

修改任何现有文档前都要先询问：

  • “要在这些文档中添加相互引用链接吗？”
步骤 6：（可选）保存知识地图
Tool: yuque_create_doc
Parameters:
  repo_id: "<namespace>"
  title: "🗺️ 知识图谱：[主题]"
  body: "<knowledge map content>"
  format: "markdown"
步骤 7：确认
✅ 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]

指南

  • 先广后窄——使用多个关键词搜索，发现意想不到的关联
  • 重质不重量——5 个强关联胜过 20 个弱关联
  • 说明文档之间为何相关，而不只是指出它们相关
  • 修改现有文档（添加交叉引用）前务必先询问
  • 知识地图应当具有可操作性——提供强化知识网络的具体建议
  • 找出知识空白——缺失的内容与已有的关联同样有价值
  • 对于大型知识库，每次聚焦一个主题领域
  • 默认语言为中文

错误处理

情况处理方式
yuque_search 返回的结果很少扩大关键词范围；尝试同义词和相关术语
起始文档没有明显关联提示用户这篇文档可能属于新主题；提议扩大搜索范围
找到的关联过多（>15）按相关性强弱排序；归类成多个主题组
yuque_update_doc 添加链接失败跳过该文档；在报告中注明
用户的知识库很小说明范围有限；建议撰写相关主题的内容以构建知识网络

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