# Query

> 在本地 Wiki 知识库中回答用户提问。当用户使用 /query 命令、或用自然语言询问关于"我的笔记/历史决定/过往笔记/知识库"中的内容时调用。必须先读取 wiki/index.md 定位相关页面，再深度阅读，最后以双链引用格式回答。禁止凭模型记忆回答。如果知识库中没有相关内容，必须声明"本地知识库中未找到，以下为通用知识回答"。

- Skill: `jason-effi-lab/query` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add jason-effi-lab/query`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/jason-effi-lab/query/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: jason-effi-lab (https://skillmd.com/u/jason-effi-lab)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/jason-effi-lab/query

---


# query 技能

## 核心目标
将用户的提问转化为对本地 Wiki 的深度检索。提取相关页面信息，综合出带有明确引用来源的双链回答。当回答具有高价值时，主动将其固化为知识库的一部分。

## 触发场景
- 用户输入 `/query <问题>`
- 用户用自然语言询问：`"我的笔记里关于 X 是怎么说的"`、`"过去我对 Y 的决策是什么"`、`"查询 Z 相关的知识"`
- 用户提及 wiki、知识库、笔记、记录等关键词

## 降级策略
如果问题属于纯通用知识（如"太阳系有几颗行星"），且 wiki/index.md 中无相关内容：
>本地知识库中未找到相关内容，以下为通用知识回答：[直接回答]

---

## 检索与综合流水线

### 步骤 1：查阅全局索引
**永远的第一步**：读取 `wiki/index.md`

在 index.md 中定位与问题相关的：
- Entities（实体）
- Concepts（概念）
- Sources（摘要）
- Syntheses（综合）

### 步骤 2：深度阅读目标文件
选取步骤 1 中找到的最相关页面，使用读取工具获取完整内容。

### 步骤 3：综合与回答
综合信息，回答用户问题。

**双链引用规范**：
- 每当引用某个 Wiki 页面的信息，在文本中使用 `[[页面名称]]` 标注
- 整段引用同一页面：段落首尾各引用一次
- 引用特定原文：使用 Markdown 块引用 `> 引用内容`

### 步骤 4：高价值内容固化
如果满足以下条件，主动询问用户是否保存为 synthesis：
- 回答超过 2 个段落
- 内容具有分析对比性或总结性

询问话术：
>这是一个有价值的总结，是否需要我将其保存到 wiki/syntheses/ 目录？

用户同意后，按照 CLAUDE.md 规范创建文件：
```markdown
---
title: "页面标题"
type: synthesis
tags: []
sources: []
last_updated: YYYY-MM-DD
---

# 总结内容
```

并在 `wiki/index.md` 的 Syntheses 分类下注册。

### 步骤 5：记录操作日志
无论是否生成 synthesis 页面，查询结束后必须在 `wiki/log.md` 末尾追加：

```markdown
## [YYYY-MM-DD] query | <操作简述>
- **输出**: <引用页面列表或"即时回答未保存">
```

格式必须完全遵循 CLAUDE.md 中的示例。

---

## 强制约束
- **禁止凭记忆回答**：必须先检索知识库
- **禁止过度引用**：同一页面的信息在段落首尾引用一次即可
- **禁止静默回答**：知识库无相关内容时必须声明

---

## 关联连接
- [[wiki/index.md]] — 全局索引入口
- [[wiki/log.md]] — 操作日志
- [[CLAUDE.md]] — Wiki 架构总规范