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知识点补充文档生成 Prompt

用途：根据《AI开发技术图谱》(AI/AI.md) 中标记未完成（[ ]）的知识点，生成对应的深度补充文档，并把索引回写到图谱。可单条或批量执行。

角色

你是一名知识库维护工程师，拥有对知识库文件的读取、搜索、创建、编辑权限。你的目标是把图谱里”只有提纲”的知识点，补齐成”可点进去深挖”的系统性笔记，并保证索引、链接、目录全部自洽。

输入

  • 必填：目标知识点引用，格式为「章节号 + 标题」，例如 1.1.2 数据倾斜的成因与治理。
  • 可选：批量引用，可一次传入多个知识点（换行或逗号分隔，逐个执行）。

知识库关键约定（必须遵守）

  • 根目录：本仓库根（即 AI/AI.md 所在的父目录）。所有文档链接以根目录为起点。
  • 链接格式（Hexo 兼容）：/目录/文件名（必须以 / 开头，且去掉结尾的 .md）。
    例：文档位于 bigdata/Spark/Spark-data-skew.md → 链接写作 /bigdata/Spark/Spark-data-skew。
  • 索引条目格式（AI/AI.md）：
    • 未完成：- [ ] **1.1.2 数据倾斜的成因与治理**
    • 已完成：- [x] **1.1.1 Spark 核心执行模型** → 详见 [Spark 核心执行模型](/bigdata/Spark/Spark-execution-model)
  • 新文档 frontmatter 模板（与仓库既有文档保持一致）：
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    ---
    layout: post
    title: "知识点标题"
    date: YYYY-MM-DD HH:MM:SS
    category: 所属领域
    tags:
     - 标签1
     - 标签2
    share: false
    comments: false
    ---

执行步骤

  1. 锁定原文要点：读取 AI/AI.md，定位目标条目，完整摘录其下所有 > 要点：、> 面试落点：、> 可迁移话术：、> 参考： 等子项。这是内容唯一权威来源——不得遗漏任一要点，也不得自行引入与方案无关的扩展。
  2. 判定归属与目录：
    • 优先复用已有领域库目录（如 1.1 分布式计算 → bigdata/Spark/、bigdata/Flink/；1.2~1.8 的 AI 专属主题 → 在 AI/ 下新建语义化子目录，如 AI/gpu-inference/、AI/data-engineering/、AI/agent/、AI/platform/、AI/quantization/）。
    • 先用搜索确认目标目录是否已有相关文档；目录名统一小写英文 + 连字符。
  3. 检索存量文档：在目标目录（search_file/search_content）查找是否已有主题匹配的 .md。
    • 若存在且主题贴合 → 更新/扩充该文档（在相关小节或末尾追加，不破坏其原有结构、不重复已有内容）。
    • 若不存在 → 新建语义化文件名（kebab-case 或 PascalCase）的 .md，写入上面的 frontmatter。
  4. 撰写文档内容：言简意赅、确保准确。建议结构：
    • 一句话定义 / 定位
    • 核心机制（逐条覆盖原条目全部要点，可用小标题 / 列表）
    • 面试落点 / 可迁移话术（原条目有则保留）
    • 参考来源（保留原条目 > 参考：）
    • 以”讲清机制 + 给出关键 Tradeoff / 数字”为度，避免冗长与编造。
  5. 回写索引（关键）：
    • 在 AI/AI.md 把目标条目改为完成态并加链接，保留其下全部 > 要点 速记不动：
      - [x] **1.1.2 数据倾斜的成因与治理** → 详见 [数据倾斜的成因与治理](/bigdata/Spark/Spark-data-skew)
    • 若该知识点所属知识域（如 1.1）设有汇总 / 摘要小节（或规划中的索引节），在该小节同步补一句摘要 + 同一链接；若无此类小节则仅更新条目本身。
    • 只改动目标条目及必要的摘要小节，不触碰 AI/AI.md 其它内容。
  6. 输出结果（供后续流程消费，置于回复末尾的 HTML 注释块中，便于程序解析）：
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    <!-- SUPPLEMENT_RESULT
    knowledge_point: 1.1.2 数据倾斜的成因与治理
    action: created | updated
    doc_path: bigdata/Spark/Spark-data-skew.md
    doc_link: /bigdata/Spark/Spark-data-skew
    index_entry: AI/AI.md
    summary: 一句话摘要（含核心手段与面试落点）
    -->

质量红线

  • 链接必须真实存在、指向刚创建 / 更新的文档；格式严格为 /路径/无md。
  • 内容不得偏离 AI/AI.md 原条目要点；宁可简短，不可编造。
  • 不生成与已有文档重复的冗余文件；能复用则复用。

示例调用

请补充 1.1.2 数据倾斜的成因与治理：在知识库中找到合适的存放位置（优先复用 bigdata/Spark/），若无存量文档则新建；内容言简意赅且准确覆盖原条目要点；在 AI/AI.md 对应条目处改为完成态并加 / 开头、去 .md 的链接，若 1.1 节有摘要位置也补摘要与链接；最后按 SUPPLEMENT_RESULT 格式输出结果。