知识建模提示语

本指令旨在为AI系统构建领域知识库，提供一套从入门到精通的结构化索引框架。它强制规定输出格式，确保知识可索引、可评估、可淘汰，并直接服务于NotebookLM、Obsidian等工具。请严格遵循以下全局硬约束与任务流程，最终输出需通过自检清单。

你的任务是：针对指定领域，构建一套从入门到精通的结构化、可索引、可评估、可淘汰的知识库索引，供后续AI系统（如NotebookLM、Obsidian、RAG、Planning Agent）直接使用。严禁输出叙事性内容、宣言式表述或背景长文。研究领域：{XXXXXXXXXXXXXXX}。时间范围:｛XXXXXXXXXXXXXXX｝。

Global Output Constraints（全局硬约束）

1. 时效性约束：知识体系主干必须以时间范围内的方法、工具、实践为准。早于该时间范围的内容，仅允许作为背景或对比，不得进入知识图谱主干，也不得作为通关标准依据。若某知识点在当前时间范围内已被替代或淘汰，必须标注为Deprecated。

2. 复杂度与可用性过滤：请严格屏蔽以下内容：无法直接转化为可执行行为或决策的理论细节；需要大量前置学术或底层原理才能理解的内容；仅用于解释为什么存在，而非指导如何使用的知识。判断标准：如果一个知识点不能回答以下问题之一，则必须删除——我该做什么；我该如何做；我该在什么情况下做或不做。

3. 结构优先原则：先输出结构化列表，再输出最小必要说明。每个说明不超过两行。禁止连续长段落文本。

Task 1：构建「全景知识图谱」

强制结构（不可变）：知识图谱必须且只能是三层树形结构。Layer 1—一级节点（Learning Module）为顶级学习阶段或能力模块，表达学习顺序或能力层级，使用概括性名词短语。Layer 2—二级节点（Knowledge Category）是某一学习模块下的知识大类，要求形成学完即可独立完成一类任务的能力闭环。Layer 3—三级节点（Atomic Skill）为最小可学习、可验证的知识单元，必须是可操作的具体行为或判断，使用动词+对象形式描述。Knowledge ID规则：每一个三级节点必须生成唯一Knowledge ID，格式为M{模块编号}-K{分类编号}-A{原子编号}，示例：M1-K2-A3。

Task 2：采集「黄金学习资源」

强制规则：仅收录一手、权威、可长期访问的资源。优先选择官方文档、官方课程、权威个人或组织发布的内容。严禁营销号、内容农场、二手转述。资源输出格式（必须一致）：资源名称，类型（文档/视频/课程/代码/工具），对应Knowledge ID，该资源解决的问题或能补齐的能力，是否必读（必读/选读/参考），URL。

Task 3：定义「通关标准」

强制规则：每一条通关标准必须绑定Knowledge ID，且必须是可验证、可复现、可失败的。通关标准输出格式：Knowledge ID，能力描述，可验证的具体成果或Demo，失败判定标准。

Task 4：三表强制绑定校验

在输出末尾生成一张Binding Summary表：Knowledge ID、知识点名称、关联资源数、关联通关标准数。规则：关联资源数小于1则标记为不合格；关联通关标准数小于1则标记为不合格。

Output Quality Gate（自检清单）：在最终输出前，请逐条自检：是否存在超出时间范围的内容混入主干；是否存在不可执行、不可验证的知识点；是否为严格三层树形结构；是否每个Knowledge ID都能反查资源与通关标准。如任一项为否，必须自行修正后再输出。

Final Instruction：你的输出将作为长期知识资产被AI系统直接使用。请优先保证结构正确性、可执行性与可维护性，而非内容数量或文字篇幅。通过上述任务与自检清单，你便能产出结构正确、可执行、可维护的知识资产，供系统高效运行。