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name: kb-retriever
description: 面向本地知识库目录的检索和问答助手。核心流程：(1)分层索引导航 (2)遇到PDF/Excel时必须先读取references学习处理方法 (3)处理文件后再检索。按文件类型组合使用 grep、Read、pdfplumber、pandas 进行渐进式检索，避免整文件加载。用户问题涉及"从知识库目录回答问题/检索信息/查资料"时使用。

本地知识库检索 Skill（kb-retriever）

知识库目录说明

• 知识库存放在一个根目录下，包含多种文件类型（如 `.md`/`.txt`、`.pdf`、`.xlsx` 等），通常按类型或业务用途拆分为多级子目录。
• 采用**分层目录索引文件**：
• 根目录有一个 `data_structure.md`，说明主要的「领域目录」及其用途。
• 每个领域目录下可以有自己的 `data_structure.md`，说明该目录下有哪些子目录/文件，以及各自用途。
• 更深一层的子目录也可以继续有 `data_structure.md`，形成多级索引树。
• 知识库根目录约定：
• 默认认为知识库位于当前项目根目录下的 `knowledge/` 目录。
• 如果用户在对话中明确指定了其他路径（例如“我的知识库在 /data/kb”或“用 ./docs 这个目录作为知识库”），则以用户指定的路径作为根目录。
• 当默认路径 `knowledge/` 不存在或访问失败时，应向用户确认实际的知识库根目录位置，而不是随意猜测。
• 单个业务文件可能很大：
• 不要直接用 Read 读取整文件
• 对 PDF、Excel 使用对应 Skill 进行结构化处理后，再结合 grep/局部读取做精细检索

定位 `knowledge` 根目录

• 根目录优先听用户：如果用户给了路径（如 `./docs`、`./knowledge-personal`），直接用用户提供的路径。
• 默认根目录：否则约定根目录为当前项目下的 `knowledge/`。
• 使用 shell 显式检查目录是否存在：优先使用 `test -d knowledge`，或退而求其次使用 `ls -d knowledge`。
• 注意：禁止使用 `Glob "knowledge" in .` 这类模式来判断目录是否存在，`Glob` 只返回文件路径，不返回目录本身，空结果并不能区分“目录不存在”和“目录存在但为空”。
• 只有在根目录已通过 `test -d` 等方式确认存在时，才使用 Glob 在该目录下检索内容，并把目录作为 `path`，例如：
• 索引文件：`pattern="**/data_structure.md"`, `path="knowledge"`
• 所有 Markdown：`pattern="**/*.md"`, `path="knowledge"`
• 如果默认 `knowledge/` 不存在（`test -d` 失败）：不要猜测其他目录，明确告诉用户未找到默认根目录，并让用户指定实际知识库路径。

关键原则：先学习，再处理

**遇到 PDF 或 Excel 文件时的强制检查清单**：

• [ ] ✅ 已读取对应的 references 文档学习处理方法
• [ ] ✅ 已理解推荐的工具和命令
• [ ] ✅ 已将文件处理（提取/转换）完成
• [ ] ⏭️ 现在可以开始检索

**禁止行为**：

• ❌ 在未读取 pdf_reading.md 的情况下直接尝试处理 PDF
• ❌ 在未读取 excel_reading.md 的情况下直接尝试处理 Excel
• ❌ 跳过文件处理步骤，直接对原始 PDF/Excel 进行检索

总体流程

1. 理解用户需求

• 读用户问题，提取：
• 主题/领域关键词（如“销售报表”“系统架构”“接口文档”）
• 时间或范围限定（如“2023 年 Q1”“最近版本”）
• 需要的输出类型（解释、摘要、具体字段数值等）
• 确定知识库根目录：
• 优先检查用户是否在问题中指定了知识库路径。
• 否则使用默认根目录 `knowledge/`。
• 若默认根目录不存在或目录结构异常，应向用户询问确认，而不是自行假设。

2. 分层查看目录索引 `data_structure.md`

• 使用一个「当前工作目录」的概念：
• 默认从用户指定的知识库根目录开始；如果用户未指定，则使用当前目录。
• 在当前工作目录下，如果存在 `data_structure.md`：
• 使用 Read 读取该文件的前若干行（例如 limit=300），必要时分段继续读取。
• 目标：
• 了解当前目录下有哪些子目录和文件
• 理解每个子目录/文件的用途说明
• 基于用户问题，挑选**最相关的若干个子目录或文件**，构成候选集合。
• 对于候选子目录：
• 递归进入该子目录，将其作为新的「当前工作目录」，继续查找其中的 `data_structure.md` 并重复上述过程。
• 在递归过程中，避免一次性深入所有分支，优先沿着与问题最相关的路径向下钻取。
• 对于候选业务文件（md/文本、PDF、Excel 等）：
• 在完成必要的目录层级探索后，收集这些文件为最终的**检索目标列表**。
• 在优先级排序时：
• 优先选择用途说明与问题主题高度匹配的领域目录和文件
• 其次考虑时间/版本等约束（如果索引中有体现）
• 通用说明类文档（如 README.md、总体设计类文档）放在较后优先级

3. 学习文件处理方法（遇到 PDF/Excel 时强制执行）

• **在处理 PDF 文件前**：
• **必须先读取** [references/pdf_reading.md](references/pdf_reading.md)（注意这个目录位于 Skills 目录下，而不是 Knowledge 目录下）学习提取方法
• 重点了解：pdftotext 命令、pdfplumber 用法、表格提取方法
• **在处理 Excel 文件前**：
• **必须先读取** [references/excel_reading.md](references/excel_reading.md)学习读取方法
• **必须先读取** [references/excel_analysis.md](references/excel_analysis.md)学习分析方法
• 重点了解：pandas 读取、列筛选、数据过滤
• **目的**：确保使用正确的工具和方法，避免盲目检索

4. 按文件类型执行处理和检索

• 使用刚学到的方法处理文件（提取、转换、结构化）
• 对每类候选文件，按照下面「Markdown/文本」「PDF」「Excel」策略执行
• 总原则：
• 优先从最相关、最精确的文件开始
• 每个文件内都渐进式地局部检索，避免一次性加载全内容
• 若当前文件得不到满意信息，切换到下一个候选文件

5. 迭代检索

• 所有文件类型都使用统一的「多轮迭代检索机制」（见上文公共检索原则）

6. 答案组织与溯源

• 汇总多轮检索得到的上下文，综合回答用户问题。
• 尽量：
• 给出清晰、直接的回答
• 指出使用过的文件名（必要时包含大致位置，如章节或大概行数/页数）
• 如果答案基于推断或信息不完全：
• 明确标注假设与不确定性
• 提示用户可以补充更具体的文件范围或关键词

公共检索原则

关键词选择策略

• 从用户问题提取 3-8 个关键词（含可能的英文缩写、同义词、上位/下位词）
• 可组合词组（如 "销售 报表"、"API 接口 超时"）
• 必要时包含业务词、技术术语、常见缩写（如 "uv"、"pv"、"GMV"）

grep 检索基本原则

• 始终指定尽量精准的 include 和 path，避免搜索整个目录
• pattern 优先尝试问题中的核心名词、术语，再尝试同义词
• 对于每个命中，只读取匹配附近的局部区域（上下若干行）
• 保存「文件名 + 位置信息 + 文本片段」

多轮迭代检索机制（最多 5 次）

所有文件类型都采用统一的迭代策略： 1. **迭代控制**

• 维护「已尝试检索次数」计数，最多 5 次
• 每次检索后累加计数

2. **每轮迭代流程** 1. 基于问题生成/更新检索关键词（可包括同义词、扩展词） 2. 选择尚未充分检索的文件或文件部分 3. 执行检索（grep/局部读取/专用 Skill 调用） 4. 分析获取的上下文片段 5. 判断是否足够回答问题 3. **终止条件**

• 找到足够支撑回答的上下文；或
• 已达到 5 次尝试仍未找到合适信息

4. **信息不足时的处理**

• 明确告知用户信息缺失或可能不在当前知识库中
• 提供已找到的最接近信息，并说明不确定性
• 提示用户可以如何缩小范围（更具体的文件名、关键词、时间范围等）

注意事项

• 禁止第一次就直接调用：`Glob "knowledge" in .` 或任何试图用 Glob 判定目录存在性的调用，目录存在性应通过 shell 命令（如 `test -d`）检查。
• 使用本 Skill 查询知识库时，禁止使用网络搜索等其他工具获取知识

针对不同文件类型的具体策略

1. Markdown / 文本类文件（.md, .txt, .log 等）

1. **候选文件选择**

• 根据 `data_structure.md` 和文件名、路径判断相关度
• 优先检索标题和目录类文件（如汇总文档、设计总览）

2. **grep 定位与局部读取**

• 使用 Grep 工具对指定候选文件，include 限定具体后缀（如 "*.md"）
• 对于有匹配的文件，使用 Read 仅读取匹配附近的局部区域：
• 通过行号偏移和 limit 控制读取（例如从匹配行附近往前后各读取几十行）
• 避免整文件读取

3. **特殊处理**

• 如内容仅是目录/标题，根据链接或小节名继续定位深入内容
• 应用「多轮迭代检索机制」（见上文公共检索原则）

2. PDF 文件检索策略

**工作流**：

1. **首先：读取处理方法指南**

• 在处理任何 PDF 之前，**必须先读取** [references/pdf_reading.md](references/pdf_reading.md)（注意这个目录位于 Skills 目录下，而不是 Knowledge 目录下）
• 重点了解：pdftotext 命令、pdfplumber 用法、表格提取方法、快速决策表

2. **选择候选 PDF**

• 根据 `data_structure.md` 中的描述，选择最相关的 1-3 个文件
• 如果用户指明具体 PDF 文件，则优先使用该文件

3. **应用学到的方法提取文本**

• 使用 pdf_reading.md 中推荐的工具（优先 pdftotext 或 pdfplumber）
• **重要**：使用 `pdftotext input.pdf output.txt` 将文本提取到文件，不要直接输出到 stdout（避免占用大量 token）
• 如需提取表格，使用 pdfplumber 的表格提取功能

4. **对提取结果执行检索**

• 使用 grep 对提取的文本进行关键词搜索
• 对于每个命中，提取命中附近范围的上下文（上下数十行或相邻几页）
• 保存「文件名 + 页码/大致位置 + 文本片段」
• 应用「多轮迭代检索机制」（见上文公共检索原则）

3. Excel 文件检索策略

**工作流**：

1. **首先：读取处理方法指南**

• 在处理任何 Excel 之前，**必须先读取**：
• [references/excel_reading.md](references/excel_reading.md) - 学习如何读取工作表（注意这个目录位于 Skills 目录下，而不是 Knowledge 目录下）
• [references/excel_analysis.md](references/excel_analysis.md) - 学习如何分析数据（注意这个目录位于 Skills 目录下，而不是 Knowledge 目录下）
• 重点了解：pandas 读取方法、列筛选、数据过滤、聚合操作

2. **选择候选 Excel**

• 根据 `data_structure.md` 和文件/工作表命名，选择最相关的表
• 优先选择包含「报表」「统计」「日志」「配置」「映射」等关键词的工作簿/工作表
• 若用户指明具体 Excel 文件，优先使用该文件

3. **应用学到的方法探索结构**

• 使用 pandas 读取前 10-50 行（使用 `nrows` 参数限制）
• 重点掌握：列名/字段名、数据类型（数值、日期、文本）、关键字段
• 将列名与用户问题比对，识别潜在关键字段（如「收入」「销售额」「error_code」等）

4. **执行数据检索和分析**

• 使用学到的 pandas 方法进行过滤和聚合（如 `df[df['column'] == value]`）
• 每次只读取匹配行附近的数据，避免一次性读取整表
• 如问