Open Knowledge Studio

你的知识库就是你的模型——你每天都在训练它。

大模型人人拿到的都一样，但你每天读到的、踩过的、验证过的，只属于你。Open Knowledge Studio 是你的 AI 工作记忆层：保存一个决策、一个洞察、一个来源、一段对话，让它可搜索、和已有知识相连、被 AI Agent 从同样的上下文调用。日积月累，它长成一份别人复制不来的知识库。

你不需要一次性配置所有东西。先保存一条知识，再找到它，然后让 Agent 用它。一旦这个循环跑通，Studio 就变得容易理解了——它背后的理念也就不言自明。

核心概念

概念	是什么	了解更多
理念	知识库即模型，你每天用反馈训练它，人人都是标注师	理念 →
每日循环	收集 → 入料 → 分级 → 审查 → 沉淀 → 召回的训练闭环	每日循环 →
Memory	从原始材料蒸馏出的持久知识——一个 concept、strategy 或 anti-pattern	Memories →
Raw Material	蒸馏前的入料层——文章、论文、仓库笔记、对话	Raw Materials →
召回引擎	6+1 因子评分找到最相关知识：token overlap + substring + topic trace + type boost + 审查加分 + memory curve	召回引擎 →
Dreaming 循环	人工审查的知识演化：raw → AI 蒸馏 → drafts → 人工审查 → wiki	Dreaming 循环 →

核心管线

raw/（人类收集的原始材料）
  ↓ /ingest — 三级路由 → A/B/C 分级
drafts/（中间态草稿）
  ↓ /promote — 人工审查
wiki/（策展知识，带衰减）
  ↓ oks search / /query — 6+1 因子召回
注入 Agent 上下文

架构总览

独特之处

• 人人都是标注师 — 底座模型人人相同，但你的审查与取舍塑造出独一无二的知识库。这份独特性，就是你的护城河。
• Knowledge as Code — 所有知识以 Markdown + YAML frontmatter 存储，通过 Git 版本管理。
• Git IS the migration — 无数据库，schema 变更通过 _meta/ 版本化。
• Agent-direct — OKS 只提供能力，不包装工具调用。Agent 是 AI 引擎，CLI 只做文件操作 + 召回评分。
• 人工审批门控 — 系统绝不在未经审查的情况下将 raw 内容提升到 wiki。
• 衰减是特性 — 知识随时间遗忘。常用的保持敏锐，被遗忘的淡入归档。
• 第一天少做 — 保存一条记忆，跑一次搜索，验证它工作。不要一次性配置所有东西。

准备开始？

pipx install open-knowledge-studio && pipx ensurepath
oks init my-knowledge-base
cd my-knowledge-base
oks status
oks search "your query"

（pipx 本身：Ubuntu 用 sudo apt install pipx，macOS 用 brew install pipx，Windows 用 py -m pip install --user pipx && py -m pipx ensurepath。Ubuntu 24.04 / Homebrew Python 受 PEP 668 保护，直接 pip install 会报 externally-managed-environment；镜像滞后时加 --pip-args="-i https://pypi.org/simple"。）

• 快速开始 — 最短可用路径：保存一条 → 搜索到它 → 验证工作
• 理念 — 为什么说知识库就是你在训练的模型
• 每日循环 — 把训练闭环变成每天都能跑的流程
• 自动驾驶 — 人类判断随自动化程度如何分级（L0→L5）
• 案例 — 托管你的简历 / GitHub / 科研，看循环怎么落地
• 使用你的知识 — wiki 页面结构、类型和搜索
• Raw Materials — 原始材料、A/B/C 分级、蒸馏工作流

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Table of contents

• 快速开始
• Memories
• Raw Materials
• 理念
• 每日循环
• 自动驾驶