k-learn

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启动必读

开始任何判断或动作前，先读取 .kflow/attention.md；缺失则视为骨架不完整，提示先补齐或运行 k-onboard。

每次做 feature 或修 issue 都会留下 spec 文件。但 spec 记录的是"做了什么"和"怎么做的"，不会记录"踩了什么坑"和"发现了什么更好的做法"。没有沉淀的团队总在重复解决同一个问题。

两条轨道：

• 坑点轨道（pitfall）：记录问题 / 根因 / 解法，防止下次再掉进同一个坑
• 知识轨道（knowledge）：记录最佳实践 / 工作流改进 / 可复用模式

两者都写入 .kflow/compound/（共享目录见 shared-conventions.md 第 1 节"归档类文档"）。本技能产出 frontmatter 带 doc_type: learning，命名 YYYY-MM-DD-learning-{slug}.md。

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什么时候触发

情境	说明
完成 feature 工作流	k-feat-accept 主动问"要记录这次的学习点吗？"
完成 issue 工作流	k-issue-fix 主动问"要把这个坑记录下来吗？"
用户主动	"记录一下"、"沉淀知识"、"learning"等
解决了一次性难题	不在 feature / issue 内但花了大量时间才解决的工程问题

主动推荐一句话即可，用户说"不用了"立刻跳过——重复推可能让用户觉得 AI 在加戏。

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两条轨道各写什么

坑点：调试过的 bug / 绕过的配置陷阱 / 环境问题 / 集成失败……一切"本来应该好但没好"的经历。

知识：发现的最佳实践 / 工作流改进 / 架构洞见 / 可复用设计模式……一切"以后应该默认这样做"的学习。

frontmatter / 正文模板 / 完整示例见同目录 reference.md。

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工作流阶段

Phase 1：识别来源（自动）

从对话上下文提取：

• 来源类型：feature 工作流 / issue 工作流 / 独立问题
• 关联产物：feature 目录 / issue 目录路径（如有）
• 粗分轨道：坑点 or 知识。"修了什么坏了的东西" = 坑点；"发现了什么更好做法" = 知识。两者都有就分两条

来源不明确问用户一个问题澄清不要猜。

Phase 1.5：查重叠与意图分流（必做）

按 shared-conventions.md §6 第 5/6 条：

• 含"改 / 更新 / 补充 / 某条 learning"或指向某份旧文档 → 直接走更新已有
• 否则用搜索工具按 --filter tags~= 或 --query 查一遍，命中相近旧文档时把候选列给用户

更新路径：读旧文档 → 和用户对齐要改哪几节（常见是补新踩的坑、补当时"没找到原因"的根因）→ 起草 diff → 写回原文件 + updated: YYYY-MM-DD，不新建。

Phase 2：提炼要点（一次一个问题）

坑点轨道问：

1. "你最开始观察到的现象是什么？"
2. "哪些解法试过但没用？"（鼓励写，失败的尝试是后人最宝贵的信息——知道哪条路不通能省下大量时间）
3. "最终怎么发现真正原因的？"
4. "下次可以更早发现吗？怎么发现？"

知识轨道问：

1. "你发现的这个模式，在什么情境下最有价值？"
2. "不这样做会出什么问题？"
3. "有没有不适用的反例？"

用户对某问题说"没什么"或"跳过"就跳过——宁可少一节也不用空话填充。

Phase 3：起草 + 用户 review

AI 一次性起草完整文档（YAML frontmatter + 所有正文节）。一次性展示给用户。

Phase 4：归档

• 新建：写入 compound/YYYY-MM-DD-learning-{slug}.md（日期取归档当天），frontmatter 带 doc_type: learning
• 更新：写回 Phase 1.5 定位的原文件 + updated: YYYY-MM-DD
• supersede：按 shared-conventions.md §6 第 5 条处理

Phase 5：可发现性检查

写完若发现一两行"每次 kflow 技能启动都该知道"的项目硬约束，提示用户用 k-note 追加到 .kflow/attention.md。不要自作主张改 attention，也不要写外部 AI 入口。

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搜索工具

完整语法见 .kflow/reference/tools.md。

# 按轨道筛选坑点

python .kflow/tools/search-yaml.py --dir .kflow/compound --filter doc_type=learning --filter track=pitfall --filter severity=high

# 按组件查相关学习点

python .kflow/tools/search-yaml.py --dir .kflow/compound --filter doc_type=learning --filter component~={组件名}

# 归档后查重叠

python .kflow/tools/search-yaml.py --dir .kflow/compound --filter doc_type=learning --filter tags~={主要 tag} --json

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守护规则

归档类共享规则见 shared-conventions.md 第 6 节。本技能特有：

1. 不混入 spec——learning 不放进 features/ 或 issues/；spec 也不放进 compound/
2. 只认自己的 doc_type——只读写 doc_type: learning