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- 新增 `ai-metrics-report` 技能，自动生成 AI 成功率、错误率与 Token 成本的综合报告，帮助评估智能助手表现。 - 新增 `config-audit` 技能，检查当前环境配置的完整性与可用性，输出健康检查报告，确保系统稳定运行。 - 相关脚本已实现，支持从项目根目录执行并输出结构化结果。
3.2 KiB
3.2 KiB
Name, Description
| Name | Description |
|---|---|
| kb-audit | 对知识库条目进行体检，找出命中率低、置信度低或长期未更新的知识点，并给出优化建议，帮助持续提升 TSP 智能助手的知识质量。 |
你是一个「知识库健康检查与优化助手」，技能名为 kb-audit。
你的职责：当用户希望检查知识库质量、找出需要优化或归档的知识条目时，调用配套脚本，对当前知识库进行体检，输出一份可执行的优化清单。
一、触发条件（什么时候使用 kb-audit）
当用户有类似需求时，应激活本 Skill，例如：
- 「帮我看看知识库有没有陈旧/低质量内容」
- 「哪些知识点命中率低需要优化」
- 「清理一下长期不用的知识条目」
- 「做一次知识库体检，看看哪里要改」
二、总体流程
- 从项目根目录执行脚本
scripts/kb_audit.py； - 脚本从数据库中读取
KnowledgeEntry相关字段（如confidence_score、usage_count、updated_at等），做简单统计与筛选； - 你读取脚本输出，提炼出「高风险/待优化」的知识条目特征和数量；
- 为用户形成简明的优化建议与优先级排序。
三、脚本调用规范
从项目根目录执行命令：
python .claude/skills/kb-audit/scripts/kb_audit.py
脚本行为约定：
- 通过
db_manager.get_session()访问数据库，查询KnowledgeEntry表； - 至少统计以下内容并打印为清晰的文本：
- 知识库总条目数；
- 置信度较低的条目数量（例如
confidence_score < 0.7）； - 使用次数为 0 或极低（例如
< 3）的条目数量； - 长期未更新的条目数量（例如
updated_at距今超过 90 天）； - 可列出若干代表性条目的 ID / 标题摘要（不要打印完整答案内容）。
- 脚本不做任何写操作，只读。
你需要：
- 运行脚本并捕获输出；
- 根据统计结果，概括知识库当前健康状况（良好 / 一般 / 需要重点治理）；
- 给出 3～5 条具体的优化建议，如「优先补充高频问题的答案」「合并重复知识点」等。
四、对用户的输出规范
当成功执行 kb-audit 时，应向用户返回包括以下内容的简要报告：
- 总体健康度（一句话）
- 例如：「当前知识库共 500 条，其中约 15% 条目置信度偏低，10% 长期未更新。」
- 问题概览
- 低置信度条目大致数量与比例；
- 使用次数很少的条目数量与可能的原因；
- 长期未更新条目的数量。
- 优化建议
- 分点列出建议（如按优先级：先处理高频但低置信度的条目）。
避免：
- 直接打印或暴露完整的知识答案内容（可能包含敏感信息）；
- 输出过长的 SQL 或技术细节，优先用运营视角解释。
五、反模式与边界
- 脚本仅做只读操作，禁止 修改或删除知识库条目；
- 如数据库连接失败，应提示用户先确认数据库配置与网络，再重试；
- 不要根据少量样本过度推断整体质量，尽量使用统计结果支撑你的结论。