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Multi source knowledge synthesis

Skill findscripter/everything-skills/00-meta/multi-source-knowledge-synthesis

当手头有来自多个渠道(聊天/邮件/云文档/任务系统/Wiki 等)的检索结果、需要去重合并成一个连贯且可溯源的答案时使用;做的是跨源去重、按主题聚类、按时效×权威性×一致性评估置信度、产出「先结论后细节+逐条署名」的综合回答;不适用于单一来源直接可答、原始资料尚未检索到、或用户只要罗列原文不要综合的场景。触发词:综合、汇总、去重、多源、跨来源、可溯源、谁说了算、最终结论From its SKILL.md

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  • no licenseNo license file was found in the repository. Code published without one is not open source by default, so using it at work is a question for whoever answers licensing questions where you are.
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What its file declares

Copied from the file, not written here

The file declares its own license as Apache-2.0. That is the author’s claim about this one file, and it is not the same thing as the license GitHub reports for the repository, which is listed with the other numbers below.

SKILL.md

8.7 KB, ~2.8k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it

何时使用

当你已经从多个来源(聊天、邮件、云文档、项目/任务系统、Wiki 等)拿到一批原始检索结果,需要把它们合成一个连贯、可信、每句话都能溯源的答案时使用。这是企业检索的「最后一公里」——从一堆零散命中到一段能直接给人看的结论。

典型触发:

  • 用户问一个问题,命中分散在 N 个系统里,需要合并成一个回答而非贴 N 段原文。
  • 同一信息在多处出现,需要去重并统一署名。
  • 来源之间互相矛盾或随时间演进,需要判定「哪个是最终结论」并暴露分歧。

不该用于:

  • 单一来源即可直接回答 —— 不需要综合流程,直接引用作答。
  • 原始资料还没检索到 —— 本技能是检索的后处理,不负责去各系统拉数据;先用检索类技能取回结果。
  • 用户明确只要原始片段、不要你加工综合时。
  • 把不相关命中硬塞进答案(仅因关键词匹配)—— 宁可丢弃也不污染结论。

步骤

固定 6 步流水线,输入是「全部来源的原始结果」,输出是「带署名的连贯答案」:

[原始结果]
  ↓ 1. 去重    跨源合并同一信息
  ↓ 2. 聚类    按主题/话题分组相关结果
  ↓ 3. 排序    按与问题的相关度给簇和条目排序
  ↓ 4. 评置信  时效 × 权威性 × 一致性
  ↓ 5. 综合    写成叙事式答案 + 逐条署名
  ↓ 6. 选格式  按结果数量决定详略层级
[连贯答案 + 来源清单]

1. 去重(cross-source dedup) —— 判定「是同一件事」的信号:文本高度相似 / 同一作者发件人 / 时间戳相近(同日或相邻日)/ 指向同一实体(项目名、文档、决策)/ 一处引用另一处(「如聊天里讨论的」「见那封邮件」「参文档」)。 合并办法:归为一条叙事,列出全部出现来源,以最完整的版本为主文,补入各来源独有细节。 合并优先级:① 最完整(上下文最全)② 最权威(正式文档 > 聊天)③ 最新(演进型信息以最新为准)。

不要去重(保留为独立条目)的情形:同话题但结论不同 / 不同人表达不同观点 / 信息在来源间实质演进(决策 v1 vs v2)/ 代表不同时间段。

4. 评置信度 —— 两维度交叉:

时效(状态类问题重时效,政策/事实类问题时效次要):

时效影响
今天/昨天对当前状态高置信
本周较好置信
本月中等——可能已变
超过一个月偏低——标注「可能过期」

权威性:

来源类型权威级别
官方 Wiki / 知识库最高(经维护策展)
共享文档(终版)高(有意发布)
邮件公告高(正式沟通)
会议纪要中高(可能不全)
聊天(话题结论句)中(非正式但实时)
聊天(话题中段)偏低(未必是最终立场)
草稿文档低(未定稿)
任务评论视评论者而定

指令

署名规则(每条断言都必须可溯源):

  • 始终标出来源类型(聊天 / 邮件 / 云文档 …)+ 具体位置(频道、文件夹、线程)+ 日期或相对时间 + 相关时的作者 + 可得的文档/线程标题。
  • 聊天注明频道名;邮件注明主题+发件人;云文档注明文档标题。
  • 行内引用 +「Sources:」末尾清单 双管齐下。

按置信度调整措辞:

  • 高(多个新鲜且权威来源一致)→ 直接陈述:「团队决定 API 改用 REST。」
  • 中(单一来源或略旧)→ 加限定:「据上月 #engineering 的讨论,团队当时倾向 REST,此后可能有变。」
  • 低(数据旧/来源非正式/信号冲突)→ 明确不确定 + 建议核实:「找到三个月前一条 API 迁移讨论,但没有正式决策文档,信息可能过期,建议向团队确认现状。」

信息冲突时:永远显式暴露冲突,不要悄悄挑一个版本。列出各方时间线,再给出「最新来源指向 X,但早期 Y 也探讨过」的判断。

按结果数量选详略:

  • 1–5 条:逐条给上下文,不压缩,把全部信息给用户 + 完整署名。
  • 5–15 条:按主题分组,每组小结,给「Key sources(最相关 3–5 个)」+ 总命中数。
  • 15+ 条:高层综合 + 可下钻。给「Summary:要点(各由 N 个来源支撑)」「Top sources」「共 X 条横跨 Y 个来源,需要深挖哪块?」。

综合规则:结论先行(别先讲检索过程)/ 不罗列原始结果而是叙事化 / 跨源相关项归并到一起 / 保留重要细微差别与告诫 / 结果集大时主动提议继续深挖。

示例

把分散命中合成一个答案:

输入(原始命中):

聊天:Sarah 在 #eng 说「就用 REST,GraphQL 对我们这场景过重」
邮件:主题「API Decision」——Sarah 确认 REST 方案及理由
云文档:「API 设计文档 v3」——第 2 节已更新为 REST 决策
任务系统:任务「敲定 API 方案」——Sarah 标记完成

输出(综合答案):

团队在 API 改造中决定用 REST 而非 GraphQL。这个决定由 Sarah 拍板,理由是
GraphQL 对当前场景过重。周二在 #engineering 讨论,周三邮件确认,设计文档已
同步更新,相关任务也已标记完成。

Sources:
- 聊天:#engineering 线程(1 月 14 日)—— 初始决策讨论
- 邮件:「API Decision」来自 Sarah(1 月 15 日)—— 正式确认
- 云文档:「API 设计文档 v3」(1 月 15 日更新)—— 更新后的规范
- 任务系统:「敲定 API 方案」(1 月 15 日完成)

冲突示例:

关于 API 方案我找到了相互矛盾的信息:
- 1 月 10 日的聊天讨论倾向 GraphQL
- 但 Sarah 1 月 15 日的邮件确认了 REST
- 设计文档(1 月 15 日更新)也写的是 REST
最新来源表明 REST 是最终决定,但早期聊天确实先探讨过 GraphQL。

注意事项

不要做(反模式):

  • 按来源逐条罗列(「聊天里说…邮件里说…云文档里说…」)——要按主题组织,不按来源。
  • 仅因关键词匹配就塞入不相关结果。
  • 把答案埋在方法论解释之下——结论先行。
  • 不标注就呈现冲突信息 / 漏掉来源署名。
  • 把不确定信息说得和铁证一样笃定。
  • 压缩过度,丢掉有用细节。

要做: 结论先行 / 按话题分组 / 适当标置信度 / 显式暴露冲突 / 所有断言署名 / 结果集大时主动提议深挖。

互见

  • requires:fact-checking —— 综合前对关键断言做查证,区分「来源原文」与可能的误读。
  • related:notebooklm-source-grounded-qa —— 单源锚定问答;多源场景升级用本技能做合并。
  • combines_with:entity-research-dossier —— 把多源综合的结论沉淀进结构化调研档案;citation-management —— 规范化「Sources:」清单与行内署名。

采编自 anthropics/knowledge-work-plugins(Apache-2.0 许可证),原技能 knowledge-synthesis(enterprise-search 插件)。本条为适配中文「技能大典」的重写版,保留其 6 步综合流水线、跨源去重信号与优先级、时效×权威性置信度评级表、冲突显式暴露、按结果数量分级(1–5 / 5–15 / 15+)的详略策略及反模式清单等关键约束。

What ships with it

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