Case 03449

Skill knownasnaffy/prompthound/dataset/case_03449

A fast, offline static risk analysis CLI for AI agent skill files. Detects malicious instructions, steganographic payloads, and dangerous capability chains.

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npx -y skills add knownasnaffy/prompthound --skill case_03449

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What its author says it does

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Claude-Obsidian 风格个人知识库构建与自动整理。当用户提到以下任何场景时激活：知识库、笔记整理、自动双向链接、Obsidian、第二大脑、卡片笔记、原子化笔记、个人知识管理、PKM、Zettelkasten、卢曼笔记法、笔记原子化、笔记链接、知识图谱笔记、raw/wiki/output三层、知识引擎、笔记自动归类、建立个人知识库、整理旧笔记、AI自动织网、知识复利、note-taking knowledge engine

SKILL.md

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Claude-Obsidian 知识引擎

灵感来源：AgriciDaniel/claude-obsidian + Andrej Karpathy LLM Wiki 模式核心理念：你只管写，AI负责整理、链接和维护——知识随时间复利增长

核心原则

传统 AI 插件 = 问答机器人（Session级，无持久记忆） Claude-Obsidian 知识引擎 = AI员工（持久化 Vault，知识自动织网）

每次对话都是对知识库的写操作。AI 不只是回答问题，而是主动更新、维护、链接笔记。

三层架构

raw/         原始素材层：文章/论文/网页剪藏/会议记录，只增不改
wiki/        结构化知识层：AI编译后的 concepts · entities · topics
output/      产出层：基于 wiki 生成的报告/分析/回答

必选文件（Vault 根目录）

1. CLAUDE.md — AI 员工手册

Vault 根目录创建 CLAUDE.md，AI 启动时自动读取。结构：

# AI 助手角色定义

## 身份
你是一个专业的知识管理员，负责维护[用户]的个人知识库。

## 关注领域
- [列出专业领域]

## 目录结构规范
- `raw/` — 原始素材，只增不改
- `wiki/` — 结构化知识
  - `wiki/concepts/` — 概念页
  - `wiki/entities/` — 实体页（人/组织/产品）
  - `wiki/topics/` — 主题页
- `output/` — 产出物

## frontmatter 模板
每个 wiki 页面必须包含：
title: 标题
type: concept | entity | topic
tags: [领域, 子领域]
sources: [来源链接或空数组]
created: YYYY-MM-DD
updated: YYYY-MM-DD
summary: 一句话描述（≤50字）

## 链接规则
- 首次提到概念 → `[[笔记名]]` 双向链接
- 同一笔记内同一概念只链接第一次
- 提到不存在实体 → 询问是否创建

## 行为准则
- 整理用户输入时，主动提取实体和概念
- 发现矛盾信息 → 添加 `[!contradiction]` 标记
- 定期检查孤儿笔记和死链

2. SCHEMA.md — 规范定义（≤50行）

# 知识库规范

## 命名规范
- 概念页：全小写，英文优先，用 `-` 连接。如 `neural-network`
- 实体页：人名英文全名（姓在前）。如 `turing-alan`

## 标签体系
顶级标签（预设，禁止自创）：
[领域列表]

## frontmatter 必填字段
- title, type, tags, sources, created, updated, summary

## 目录结构
- 超过10篇笔记 → 建立子目录
- index.md 放在每个主要目录（3-5行导航）

核心工作流

工作流 A：输入素材 → wiki 化

用户输入素材（URL/文本/文件）
        ↓
[提取实体和概念]
        ↓
检查 vault 中是否存在对应笔记
  有 → 更新现有笔记 + 添加链接
  无 → 创建新笔记 + 链接
        ↓
写入 raw/（原始素材）+ wiki/（结构化页面）
更新相关笔记的双向链接

工作流 B：双向链接自动织网

扫描日记/笔记中的所有提及（人名/地名/书名/概念）
        ↓
对每个提及在 vault 中搜索
  存在 → 替换为 [[笔记名]] 双向链接
  不存在 → 创建对应实体页 → 链接
        ↓
生成孤儿笔记报告

工作流 C：知识整理（批量）

用户: "整理我所有的 [项目/领域] 笔记"
        ↓
扫描相关目录
        ↓
统一添加 frontmatter
建立双向链接
生成/更新 index.md

卡片笔记原子化标准

每张笔记只包含一个原子思想：

类型	内容	长度
concept	一个概念的定义+解释+例子	100-300字
entity	一个实体的关键事实	100-500字
topic	一个主题的现状+关键问题	300-800字

矛盾检测

发现两篇笔记对同一事实描述矛盾时：

在矛盾处添加 [!contradiction] Obsidian callout
记录矛盾双方
在相关笔记的 summary 中标注"存在争议"
提示用户核实

定期维护任务

任务	频率	操作
死链检测	每次对话末尾	检查 `[[链接]]` 是否存在
孤儿笔记报告	按需	无任何笔记链接的笔记
批量添加frontmatter	按需	对缺少字段的笔记统一补全
index.md 更新	按需	新增笔记后更新目录索引

脚本工具

运行方式：python3 /workspace/skills/claude-obsidian-kb/scripts/<script>

脚本	用途
`auto_link.py`	扫描笔记，检测死链，生成孤儿笔记报告
`hot_cache.py`	管理热缓存，维持跨session记忆
`extract_entities.py`	从文本中提取实体并建档

详细用法见 references/scripts.md

与 iBrain 项目的整合

当用户说 iBrain 或提到"个人第二大脑"时，将此 skill 的方法论带入：

iBrain 的"卡片库" = Claude-Obsidian 的 wiki层
iBrain 的"来源管理" = raw层
CLAUDE.md 模式 → iBrain 的 AI行为定义文件
双向链接 → iBrain 的实体关系图谱

详见 references/ibrain-integration.md