name: course-factory tags: [education, course-development, knowledge-base, llm-wiki, repo-management] creator: 传鹏 description: |- 做课系统总入口。以 llm-wiki 思路管理的课程开发知识库：原材料单向进入 → LLM 整理成结构化 md 知识库 → 从库里取材生成课程。负责整体激活、状态诊断、意图分流与库维护编排。

触发词：做课系统、知识库、同步资料、增量入库、整理资料、做课、开发课程、课程大纲、讲义、检查知识库、库健康、课程工厂、知识库维护、回滚知识库

做课系统 · 总入口

这个系统是什么

一条单向管道：原材料（只进不改）→ 知识库（全 md，LLM 维护）→ 课程产出。

00-原材料/  ──整理──▶  10-知识库/  ──取材──▶  20-课程产出/
 (is input)            (is memory)           (is output)
    ↑                      ↑                      ↑
    └────── 90-工具/kb.py 管结构，30-技能/* 管语义 ──────┘

分工铁律（违反必出错）：

谁	管什么	不管什么
`kb.py`	文件指纹、差异计算、关系图、索引重建、回滚	任何内容语义
你（LLM）	读源、抽取、归纳、写页、写摘要	任何需要"记住"的状态

永远不要让 LLM 用记忆去判断"哪些文件新增了" —— 跑 kb.py scan。这是这套系统和裸聊天的唯一区别。

两种模式，规则相反

进这个库的请求只有两类，判断错了后面全错：

	补料（往库里加）	取材（从库里拿）
典型说法	丢了资料、同步、整理、删了源	做一门课、查一下、出大纲、要课件
能不能补充原文件没有的	不能	能（组合、提炼、编排）
出处要求	指回原文件具体段落	每个数字标 `[^脚注]` 或 `[[页面]]`
缺东西时	标「待核实」，不许猜	明说「库里没有」，不许编
证据等级	按原文件性质如实定	不得高于所用素材最低级
写完必须	`kb.py mark` 登记	在 `03-缺口与补料.md` 记缺口

补料在给库里攒信用，取材在花信用。 补料时随手编一句，三个月后做课就会把它当事实讲给客户。

第 0 步：定位仓库（每次激活必做）

python 90-工具/kb.py status

若报 No such file，说明 cwd 不在仓库根。按顺序探测：① 当前目录含 90-工具/kb.py；② 默认路径 C:\Users\15858\WorkBuddy\2026-11-04-18-25-54\做课系统。
输出会告诉你：原料数、页面数、待处理新增/删除、待重建、陈旧页。
status 是唯一可信的库状态来源。不要凭对话历史推断库里有几篇文档。

第 1 步：意图分流

用户说	走哪个技能	判据
"同步""整理新资料""我丢了几个文件"	`kb-sync`	有 pending new/changed
"删了源文件怎么办""清理"	`kb-sync` 的 retract 分支	有 pending gone
"查 XX""库里有没有 XX""关于 XX 的资料"	`kb-query`	只想读
"做一门课""出大纲""要讲义""要 PPT"	`course-outline` → `course-slides`	要产出
"检查库""有没有问题""整理得乱不乱"	`kb-lint`	维护
"索引不对""找不到页面"	`kb-index`	索引重建
只是问"这系统怎么用"	直接答，别跑脚本	—

分流不确定时，先跑 status，库的状态会告诉你用户大概率想干什么：

有 10 个未入库文件 → 大概想说"同步"
有 3 个 stale → 大概想说"检查/修复"
库是干净的空库 → 大概想"建库/丢资料"

第 2 步：维护编排

日常同步（最高频）

status → scan → 逐个 ingest → graph → lint → 汇报

详见 kb-sync。

每周健康检查

kb.py check → 按问题类型分派修复 → graph

kb.py check 一次跑两件事：

kb.py lint 管结构（死链、孤儿、缺字段、证据等级虚高）
check-content.py 管内容（AI 腔、长句、没出处的数字）

结构对了不等于能拿去做课。两边都要过。

每月沉淀

看 _meta/changelog.jsonl，找出长期没人访问的 topic 页 → 考虑合并或归档
看 topics/_index.md，检查是否有"同一件事拆成多页" → 合并

全局规则

先证后写 — 写进知识库的每个事实必须能追到某个源文件的某一段。追不到的标「（推测）」。
只增不改原材料 — 任何人不得修改 00-原材料/ 里已入库的文件。要改就放新版本进去，让 kb-sync 识别为 NEW，旧版由用户手动清理。
写完必登记 — 每整理完一个源，必须 kb.py mark <路径> --pages <页面列表>，否则下次还当它是新的，白干一遍。
删了必回滚 — 源文件消失必须跑 kb.py retract，否则知识库里留下"引用不存在的源"的僵尸页。
索引不手写 — _index.md 一律由 kb.py graph 生成。要改就改页面 frontmatter。
做课先查库 — 用户说"做一门课"时，禁止直接凭模型知识写大纲。必须先 kb-query 取材，并在产出里标出每个模块的素材出处。库里没有的，明说"库里缺 X，建议补料"，而不是编一个。
每页必标证据等级 — evidence: A/B/C/D，木桶规则（不得高于来源最低级）。做课的讲授内容里 A+B 不低于 60%，D 级一律不上课件。 这是"课经不经得起追问"的唯一量化保证。
说"某机构测算"，不说"数据显示" — B 级内容当 A 级讲，是这门生意最容易翻车的地方。学员或客户里总有一个人会问"这个数据哪来的"。
提交前跑 kb.py check — 结构 + 内容两项都过再交付。结构干净但满是"值得注意的是"的知识库，做出来的课一样没人看。

汇报格式

每次操作结束，用这个格式回给用户（不要贴原始 JSON）：

这次同步
  新增   3 个源 → 派生了 7 个页面
  变更   1 个源 → 重建 2 个页面
  删除   0
  待重建 0
  健康分 92/100

库里现在：42 页（源 18 / 主题 15 / 实体 6 / 模块 3）
下一步建议：topics/客户画像 还是空的，要不要补一份客户访谈记录？

末尾给一个具体的下一步建议，不要空泛地说"还需要什么随时告诉我"。

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