核心用法
lightweight-kb 是一套面向中小规模记忆管理的轻量级知识库体系，采用三层架构（宪法层→法规层→案例库）组织信息。用户通过初始化脚本创建标准目录结构，利用 JSON 文件存储结构化数据（用户画像、任务节奏、知识索引），配合 Markdown 文件承载非结构化内容，实现兼顾机器查询效率与人类可读性的混合存储方案。
核心交互通过命令行脚本完成：query.sh 支持按关键词检索用户画像与知识节点；daily_evolve.sh 于每日凌晨自动执行知识图谱更新、方法论沉淀、用户画像权重调整等维护任务。任务体系分为定时例行、突发复杂、即时应答三类，分别匹配不同的处理流程与响应策略。
显著优点
架构轻量化 - 无需数据库依赖，纯文件系统实现，部署门槛极低；人机双友好 - JSON 索引保障查询性能，MD 文件保留完整语义；自动化运维 - 内置每日进化机制，降低长期维护成本；可扩展性强 - 三层架构支持从个人笔记到团队协作的规模伸缩；行为一致性 - 用户画像结构化存储，确保跨会话的行为模式连贯。
潜在局限
规模瓶颈 - 纯文件索引在万级节点后性能下降，不适合大规模知识库；并发风险 - 缺乏事务机制，多进程同时写入可能导致索引损坏；依赖外部调度 - daily_evolve 需配合 cron 等外部定时工具；无版本控制 - 节点变更历史需额外实现；协作机制缺失 - 多用户场景需自行解决冲突与权限。
适合人群
开发者、研究者、高效能人士等具备基本脚本使用能力、追求本地优先与数据主权、知识库规模在百至千级节点范围内的个人用户或小型团队。
常规风险
- 数据完整性 - 异常中断可能导致 JSON 索引与 MD 文件不一致，需定期手动校验
- 备份依赖 - 系统不内置备份策略，用户需自行实现版本快照
- 定时任务故障 -
daily_evolve执行失败会累积技术债，建议设置执行通知 - 画像漂移 - 自动化权重更新可能偏离用户真实偏好，需周期性人工复核