核心用法
knowledge-distill 是一款对话级知识管理工具，通过触发词（"蒸馏"、"总结一下"等）将讨论成果自动分类写入5类知识文档：
1. 小龙虾命令记忆库 — CLI/工具命令速查手册
2. 专业知识蒸馏 — 技术结论与最佳实践
3. 兴趣知识蒸馏 — 工作外学习积累
4. 学习研究日志 — 讨论过程与演变脉络
5. 思维蒸馏 — 方法论与认知框架
执行遵循"判断→整理→预览→确认→写入→同步日志"的六步流程，确保内容可控可追溯。
显著优点
- 分类体系清晰：五类文档覆盖命令、专业、兴趣、过程、思维全场景
- 防误写机制：强制预览+用户确认，避免自动污染知识库
- 格式标准化：预定义模板降低整理成本，提升检索效率
- 双向记录：成果写入目标文档的同时，过程自动归档至日志
- 路径可配置：支持通过环境变量自定义知识库位置
潜在局限
- 本地文件依赖：依赖
~/knowledge-base/目录结构，跨设备需手动同步 - 分类判断依赖触发词：复杂内容可能需用户明确指定目标文档
- 无版本控制：未内置Git集成，历史回溯依赖文件系统
- 权限边界模糊：Skill 本身不校验文件系统权限，运行环境需自行保障
适合人群
- 高频使用 CLI/自动化工具的技术人员
- 需要沉淀技术决策与方法论的研发团队
- 追求结构化知识管理的终身学习者
常规风险
- 误确认风险：用户匆忙确认可能导致错误内容入库
- 路径注入：若
KNOWLEDGE_BASE_PATH来自不可信输入，存在目录遍历可能（需环境侧管控） - 敏感信息泄露：对话中若包含密钥、Token 等，可能被无差别蒸馏入库