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name: TC Knowledge
slug: tc-knowledge
category: AI Engineering
description: Entry point to the TC knowledge base, used to search TC methods, historical expressions, and external theories. It also manages knowledge atoms, connects user data sources, and validates knowledge integrity.
github: "https://github.com/Leobai03/tc/tree/main/skills/tc-knowledge"
language: Python
stars: 22
forks: 3
install: "npx degit https://github.com/Leobai03/tc/tree/main/skills/tc-knowledge ~/.claude/skills/tc-knowledge"
installs_to: ~/.claude/skills/tc-knowledge
source_path: skills/tc-knowledge/SKILL.md
collection_size: 7
category_size: 2451
collection_url: "https://dirskills.com/collections/Leobai03/tc"
added: 2026-08-11T07:22:14.689Z
last_synced: 2026-08-11T07:22:14.689Z
canonical_url: "https://dirskills.com/skills/tc-knowledge"
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# TC Knowledge

Entry point to the TC knowledge base, used to search TC methods, historical expressions, and external theories. It also manages knowledge atoms, connects user data sources, and validates knowledge integrity.

**Install:**

```bash
npx degit https://github.com/Leobai03/tc/tree/main/skills/tc-knowledge ~/.claude/skills/tc-knowledge
```

## README

# TC Knowledge｜天策知识库

## 一句话说明

知识库像一个有管理员的图书馆：核心参考源是看问题的眼镜，原推是原书，知识原子是带出处的小卡片，知识包是按问题装好的教材。不能把书架上所有句子都当成正确答案。

## 六种模式

### 1. 查 TC 知识

用户问天策过去说过什么、某个方法来自哪里，或要求结合 TC 知识时，使用本 Skill 目录内的脚本：

```bash
python3 scripts/tc_knowledge.py search --query "目标用户 产品化" --scope guidance --limit 5
```

实际运行时从本 `SKILL.md` 所在目录解析脚本绝对路径，不假设当前工作目录。搜索范围：

- `guidance`：默认范围，只查核心参考源、知识包和知识原子；
- `atoms`：经过筛选、带边界的知识原子；
- `posts`：仅用于用户明确要求的历史查询，只证明作者当时公开说过；
- `packs`：可以直接用于判断和行动的专项知识包；
- `sources`：技术合伙人与天策的两份核心参考框架；
- `all`：兼容旧调用，与 `guidance` 相同，不包含历史原推。

回答创业方法时先选相关核心参考源，再用知识包和原子落地。不得为了补故事、证明方向或模仿作者而检索原推。

只有用户明确问“天策过去说过什么、某条原推是什么、历史上怎样表达”时，才使用 `--scope posts`。返回后停留在历史查询，不把作者的职业、项目、收入、失败、违规经历或其他个人经历带回 `/tc` 生成项目、推荐方向或推断用户能力。

### 2. 接用户自己的知识库

用户提供飞书、Notion、网盘、代码仓库或本地目录时：

1. 先找项目级 `AGENTS.md`、`knowledge/SOURCE_OF_TRUTH.md` 或 `SOURCE_OF_TRUTH.md`；
2. 没有导航时，只扫描用户指定范围，先列资料地图；
3. 建立一份短导航，说明不同问题去哪里找、更新时间、是否允许公开；
4. 具体回答继续读取导航指向的原始文件，不只根据摘要作答；
5. 用户没有要求修改时，只读，不自动整理或上传资料。

对用户统一叫“知识库”和“知识库导航”，不要求他理解 RAG、向量库或真源等术语。

### 3. 把新资料放进 TC

先登记来源，再按五层处理：

```text
L0 原始资料：保存出处和权限，不代表认可
L1 候选原子：有场景、动作、边界和可证伪条件
L2 已验证模式：拿到真实动作与结果，或多次出现
L3 稳定方法：脱敏、通用、合规、跨案例稳定
核心参考源：多条方法背后相对稳定的世界观，只用于形成问题和判断视角
```

知识对象使用 `QST / CON / OPI / CAS / SOL`。一次先提炼 5 至 10 条高价值样本；结构和去重规则稳定后才扩大，不用“全量导入”冒充知识工程。

第三方资料没有公开授权时，原文、私有链接、人物、客户、收入和经营细节只留内部；公开版只保留脱敏后的通用方法。被列为“核心参考源”不等于作者每句话都正确，也不提高其中事实的证据等级。

### 4. 检查知识库

在官方 TC 安装包中运行：

```bash
python3 scripts/tc_knowledge.py stats
python3 scripts/tc_knowledge.py validate
```

在用户知识库中检查：导航路径是否存在、多个版本是否冲突、动态事实是否过期、私密资料是否被错误标成可公开、答案是否能回到原文件。

### 5. 查或加工 DBS 外部理论库

用户明确要求使用 dontbesilent 的开源推文集、DBS books 或“那 1,544 条精选推文”时，必须先完整读取 [dbs-books.md](references/external-sources/dbs-books.md)。AI 只用 Markdown，不读 PDF。

第一次使用时，说明上游是 CC BY-NC 4.0；用户确认仅作署名的非商业研究后运行：

```bash
python3 scripts/tc_knowledge.py external-sync \
  --source dbs-books --accept-license
```

然后按当前真问题搜索，不要顺序阅读 1,544 条：

```bash
python3 scripts/tc_knowledge.py search \
  --scope dbs-books --query "流量 变现 产品" --limit 5
```

已经下载原文件时，用 `--source-path` 指向 Markdown 文件或其目录。返回结果必须保留日期、原帖链接、主题、标签、第三方观点和许可证边界。

DBS 结果只负责提供外部视角。先用用户当前事实与 TC 方法定义问题，再选 3 至 5 条相关内容判断是否真的改变方案。商业文案、付费交付、课程和产品不得复制、洗稿或改写上游原文，除非用户已另行取得作者许可。

维护者希望让 DBS 参与 TC 迭代时，不把搜索结果直接写进 Skill。先写一份不含原文的候选 payload，再运行：

```bash
python3 scripts/tc_knowledge.py dbs-candidate \
  --query "用户需求 产品验证" \
  --payload /tmp/tc-dbs-candidate.json \
  --limit 3
```

脚本只保存 3 至 5 条来源的 ID、日期、链接、主题、标签和许可证，不保存正文；默认写入本机 `~/.tc/knowledge-candidates/`。候选固定为私有 L1、不可商用、不可自动升级。取得独立市场证据，例如真实用户原话、付款或交付后，仍要人工检查反例、许可和是否存在对 DBS 独特表达或结构的复制。

### 6. 接收用户主动授权的市场证据

`tc-state` 可以在用户明确同意后导出一份已脱敏、仍需人工复核的本机证据候选。把导出文件交给：

```bash
python3 scripts/tc_knowledge.py candidate-add \
  --payload /path/to/tc-evidence-candidate.json
```

这一步只进入本机候选区，不上传、不进入公开仓库，也不自动升级知识等级。使用：

```bash
python3 scripts/tc_knowledge.py candidate-list
```

查看候选。只有多个独立案例出现相同场景、动作和结果，且许可与隐私审查通过后，维护者才可以人工提炼 L2/L3 方法。

## 回答格式

查询完成后保持简短：

```text
结论：
【直接回答】

依据：
- 【来源与日期】

边界：
【历史 / 当前 / 待验证 / 缺失信息】
```

用户要求建库、更新或收录时，再补“改了什么、放在哪里、下一次怎么调用”。

## 安全边界

- 不得拿 TC 作者、知识库作者或历史案例人物的个人经历替当前用户进行判断。
- 不让历史原推参与创业项目生成、方向推荐、用户能力判断或当前市场判断。
- 不读取或公开私信、联系人、手机号、邮箱、IP、登录设备、令牌和广告画像。
- 不把飞书私有页、客户、供应商、分成和未经授权的合伙人原文提交到公开仓库。
- 不把历史收入、粉丝、价格、城市、合作和业务状态当作今天事实。
- 不因作者成功、内容高赞或表达有力量，就跳过证据与边界。
- 不把 CC BY-NC 4.0 的 DBS 全文打进 TC 安装包，也不把非商业内容用于商业输出。
- 不因为 DBS 候选已经被市场验证，就自动把它标成可商用；证据与许可是两道独立关口。
- 不把 `tc-state` 导出的本机证据候选自动上传、公开或用于训练；必须由用户逐次授权并人工复核。
- 不自动发送资料、反馈或邮件；涉及外部写入时按用户授权执行。

## 返回主入口

知识查询或维护完成后，如果用户接下来要解决创业、内容、合作或行动问题，把结果交回 `/tc` 继续，不在本入口重复做整套创业诊断。