安全维护你的本地知识图谱

本地知识图谱维护工具，通过安全脚本实现原子事实的添加、替换与摘要生成，支持版本化历史追踪。

基本信息

• 技能名称?Knowledge Graph
• 中文名称?安全维护你的本地知识图谱
• 作者?safatinaztepe
• 分类?其他
• 版本?1.0.0
• 标签?knowledge-graph, local-first, version-control, cli-tool, data-sovereignty, python-script

使用方法

使用说明
核心用法
Knowledge Graph 是一套基于文件系统的本地知识管理方案，通过 Python 脚本操作 life/areas/** 目录下的实体数据。主要提供三类原子操作：

1. 添加事实 (add) ：向指定实体注入新的结构化信息，自动生成递增 ID（如 safa-001 ），标记来源与时间戳
2. 替换事实 (supersede) ：将旧事实标记为「已淘汰」并创建继承关系的新事实，保留完整历史链条
3. 生成摘要 (summarize) ：基于当前有效事实自动编译 Markdown 格式的实体摘要
   数据结构采用极简设计：实体目录下 items.json 存储事实数组， summary.md 存放渲染后的摘要。事实永不删除的设计哲学确保了知识演化的可追溯性。
   显著优点
   数据安全优先 ：纯本地文件操作，零外部网络依赖，符合隐私敏感场景
   确定性更新 ：脚本化 workflow 避免手动 JSON 编辑的格式错误与 ID 冲突
   历史完整性 ：supersede 机制实现软删除，支持知识溯源与审计
   轻量无依赖 ：仅使用 Python 标准库，部署成本极低
   安全评级优异 ：自动化扫描获 A 级（95 分），静态/动态/隐私维度均通过
   局限性与风险
   T3 来源可信度 ：个人开发者/社区项目背景，需自行承担长期维护风险
   正则误报噪音 ： re.compile 被扫描工具误识别为动态代码执行（已确认为 false positive）
   无内置备份 ：直接覆写 JSON 文件，异常中断可能导致数据损坏
   单用户设计 ：缺乏并发控制与权限隔离，不适合多用户协作场景
   扩展性天花板 ：文件系统后端在事实量级增长后可能出现性能瓶颈
   适合人群
   重视数据主权、拒绝云端服务的个人知识管理用户
   需要结构化记录实体信息（人物、项目、概念）并追踪其演化的研究者
   已在使用 life/areas/ 目录体系的 Clawdbot 生态用户
   对 Python 脚本操作有基本信任的技术用户
   常规风险
   | 风险类型 | 等级 | 说明 | |---------|------|------| | 数据丢失 | 中 | 无自动备份机制，建议配合 git 版本控制使用 | | 误操作覆盖 | 低 | 脚本参数校验完整，但需确认 entity 路径正确 | | 依赖断供 | 中 | T3 来源意味着无商业支持承诺 | | 正则注入 | 无 | 实际为静态模式匹配，无动态执行风险 |