# 阶段 1 — 5 个 sub-agent 并行提取 ## 目标 不用单一视角读一遍,而是**同时从 5 个不同角度扫描全书**,最大化候选单元覆盖率。 ## 为什么要并行 - **覆盖**: 单一视角会漏。框架提取器找不到的"反例",反例提取器会找到。 - **速度**: Claude Code 的 Agent 工具支持并行,不用白不用。 - **独立性**: 每个 extractor 独立判断,避免互相污染 — 三重验证才能真正起作用 (V1 跨域要求"独立出现") ## 5 个 sub-agent 每个 sub-agent 接收: - `BOOK_OVERVIEW.md` (阶段 0 产出, 提供全局上下文) - 书本文本 (或文本路径) - 对应的 extractor prompt (`extractors/-extractor.md`) 并在一次调用中通过 Agent 工具 **同时 spawn 5 个**,不是串行。 **降级方案**: 当前环境不支持并行 sub-agent 时,用同样 5 个 extractor prompt 串行执行 (每次以"干净视角"执行一个 extractor 的职责,不带上一个 extractor 的判断),产出格式不变。 ## 长文本分块策略 (超出单个 sub-agent 上下文时) 一本大部头 (如全五卷选集) 或几小时视频的转写稿,可能超出单个 sub-agent 能一次读完的上下文。此时: 1. **切块**: 按章节/卷/分 P 等自然边界切块,每块控制在 sub-agent 能连同 `BOOK_OVERVIEW.md` 一起舒适读完的规模 (经验值: 单块 ≤5 万字) 2. **全局锚点**: 每一块都必须附带 `BOOK_OVERVIEW.md` — 它是 extractor 判断"这段内容在全书中扮演什么角色"的锚点,不能省 3. **逐块扫描**: extractor 逐块提取候选,标注每条候选来自哪一块 (source_chapter 字段天然承载) 4. **块间汇总**: 全部块扫完后,extractor 自己先做一轮合并 — 同一方法论在多块中出现的,合并成一条并保留所有出处 (这些多出处恰好是阶段 1.5 V1 跨域验证的证据) 5. 汇总后的结果才写入 `candidates/.md` | # | extractor | 查找对象 | 产出文件 | |---|---|---|---| | 1 | framework-extractor | 思维模型 / 决策框架 / 推理方法 | `candidates/frameworks.md` | | 2 | principle-extractor | 原则 / 清单 / 规则 / 断言 | `candidates/principles.md` | | 3 | case-extractor | 作者在书中亲自使用的实例 | `candidates/cases.md` | | 4 | counter-example-extractor | 作者警告的失败 / 反例 / 陷阱 | `candidates/counter-examples.md` | | 5 | glossary-extractor | 关键概念词典 | `candidates/glossary.md` | ## 每个候选单元的最小字段 无论是哪个 extractor,产出的每条候选单元必须包含: ```yaml id: f01 # 类型缩写 + 序号 title: 逆向思维 # 简短标题 type: framework # framework / principle / case / counter-example / term source_chapter: 第三讲 # 书中位置 source_quote: | # 原文引用 ≤150 字 (英文 ≤100 词) "反过来想,总是反过来想..." summary: | # 用自己的话,5-10 行 ... tags: [decision, mental-model] # 便于后续链接 ``` ## 输出前的自检 每个 extractor 在提交候选之前自问: 1. 这个单元**在书中**有明确根据吗? (不是我脑补) 2. 它属于我这个 extractor 的职责范围吗? (不要越界) 3. 它是不是已经在别处被别的 extractor 提取过了? (重复不是问题,阶段 1.5 会合并) ## 不在本阶段做的事 - **不做筛选** — 宁错杀,留给阶段 1.5 三重验证 - **不写 skill** — 只出候选,不出 SKILL.md - **不做跨单元链接** — 留给阶段 3