name: help description: 上下文指导和命令发现。三种模式——叙事模式（首次使用）、上下文模式（任务中）、紧凑模式（快速参考）。显示可用命令、活动技能，并根据知识库状态提供智能建议。触发方式：“/help”、“what can I do”、“show commands”、“how does this work”。 user-invocable: true allowed-tools: Read, Grep, Glob, Bash version: “1.0” generated_from: “arscontexta-v1.6”

立即执行

目标: $ARGUMENTS

立即解析：

如果目标包含 --compact：强制使用紧凑模式，无论知识库状态如何
如果目标包含技能名称（例如 “help reduce” 或 “help reflect”）：显示该特定技能的详细帮助
如果目标为空：根据知识库状态确定模式

执行以下步骤：

收集知识库状态（步骤1）
解析领域词汇（步骤2）
确定模式（步骤3）
动态发现命令（步骤4）
渲染适当的模式（步骤5）

立即开始。 以下参考定义了每个步骤。

步骤1：收集知识库状态

通过检查哪个领域命名的目录存在（notes/、reflections/、concepts/、ideas/、decisions/、memories/ 或来自 derivation-manifest.md 的任何自定义名称）来确定笔记文件夹。然后收集计数：

笔记数量： 笔记文件夹中的 .md 文件，不包括 MOC（元数据中包含 type: moc 的文件）
收件箱数量： 收件箱文件夹（inbox/、journal/、encounters/ 等）中的 .md 文件
观察记录数量： ops/observations/ 或 ops/methodology/ 中的 .md 文件
张力记录数量： ops/tensions/ 中的 .md 文件
连接密度： 统计笔记文件夹中的维基链接（[[）；如果少于笔记数量的2倍，则视为稀疏
队列状态： ops/queue/queue.yaml 或 ops/queue/queue.json 中的待处理任务
健康警告： 如果存在，检查 ops/health/ 中的最新报告
教程状态： 检查 ops/tutorial-state.yaml 以获取未完成的教程
会话数量： 根据 ops/sessions/ 文件数量估算（指示使用成熟度）

# 快速状态收集
note_count=$(ls -1 {vocabulary.notes}/*.md 2>/dev/null | wc -l | tr -d ' ')
inbox_count=$(ls -1 {vocabulary.inbox}/*.md 2>/dev/null | wc -l | tr -d ' ')
obs_count=$(ls -1 ops/observations/*.md ops/methodology/*.md 2>/dev/null | wc -l | tr -d ' ')
tension_count=$(ls -1 ops/tensions/*.md 2>/dev/null | wc -l | tr -d ' ')

步骤2：解析领域词汇

读取 ops/derivation-manifest.md（或回退到 ops/derivation.md 的词汇映射部分）。提取领域原生名称：reduce、reflect、reweave、verify、rethink、note、MOC、inbox。如果两个文件都不存在，则使用通用名称。

显示时，如果领域名称与通用名称不同，则显示领域名称（括号内为通用名称）：

  /{domain:reduce} (reduce)   从日记条目中提取模式

如果领域名称等于通用名称，则只显示名称：

  /reduce   从源材料中提取见解

步骤3：确定模式

条件	模式
参数中包含 `--compact`	紧凑模式
参数中包含特定技能名称	技能详情模式
笔记数量 < 5	叙事模式
笔记数量 >= 5	上下文模式

步骤4：发现命令

动态扫描 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/：

包含 SKILL.md 的子目录（例如 reduce/SKILL.md）

从每个文件的元数据中提取 name: 和 description:。不要硬编码命令列表。

命令类别：

类别	命令	何时显示
核心	/ask, /learn, /next, /help	始终
处理	/reduce, /reflect, /reweave, /verify	始终（从第一天起的所有技能）
维护	/health, /rethink, /remember	始终
演进	/architect, /reseed, /add-domain, /upgrade	始终
元	/tutorial, /graph, /stats	始终

步骤5：渲染

叙事模式（笔记数量 < 5）

这是第一印象。用户是新手或几乎是新手。在列出系统能做什么之前，先解释系统是什么。

叙事模式传达的内容：

Ars Contexta 是什么（一句话）
他们的系统是为了做什么而构建的（如果可用，从 ops/derivation.md 读取）
他们现在可以做什么（具体行动，而非抽象可能性）
系统如何与他们一起成长

--=={ ars contexta : help }==--

您的知识系统已就绪。它将思想
转化为一个连接图，其中每个笔记都能
提升其他所有笔记的价值。

[如果 ops/derivation.md 存在：]
您的系统：[来自衍生的领域描述]

开始使用：

  告诉我一个想法、观察或问题。
  我会将其转化为笔记，并向您展示
  系统如何处理它。

  或者尝试以下之一：

  /ask [问题]    询问关于[领域]的问题——我将
                    从您的知识图中回答
  /learn [主题]     研究[主题]并用发现
                    扩展您的知识图
  /tutorial          逐步了解系统
                     （5分钟）

随着您的知识图增长，您将使用：
  /reduce [来源]   从文章、笔记或任何原始材料中
                    提取见解
  /reflect           发现笔记之间的连接
  /health            检查系统的健康状况

您的系统还从经验中学习：
  /remember             捕获出错的情况
                        （您的系统会记住修正）
  /ask [问题]       询问关于[领域]的问题——答案来自
                        249个方法论笔记和您的
                        系统自己的方法论笔记

随时输入 /help 获取指导。

手动参考（如果存在 manual/ 目录）： 如果知识库包含 manual/ 目录，请在叙事输出中添加：

  如需更深入的指南，请阅读 manual/getting-started.md
  或在 manual/manual.md 中探索完整手册。

叙事模式的关键原则：

对话式，而非列表式
首先展示最简单的入口点（“告诉我一个想法”）
按用户需要的时间分组命令，而非按字母顺序
尽可能引用用户的实际领域
如果教程未完成，请提及：“您有一个未完成的教程（第 N 步，共 5 步）。使用 /tutorial 继续”

上下文模式（笔记数量 >= 5）

用户一直在工作。向他们展示现在正在发生什么以及接下来最有价值的是什么。

上下文模式传达的内容：

当前系统状态（简要指标）
现在需要注意什么（状态感知）
建议的下一步行动（最有价值的一件事）
他们可能还不知道的命令
完整的命令参考

--=={ ars contexta : help }==--

您的系统：[领域] 知识图
  [N] 个笔记，[M] 个连接，[P] 个待处理任务

现在：
  [状态感知观察——选择最多3个最相关的：]
  您的收件箱有 [N] 个项目（最旧：[年龄]）
  [N] 个待处理观察记录——接近 /rethink 阈值
  流水线：[N] 个任务处于 [阶段] 阶段
  [N] 个笔记的连接稀疏（< 2 个链接）

建议：
  [最有价值的下一步行动及其理由]

[如果用户尚未尝试某些命令：]
您可能不知道的命令：
  /remember    捕获出错的情况
               （从摩擦中教导您的系统）
  /graph       可视化探索您的知识图
  /stats       以可共享格式查看知识库指标

所有命令：
  /ask [问题]        查询您的知识系统
  /learn [主题]         研究并扩展您的知识图
  /next                  下一个推荐操作
  /{reduce} [来源]     从材料中提取见解
  /{reflect}             发现笔记之间的连接
  /{reweave}             更新较旧的笔记
  /verify [笔记]        综合质量验证
  /health                运行知识库诊断
  /{rethink}             挑战假设
  /remember              捕获方法论学习
  /architect             基于研究的演进建议
  /reseed                原则性重构
  /add-domain            扩展新领域
  /upgrade               检查技能改进
  /tutorial              交互式演练
  /graph                 知识图探索
  /stats                 知识库指标

状态感知建议逻辑：

选择第一个匹配的条件：

条件	建议
收件箱有项目	`处理您的收件箱：/{reduce} [最旧收件箱项目文件名]`
流水线有待处理任务	`继续处理：/next`
10+ 个观察记录或 5+ 个张力记录	`审查累积的证据：/{rethink}`
存在健康警告	`检查健康状况：/health`
存在笔记，但连接稀疏	`建立连接：/{reflect}`
用户尚未尝试 /learn	`扩展您的知识图：/learn [与其领域相关的主题]`
方法论文件夹有摩擦笔记	`您的系统正在从摩擦中学习——使用 /{rethink} 进行审查`
方法论文件夹有超出衍生原理的笔记	`您的系统有 [N] 个操作学习——使用 /ask 查询它们或浏览 ops/methodology/`
会话累积但未挖掘	`挖掘会话学习：/remember`
知识库健康，无压力	`下一步是什么：/next`

尽可能引用特定文件（例如，实际最旧的收件箱文件名，实际待处理任务描述）。

手册页面建议（如果存在 manual/ 目录）： 根据第一个匹配的状态感知条件，建议相关的手册页面：

条件	手册页面
收件箱有项目	[[workflows]]（处理流水线）
流水线有待处理任务	[[workflows]]（批量处理）
观察记录/张力记录累积	[[meta-skills]]（/rethink 指南）
存在健康警告	[[troubleshooting]]（故障排除）
连接稀疏	[[workflows]]（连接发现）
需要一般性指导	[[getting-started]]（入门指南）

添加：有关详细信息，请参阅 manual/{page}.md

“您可能不知道的命令”逻辑：

通过检查其产物来跟踪用户可能使用过的命令：

如果 ops/sessions/ 中有与学习相关的记录或收件箱中有研究文件，则使用过 /learn
如果 ops/methodology/ 或 ops/observations/ 中有文件，则使用过 /remember
/graph 使用过如果…（无产物，如果笔记数量 > 20 则始终建议）
/stats 使用过如果…（无产物，如果笔记数量 > 10 则始终建议）

显示用户可能尚未尝试的最多3个命令。跳过用户明显使用过的命令。

紧凑模式（–compact 标志）

快速参考。无状态分析。无建议。仅命令。

--=={ ars contexta : help --compact }==--

  /ask [问题]        查询知识系统
  /learn [主题]         研究并扩展知识图
  /next                  下一个推荐操作
  /{reduce} [来源]     提取见解
  /{reflect}             发现连接
  /{reweave}             更新较旧的笔记
  /verify [笔记]        质量验证
  /health                知识库诊断
  /{rethink}             挑战假设
  /remember              捕获方法论学习
  /architect             演进建议
  /reseed                重构系统
  /add-domain            添加新领域
  /upgrade               检查改进
  /tutorial              交互式演练
  /graph                 知识图探索
  /stats                 知识库指标
  /help                  本指南

技能详情模式（help [技能名称]）

当用户请求特定技能的帮助时（例如 /help reduce 或 /help reflect）：

找到技能的 SKILL.md 文件
读取其元数据（名称、描述）和第一部分
显示一个聚焦的指南：

--=={ ars contexta : help /{技能名称} }==--

{来自元数据的描述}

用法：
  /{技能名称} [参数]

示例：
  /{技能名称} inbox/article.md
  /{技能名称} --since 7d

功能：
  {从技能的哲学或第一个方法论部分提取的
   2-3 句摘要}

相关：
  /{相关技能}    {一行描述}

/help ask 的特殊情况： 扩展“功能”部分以提及两个知识层：

功能：
  查询捆绑的方法论知识库（249个
  研究主张）和您本地的方法论笔记
  （位于 ops/methodology/）。答案基于
  特定主张，并应用于您系统的
  配置。

提取流水线位置（在此技能之前和之后是什么）以显示工作流上下文。

手册交叉引用： 如果存在 manual/skills.md，也请检查它以获取有关所请求技能的额外上下文。手册可能包含 SKILL.md 元数据中未包含的领域特定示例和工作流上下文。

渲染规则

最大宽度：76 个字符
无 ANSI 颜色代码
无表情符号
假设为等宽对齐
显示短命令形式（/reduce），而非插件限定形式（/arscontexta:reduce）
来自 derivation-manifest.md 的领域原生名称用花括号括起来（例如 /{reduce}）
当领域名称等于通用名称时，去掉花括号

边缘情况

无 ops/derivation-manifest.md： 对所有命令名称使用通用词汇。

预初始化调用： 如果根本不存在知识库结构（无笔记文件夹，无 ops/），显示最小消息：

Ars Contexta 未在此目录中初始化。
运行 /setup 以创建您的知识系统。

多领域： 如果 ops/derivation-manifest.md 列出了多个领域，则在上下文模式中按领域分组显示命令。