给任意一张笔记执行「本地发芽 → 外部发芽 → 专家拷问」三层循环，生成一份结构化发芽报告，帮助碎片想法长成有根有据的永久笔记。
核心原则：不修改原笔记，只做连接与启发。 发芽不是分类信息，而是从记录中生长洞察；拷问不是结构化审查，而是帮你把想法想透。
不挑笔记格式：Obsidian 卡片、普通 markdown 文件、直接粘贴的一段文字都可以。Obsidian / Logseq / Foam 等支持 wikilink 的工具用户获得完整体验。
| Skill 名 | hehe-note-sprout |
| 做什么 | 笔记三层发芽 + 结构化发芽报告 |
| 最低门槛 | 一段笔记文字（粘贴即可）；有笔记库解锁本地发芽，Obsidian 等 wikilink 工具解锁完整体验 |
| 适用人群 | 卡片笔记实践者、知识管理爱好者、想把想法想透的写作者 |
- 三层循环：本地发芽（库内关联网络）→ 外部发芽（跨领域故事串讲）→ 专家拷问（对话式拆解）。
- 本地洞察是你的独特优势：纯联网 AI 工具能搜外部案例，但看不见你自己知识库里隐含的 pattern——本地发芽做的就是这件事。
- 故事串讲，不是分类汇总：每个外部案例完整展开（背景→冲突→行动→结果→洞察），结尾有自己提炼的 Aha 瞬间 + 可追溯的参考链接。
- 对话式拷问，不是检查清单：像一位严厉的教练，直接指出逻辑漏洞，追问前提和代价，最后逼你厘清真实立场。
- 发芽标记（可选）：已发芽笔记文件名加
🌱，末尾追加发芽区块，全库 wikilink 自动同步——幂等设计，重跑安全。
把 Skill 装好后，对着 AI 工具直接说：
给这张卡片发芽：[[20260827-我关于产品优先级的一个判断]]
发芽报告会自动生成在这张笔记的旁边（{生成日期}-我关于产品优先级的一个判断-发芽报告.md），与笔记放一起、就近查看。
没有知识库也可以——直接粘贴一段文字：
给这段笔记发芽：
「……（粘贴内容）……」
（没有笔记库时自动走「外部发芽 + 专家拷问」两层模式）
即可得到一份发芽报告：
- 🌱 种子摘要（2-3 句话确认地基）
- 🔗 本地笔记的洞察（你库里的关联网络，每条附原文链接）
- 🌐 网络洞察（3-5 个跨领域故事，每个有种子引子 + Aha 瞬间 + 参考链接）
- 🔍 拷问（对话式拆解，追问前提、代价与动机）
- 💡 发芽建议（2-3 个可执行动作）
把仓库克隆到对应 AI 工具的 skills 目录即可：
git clone https://github.com/2025Emma/hehe-note-sprout.git \
~/.claude/skills/hehe-note-sproutgit clone https://github.com/2025Emma/hehe-note-sprout.git \
~/.codex/skills/hehe-note-sproutgit clone https://github.com/2025Emma/hehe-note-sprout.git \
~/.workbuddy/skills/hehe-note-sprout安装后无需「背命令」。直接用自然语言描述需求，AI 工具会按 Skill 描述自动触发。
无需配置即可使用。发芽报告默认生成在原笔记所在目录（笔记.md 旁会生成 {YYYYMMDD}-主题-发芽报告.md），与笔记放一起。
可选：自定义跳过目录（全库搜索/链接同步时忽略，默认已跳过 .obsidian、.trash、.git、node_modules）。有大型归档或收件箱目录时可告诉 AI，例如：
全库搜索和链接同步时，跳过我的 Archives/ 和 Inbox/ 目录
文件名约定（可选）：笔记带 YYYYMMDD- 日期前缀也能正常识别；没有前缀不影响使用。
支持以下自然语言触发（不限于此）：
| 你想做的事 | 直接说 |
|---|---|
| 发芽一张卡 | 「给这张卡片发芽」「笔记发芽」 |
| 找关联 | 「这张笔记和库里哪些笔记有关」 |
| 补视角 | 「补充视角」「帮我找跨领域案例」 |
| 压力测试 | 「压力测试这张笔记」「拷问一下这个判断」 |
| 批量发芽 | 「把没发芽的都发芽」「哪些笔记还没发芽」 |
默认行为：发芽报告生成在原笔记所在目录，不修改原笔记正文。没有笔记库、直接粘贴内容时，自动走「外部发芽 + 专家拷问」两层模式，报告省略本地洞察章节。 发芽标记（改文件名加 🌱 + 全库 wikilink 同步）首次执行前，AI 必须先向你确认；你授权一次后，后续即可默认执行。任何一次说「只出报告不改卡片」，当次就跳过标记。
从你的笔记提取种子关键词（tags / 标题 / wikilink / 全文概念），多路搜索你的笔记库：已有连接反向搜索 → 标签匹配 → 标题匹配 → 全文关键词。输出 Top 5-8 张最相关的本地笔记，并写出关联的深度解读——不只是列链接，而是解释"这两张笔记放在一起会产生什么新洞察"。非 wikilink 环境下「已有连接」维度自动跳过，其余搜索照常；没有笔记库时整层跳过。
不是分类汇总搜索结果，而是跨领域故事串讲：3-5 个有真实人物、时间、转折的完整故事，每个故事有「🌱 种子引子」（因为笔记提到 XX，让我想到 YY）、起承转合的展开、自己提炼的「✨ Aha 瞬间」，以及可追溯的「📎 参考文档链接」。跨领域跨度越大，冲击力越强。
用「专家镜片」做对话式拆解。默认组合：段永平式（本质维度）+ 快刀青衣式（落地维度）；另有乔布斯式、Karpathy 式、罗振宇式可按笔记类型路由。每张镜片都带「核心框架 + 最适合拷问 + 主要盲区」，完整定义见 references/expert-lens-registry.md（自包含，不依赖外部 Skill）。
拷问覆盖逻辑谬误、前提追问、代价计算、概念澄清、边界追问、动机追问中的至少 3-4 个维度，像一段连续的对话，不用表格、不分点。
hehe-note-sprout/
├── README.md # 本文件
├── SKILL.md # 主入口：触发条件、三层循环、发芽标记、安全闸门
└── references/
├── germination-protocol.md # 三层循环详细规则（关键词提取、排序、质量清单）
├── expert-lens-registry.md # 专家镜片注册表（自包含：框架/盲区/选择矩阵）
└── output-template.md # 发芽报告模板与写作规范
- 绝不修改原笔记正文：报告单独存放；发芽标记只会改文件名（加 🌱）和在文件末尾追加区块，正文观点、论述、案例保持原样。
- 发芽标记需授权：仅适用于 Obsidian / Logseq / Foam 等支持 wikilink 的工具。改文件名 + 全库 wikilink 同步是有破坏性的操作，首次执行前 AI 必须向你说明并征得同意。
- 幂等可重跑：改名映射、防双 🌱 正则、区块追加都做了幂等设计，重复执行不会重复标记。
- 外部搜索结果标注来源与日期，不承诺权威性；专家拷问使用「某某式判断框架」，不声称名人在场。
- 你的知识库内容不会被写入 Skill 本身——分享 Skill 不会泄露任何笔记。
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