AI 知识工程反馈循环

AI 知识工程反馈循环，是把资料收集、结构化、检索、使用和修正连成一个闭环。它的目标不是堆更多笔记，而是让知识在被调用、被验证、被修正的过程中变得更可靠。

循环结构

知识工程可以拆成五步：

捕获：保存原始资料和必要元数据。
抽取：识别实体、概念、流程、决策和反例。
连接：把新资料放进已有主题、索引和关系网。
使用：在检索、问答、写作、编码或决策中调用知识。
反馈：把误判、缺口、重复和新连接写回知识库。

如果只有捕获和抽取，没有使用后的反馈，知识库会很快变成静态归档。

Hooks 与检查脚本

反馈循环可以通过 hooks 和检查脚本固化：

入库后检查链接、标题、标签、索引和日志是否同步。
发布前检查是否泄露本地路径、原始 raw 元数据或未解析 wikilink。
检索后记录哪些页面有用、哪些页面缺失或需要重写。
生成内容后把验证失败的原因回填到页面或流程说明中。

这和智能体反馈循环是一致的：执行不是终点，验证和回写才让系统持续进化。

与上下文工程的关系

上下文工程解决一次任务如何组织输入；知识工程反馈循环解决长期如何让这些输入变得越来越好。前者是任务层，后者是系统层。