Knowledge Forge

VérifiéSûr

Synthétise les données de session et l'analyse de projet en notes markdown structurées compatibles Obsidian, avec métadonnées, tags et liens. Crée des journaux de session quotidiens, des fichiers d'index de projet et des notes d'architecture. Aide à maintenir une base de connaissances connectée en générant automatiquement des tags et des liens bidirectionnels entre les notes.

Spar Skills Guide Bot
DocumentationIntermédiaire
02/06/2026
Claude Code
#obsidian#knowledge-management#note-taking#automation#devlog

Recommandé pour

Synthèse automatique

Transforme des données de session brutes en notes markdown structurées pour Obsidian, avec frontmatter, tags et liens automatiques.

Points forts

  • Automatisation de la création de notes de projet et de session
  • Génération intelligente de tags basée sur le code et les commits
  • Création de liens bidirectionnels entre les notes pour une navigation fluide

Limites

  • Dépend de la qualité des données récoltées en amont
  • Peut nécessiter des ajustements manuels après génération
  • Structure imposée pouvant ne pas convenir à tous les workflows
Quand l'utiliser

Utilisez cette compétence lorsque vous souhaitez maintenir un base de connaissances structurée et interconnectée à partir de sessions de développement.

Quand l'éviter

Évitez-la si vous préférez une prise de notes libre sans contrainte de format ou si les données d'entrée sont trop hétérogènes.

Analyse de sécurité

Sûr
Score qualité95/100

The skill only uses safe tools (Read, Write, Grep, Glob) to read cached data and write markdown notes to a specified directory. No shell execution, network access, or data exfiltration risks are present. The Python script mentioned is not automatically executed; the agent would implement the synthesis using its own capabilities.

Aucun point d'attention détecté

Comment cette analyse est faite

Exemples

Synthesize today's session
Synthesize notes from today's session for the ATLAS-main project.
Create project index
Create project notes for ATLAS-main.
Forge all pending data
Forge knowledge from all cached harvest data.

name: knowledge-forge description: | Synthesizes harvested session data and project analysis into structured Obsidian-compatible markdown notes with proper frontmatter, tags, and links.

Triggers: "synthesize notes", "create project notes", "forge knowledge", "/forge" version: 1.0.0 author: Claude Code allowed-tools:

  • Read
  • Write
  • Grep
  • Glob

Knowledge Forge

Transforms raw harvested data into beautiful, interconnected Obsidian notes.

What It Creates

Session Notes (Daily Rollups)

---
date: 2026-01-19
project: ATLAS-main
type: session-log
tags: [devlog, atlas, python, api]
commits: 5
lines_changed: "+234/-45"
---

# Session Log: ATLAS-main

## Summary
Implemented chat API endpoints and added comprehensive test coverage.

## Commits
- `abc1234` feat(api): add chat endpoint
- `def5678` test: add API client tests
- `ghi9012` fix: handle timeout errors

## Files Changed
| File | Changes |
|------|---------|
| src/api/client.py | +45/-12 |
| tests/test_api.py | +120/-0 |

## Decisions Made
- Used httpx for async HTTP support
- Implemented exponential backoff for retries

## Related
- [[ATLAS-main/_index]]
- [[2026-01-18]] (previous session)

Project Index Notes

---
project: ATLAS-main
type: project-index
created: 2025-10-15
last_updated: 2026-01-19
status: active
tags: [project, atlas, python, ai]
---

# ATLAS-main

> AI-powered knowledge management and agent orchestration platform.

## Quick Stats
| Metric | Value |
|--------|-------|
| Total Lines | 45,230 |
| Languages | Python, TypeScript, YAML |
| Commits | 847 |
| Contributors | 3 |

## Tech Stack
- **Backend**: FastAPI, LangChain
- **Frontend**: Next.js, Tailwind
- **Database**: PostgreSQL, Qdrant
- **Infrastructure**: Docker, Vercel

## Recent Activity
![[sessions/2026-01-19]]
![[sessions/2026-01-18]]

## Architecture
![[architecture]]

## Changelog
![[changelog]]

Architecture Notes

Auto-generated from codebase analysis:

---
project: ATLAS-main
type: architecture
generated: 2026-01-19
---

# Architecture: ATLAS-main

## Directory Structure

ATLAS-main/ ├── src/ │ ├── api/ # FastAPI endpoints │ ├── agents/ # LangChain agents │ ├── models/ # Pydantic models │ └── utils/ # Shared utilities ├── dashboard/ # Next.js frontend ├── tests/ # Test suite └── docs/ # Documentation


## Key Components
...

Tag Generation

Automatically generates tags based on:

  • Tech stack detected
  • File types modified
  • Commit message keywords
  • Project category

Example tag extraction:

content = "Implemented FastAPI endpoint for chat"
# Generates: [api, fastapi, chat, backend]

Link Generation

Creates bidirectional links:

  • [[project/_index]] - Project home
  • [[sessions/YYYY-MM-DD]] - Daily sessions
  • [[Developer-Log/YYYY-MM-DD]] - Cross-project daily
  • [[project/architecture]] - Architecture docs
  • [[project/changelog]] - Changelog

Usage

# Synthesize from cached harvest data
python synthesize.py --input ~/.cache/devlog/ATLAS_20260119.json

# Synthesize all pending cache files
python synthesize.py --all

# Preview without writing
python synthesize.py --dry-run --input data.json

Output Locations

Notes are written to Vaultage:

~/Documents/Vaultage/
├── 01_Projects/
│   └── {project}/
│       ├── _index.md
│       ├── sessions/
│       │   └── YYYY-MM-DD.md
│       ├── architecture.md
│       └── changelog.md
└── 06_Metadata/
    └── Developer-Log/
        └── YYYY-MM-DD.md

Du fichier au premier essai

Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.

Consulter la source et ses fichiers annexes

Ce téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.

1. Télécharger le fichier

Télécharger SKILL.md

Depuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/knowledge-forge-mmh8qqf5/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.

Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.

mkdir -p '.skill-downloads/knowledge-forge-mmh8qqf5' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/knowledge-forge-mmh8qqf5/download' --output '.skill-downloads/knowledge-forge-mmh8qqf5/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/knowledge-forge-mmh8qqf5/SKILL.md.part' '.skill-downloads/knowledge-forge-mmh8qqf5/SKILL.md'

2. Vérifier les prérequis

Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.

Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.

Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.

3. Charger la skill

Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.

Claude Code
test -f '.skill-downloads/knowledge-forge-mmh8qqf5/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/knowledge-forge-mmh8qqf5/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/knowledge-forge' && cp -R '.skill-downloads/knowledge-forge-mmh8qqf5' '.claude/skills/knowledge-forge'

OpenSkills

OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.

Installation officielle d’OpenSkills
openskills install './.skill-downloads/knowledge-forge-mmh8qqf5'

openskills read 'knowledge-forge-mmh8qqf5'

La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.

Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.

openskills sync

Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.

4. Faire un premier essai

Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :

Lis .skill-downloads/knowledge-forge-mmh8qqf5/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.

Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.

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