写技术方案最痛苦的从来不是"写"本身，而是写之前的"找"——找规范、找制度、找历史方案、找上次评审的修改意见。这篇文章记录我怎么用 Claude Code Skill + WeKnora RAG，把"找资料→写方案→归档"这条链路压缩成一句话的事。
一、先说痛点：写方案的时间，一半花在找资料上
在企业里写过方案的人应该都有这个感受：
不是写不出来，是素材找不到。
运维规范不知道在哪台服务器的哪个文件夹，上次的安全制度修订版还在张三的邮箱里，去年写过的类似方案……忘了存哪儿了。每次接一个"写份 XX 方案"的需求，光"找齐素材"这一步就能花掉半天。
找完之后还不算完：
- 格式不统一：每个人写的方案结构不同，评审时反复打回；
- 知识不沉淀：方案写完存在本地，下次同事遇到类似需求，又得从头找；
- 知识库形同虚设：公司部署了 WeKnora / RAG 平台，但没人主动往里查、往里存，内容越来越旧。
核心矛盾：企业知识库里有数据，但"检索 → 写作 → 归档"这条链路太长、太割裂，人不愿意走完整个闭环。
如果能把这三步压缩成一句话呢？
二、解决方案：给 Claude Code 装一个"知识库遥控器"
我写的方案是 scheme-writer，一个 Claude Code Skill——你可以理解为 Claude Code 的"插件"，让 AI Agent 获得连接企业知识库（WeKnora）的能力。
这个skill我已经开源，放到github上：https://github.com/xiejava1018/myopenclaw-skills/blob/master/scheme-writer
一句话就能启动完整流程：
帮我参考知识库中的资料写一份《风险监测的管理制度》方案，写完归档到《02_管理制度》
AI 自动完成全部工作：
整个过程，只说了一句话。AI 帮你做了三件事：
| 步骤 | AI做了什么 | 用户需要做什么 |
|---|---|---|
| 检索 | 从 WeKnora 语义检索相关文档片段 | 什么都不用做 |
| 写作 | 基于真实素材生成结构化方案 | 确认大纲，审核终稿 |
| 归档 | 方案自动上传回知识库 | 确认一下就完事 |
📌 插图：AI 通过 scheme-writer 的skill 生成的《风险监测的管理制度》目录结构截图
📌 插图：scheme-writer 写完方案后归档到 企业知识库（WeKnora）形成知识的截图
可以看到通过scheme-writer到知识库中找资料进行编排方案文档，比人去写方案要全面、严谨、效率更好，还可以很直观的看到编写的文档参考资料都来自哪里，使编写的方案更权威。
三、架构长什么样
scheme-writer 的核心是让 Claude Code 通过一组 Python 脚本与 WeKnora 的 REST API 对接，实现语义检索、文档上传、知识库管理等功能。
三层架构：
- 对话层：用户在 Claude Code 里自然语言输入，AI 理解意图后调用脚本；
- 脚本层：
kb_search（检索）、kb_list（列库）、kb_docs（文档清单）、kb_upload（上传）、init（配置），各司其职； - API 层：通过统一的
kb_http客户端与 WeKnora 通信，错误归一化、认证统一处理。
对于用户来说，这三层是透明的——你只需要说话，AI 帮你调库。
四、多来源怎么办
现实世界里，知识库往往不止一个：运维一个空间、安全一个空间、开发一个空间，各自独立部署，各自独立认证。
scheme-writer v1.3 支持同时连接多个来源，一句话就能跨库检索：
从运维空间的《技术规范库》和安全部的《漏洞库》一起查 K8s 相关风险
AI 会从两个不同部门的知识库同时检索，合并结果后综合分析：
部分失败不致命：如果某个来源临时挂了（网络抖动 / Key 过期），其他来源的结果照常返回，不会因为一个部门的服务抖动导致整个方案写不出来。
五、四个实际使用场景
场景 1：一句话写方案（最常用）
请参考xiejava的个人知识库中方案库的内容，帮我规划一个LLM wiki知识库的方案。写完归档到《方案库》
AI 自动：检索 → 写大纲 → 你确认 → 展开完整方案 → 确认归档 → 上传。
写完后，会和你确认要不要归档到WeKnora。
scheme-writer 自动完成上传入知识库
然后就可以在WeKnora知识库中看到并且可以在后续直接查询和引用了。
场景 2：跨部门知识融合
安全部门的漏洞库和运维部门的技术规范库是两个独立空间，但写安全运营方案时两边都得查。一条指令搞定：
从安全部门的《漏洞库》和运维空间的《技术规范库》一起查漏洞修复流程，写一份漏洞管理方案
可以看到scheme-writer 从多个知识库空间及网上搜集参考资料形成方案文档。
在方案中列出了资料多个来源的出处，包括参考的行业标准的等。
最后看归档到知识库中的效果
场景 3：知识库盘点
新接手一个项目，不知道知识库里都存了什么：
列一下所有来源的库，看看都有些什么
AI 执行 kb_list.py --all，列出全部来源的所有知识库，包括文档数、chunk 数、连通状态。
场景 4：诊断"为什么搜不到"
知识库里有文档，但检索返回空？可以通过scheme-writer 对知识库进行健康检查 AI 自动调 kb_docs.py 检查每个文档的 parse_status，定位是"文档还在解析中"还是"向量化索引有问题"。
请对 xiejava的个人知识库 进行健康检查
六、效果对比
| 维度 | 传统方式 | scheme-writer |
|---|---|---|
| 找资料 | 手动翻多个系统，30min+ | 一句话语义检索，10s |
| 写方案 | 从空白页开始，2-4h | 基于真实素材生成，含审核 30min |
| 归档 | 手动上传，经常忘 | AI 提示归档，确认即完成 |
| 格式 | 各写各的 | 统一 8 章节骨架 |
| 知识复用 | 下次重新找 | 已归档，下次检索命中 |
七、快速上手
前置条件
- 已安装 Claude Code
- 已部署 WeKnora 实例（参见我的上一篇文章）
- Python 3.10+
安装
| |
安装完成后就可以在claude code中直接使用这个scheme-writer的skill技能
首次使用
直接在 Claude Code 里说：
帮我写一份 XX 方案
Claude 会自动检测配置状态，在对话内引导你完成首次来源配置——全程不需要切终端，像填表一样一步步完成。
配置多来源
加一个来源：安全部门的知识库
Claude 会引导输入名称、URL、API Key，然后自动探测连通性、发现可用知识库、设置别名。
这个URL和API Key是WeKnora的知识库空间的API 和 API Key ，具体可以在WeKnora的知识库空间的API信息中找到。
八、写在最后
scheme-writer 解决的不是"AI 会不会写方案"的问题——Claude 本身就能写方案。它解决的是最后一公里的断点：
- 素材在哪？ → 语义检索，AI 帮你找；
- 格式怎么统一？ → 内置方案骨架，保证一致；
- 写完怎么沉淀？ → 一键归档，知识自增长。
好的知识管理不是让人适应系统，而是让系统适应人的工作流。给 Claude Code 装一个"知识库遥控器"，你会发现——方案写起来快了，知识库也终于"活"了。
这个skill我已经开源，放到github上：https://github.com/xiejava1018/myopenclaw-skills/blob/master/scheme-writer 欢迎大家使用并提建议。
相关阅读：
- 上期：腾讯开源 WeKnora 知识库部署实战（含踩坑排查）
- 上期：让AI帮你养知识库LLM-Wiki与Obsidian和Claude的实践
- WeKnora — 腾讯开源 LLM 知识框架
- Claude Code Skills 文档
如果你也在用 Claude Code，又正好有个想用起来的知识库，不妨试试这个思路。有问题欢迎留言交流。