Extract Business Entity

指令

1. 多维识别: 除了识别名词外，关注代码中的 Model/DTO 定义或文档中的业务术语。
2. 关系推断: 如果文中提到"用户创建订单"，应自动推断并记录"用户"与"订单"的 1:N 关系。
3. 术语对齐: 优先使用项目已有的命名规范（如已存在 Schema，则沿用其字段名）。
4. 缺省处理: 未明确信息标记为"待确认"，基于逻辑推断的信息需注明"(推断)"。
5. 结果存储: 提取完成后，使用 save-extraction.mjs 脚本保存结果到数据库或文件。

存储脚本

提取完成后，调用存储脚本保存结果：

node save-extraction.mjs --source "<source_file>" --output "<output_file>"

数据库表结构

CREATE TABLE business_entities (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    entity_name TEXT NOT NULL,
    source_file TEXT,
    source_hash TEXT,
    business_description TEXT,
    attributes TEXT,  -- JSON
    lifecycle TEXT,   -- JSON
    relationships TEXT, -- JSON
    data_flow TEXT,   -- JSON
    related_systems TEXT, -- JSON
    created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

CREATE TABLE entity_relationships (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    source_entity TEXT NOT NULL,
    target_entity TEXT NOT NULL,
    relationship_type TEXT NOT NULL,
    description TEXT,
    source_hash TEXT,
    created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

使用示例

通过 AI 助手调用

1. AI 助手读取文档内容
2. 按照 SKILL.md 格式提取业务实体
3. 调用 save-extraction.mjs 保存结果
4. 返回提取结果给用户

命令行调用

# 从文件提取并保存
node save-extraction.mjs --input document.md --output entities.json

# 查看已保存的实体
node save-extraction.mjs --list

# 按来源查询
node save-extraction.mjs --query "fidelity"