知识库约束生成（Knowledge-constrained Generation）
定义
以预置的知识库（模板、风格样本、参考资料）作为生成边界，让 Agent 不再从空白上下文开始写作，从而稳定长文的风格、结构和引用来源。
适用场景
- 个人创作者需要持续产出同风格的长文。
- 已经积累了一定的模板、样本和参考资料，但分散在不同地方。
- 不希望每次都重新教 AI"我想要的风格"。
操作要点
- 把素材集中存储：模板、风格样本、标题与开头模式、参考资料统一放入可被 Agent 调用的位置。
- 把知识库作为默认上下文：每次写作都自动加载，而不是可选附加。
- 风格样本要具体：直接复制多段历史文本，比"简洁、有力"这类描述更有效。
- 定期清理：剔除过时或低质资料，避免污染成稿。
- 与"先研究后写作"配合：知识库负责稳定风格，研究负责补足事实。
与相近方法的区别
- 与"提示词模板"不同：知识库约束强调素材本身，提示词模板强调触发方式。
- 与"检索增强生成（RAG）"同源但范围更广：知识库不仅是检索库，还包括风格和结构样本。
- 与 SRC-LEARN-005 的"先规划后逐章写作"在分阶段上有结构相似性，但目标不同：学生写研究报告 vs. 自媒体长文。
限制
- 知识库建设需要前期投入，不能一次到位。
- 知识库杂乱或资料不可靠时，反而会放大错误。
- 不是效率加速器：减少重复提示，但不会让单次写作更快。
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