项目介绍
shiji-kb：一个开源的古籍知识工程项目。做了两件事：
第一，用AI将《史记》130篇、57万字全部转化为结构化知识——18类实体近10万次标注、3,185个事件、7,652条关系、675项知识单元；
第二，把整个过程沉淀为26个可复用的知识库构造方法论Skill文档，覆盖从校勘到知识推理的9大阶段。换一部书，管线不变，参数调整，即可构造新的知识库。
传统文史研究的核心困境是人力瓶颈，而中国古典文献的总量以亿字计，这个宝库还没有被充分挖掘。这个项目最开始的初心是要回答一直以来的问题：AI能否把"皓首穷经"从数十年压缩到数周？AI能否把知识变为活的？
当前实践下来答案是肯定的。一个人加一群AI Agent可以完成全部工作。
项目创作者为西瓜（鲍捷），一个研究人工智能知识工程30+年的文史爱好者。
Github地址（开源）：https://github.com/baojie/shiji-kb
在线体验：https://baojie.github.io/shiji-kb
核心成果
| 类别 | 数量 | 说明 |
|---|---|---|
| 文本标注 | 130篇，57.7万字 | 18类实体语义标注，100%覆盖 |
| 实体 | 12,380词条，99,214次标注 | 人名4,112、地名1,861、官职2,158等18类 |
| 事件 | 3,185个，11类事件类型 | 98.7%事件已标注公元纪年（前2700年～前87年） |
| 事件关系 | 7,652条，9种类型 | 含1,876个跨章换乘（互见/共人/共地/同期） |
| 事件地铁图 | 130条线路 | 支持缩放/拖拽/搜索/实体链接/原文引用 |
| 知识单元 | 434事实 + 241技能 | 7,497个实体关联 |
| 方法论Skill | 26个文档，9大阶段 | 可复用，适用于其他任何书籍 |
功能特性
语法高亮：18类实体，一眼看懂谁在哪里做了什么
打开任何一篇，古文不再是黑字白底的方块字——人名、地名、官职、时间、朝代、邦国、氏族、身份、制度、族群、器物、天文、生物、数量、神话、典籍、礼仪、刑法，18类实体各有颜色。平均每6个字就有一个实体被识别上色。对话也被标记——斜体加淡褐底色，让"王侯将相宁有种乎！"从叙述中浮现。
除了语法高亮之外，还做了语义排版（实验状态），词和句层面的工作都开启了。
三家注弹窗：一千年前的注释即点即现（实验中）
裴骃《集解》、司马贞《索隐》、张守节《正义》——已对齐到正文的具体句子。鼠标悬停，注释自动浮现。不用翻书，不用离开页面。
事件知识图谱：3,185个事件 + 7,652条关系
从130篇中提取了3,185个历史事件（战争、继位、政治、改革、家族等11类），98.7%标注了公元纪年。事件之间建立了7,652条关系——因果、延续、包含、对立、互见等9种类型，其中1,876条跨章关系让分散在不同篇章的同一段历史重新连接。
事件地铁图：用地铁线路的方式看历史（实验中）
130篇 = 130条地铁线路，3,185个事件 = 3,185个站点，跨章关系 = 换乘连线。支持缩放、拖拽、搜索，点击站点可跳转到原文。时间轴横跨公元前2700年到前87年——整部《史记》的全景图。
实体索引：12,380个词条，18类分类页面
所有实体汇总为结构化索引，每类一个独立页面（人名、地名、官职、时间、朝代、邦国、器物……共18类）。含595条别名映射（刘邦=沛公=汉王=高祖=高帝=刘季），644处语义消歧。点击任何实体，看它在130篇中的全部出处。
知识单元：434项事实 + 241项可操作的历史技能
事实层：434项知识单元，覆盖人物传记、诸侯国、军事战役等14个主题。每项含定义、上下文、关联实体、原文出处。
技能层：241项从《史记》叙事中提炼的实战案例——治国理政57项（如推恩令：用分封瓦解诸侯）、军事战略54项（如背水一战：置之死地而后生）、外交谈判24项。不是成语，是有时间、人物、过程、结果的完整案例。
十表渲染：两千年来最难用的年表变好用了
十二诸侯年表——15列×637行，362年间14个政权——在纸质书上几乎不可用。现在：表头吸顶、交替行背景色、悬停高亮、表内实体照样标注。
史记争霸游戏（实验中）
基于知识图谱数据的策略游戏。人物能力值来自《史记》记载，势力版图来自标注的地名关系。
游戏仓库：https://github.com/baojie/shiji-kb/tree/main/app/game
26个方法论Skill：换一部书，可上手构建
这是整个项目最有价值的部分，《史记》只是一个起点。 《史记》处理过程中的skill已完整沉淀下来，是一套可复用方法论。
26个Skill文档，覆盖从原始文本到知识应用的9大阶段：
| 阶段 | Skill数 | 核心文档 | 干什么 |
|---|---|---|---|
| 校勘 | 1 | SKILL_01 | 多版本比对，底本校正 |
| 结构分析 | 6 | SKILL_02~02f | 章节切分、段落编号、结构语义分析 |
| 实体构建 | 4 | SKILL_03~03e | 18类NER标注、消歧、多轮反思审查 |
| 事件构建 | 5 | SKILL_04~04e | 事件提取、十表处理、纪年推断、年代审查、年份消歧 |
| 关系构建 | 2 | SKILL_05a~05b | 9种事件关系、人物关系+家谱 |
| 本体构建 | 1 | SKILL_06a | 词表→分类树→OWL/RDF |
| 逻辑推理 | 1 | SKILL_07 | 矛盾检测、规律发现 |
| SKU构造 | 1 | SKILL_08 | 知识单元化 |
| 应用构造 | 3 | SKILL_09~09b | 阅读器、地铁图、游戏化 |
换一本书，需要调整的只是： 实体类型（佛经需增加"佛教术语"类）、体裁分类（编年体和纪传体提示词不同）、别名规则、年份体系。框架不变，参数变。
扩展路线
| 目标 | 字数 | 现状 |
|---|---|---|
| 史记（已完成） | 57万字 | ✅ |
| 汉书、后汉书、三国志 | ~200万字 | 近期 |
| 二十四史全集 | ~4,600万字 | 中期 |
| 资治通鉴系列 | ~700万字 | 中期 |
| 诸子百家、四库全书 | 数亿字 | 远期 |
怎么用这个项目
一、直接在线阅读（零门槛）
打开 https://baojie.github.io/shiji-kb ，选章节即可。
推荐体验路线：
| 顺序 | 看什么 | 链接 |
|---|---|---|
| 1 | 项羽本纪——鸿门宴、乌江自刎，最精彩的叙事 | 007章 |
| 2 | 刺客列传——荆轲刺秦，对话高亮效果最佳 | 086章 |
| 3 | 十二诸侯年表——362年全景，感受表格渲染 | 014章 |
| 4 | 实体索引——按人名/地名/官职分类浏览 | 索引首页 |
| 5 | 事件地铁图——130条线路的全景历史 | 地铁图 |
| 6 | 史记争霸——策略游戏 | 游戏 |
二、搭配AI使用（研究/创作）
git clone https://github.com/baojie/shiji-kb.git
仓库里的结构化数据（JSON/Markdown）可以直接喂给Claude、GPT等大模型：
| 数据目录 | 内容 | 适合问什么 |
|---|---|---|
kg/events/data/ |
3,185个事件+关系 | "秦统一六国的完整时间线" |
kg/entities/data/ |
12,380个实体+别名 | "韩非和李斯的所有交集" |
kg/chronology/data/ |
380位君主在位年+公元映射 | "公元前260年发生了什么" |
kg/genealogy/data/ |
帝王世系图 | "刘邦的后代有谁当了皇帝" |
kg/relations/data/ |
人物关系网络 | "项羽阵营的核心人物关系" |
ontology/skus/ |
675项知识单元 | "《史记》中有哪些外交策略" |
三、用Skill处理其他任何书籍（开发者）
这是项目最大的复用价值。26个Skill文档在 skills/ 目录下，每个都是完整的操作手册。
最简路径：
将这些skill和你的文本，交给claude/或者任何agent，根据这一套方法论，帮我构造一个xxx知识库。
每个Skill文档包含：输入输出规范、标注规则、质检工具、常见错误、反思修正流程。直接照着做就行。
四、做内容创作（素材引擎）
| 创作场景 | 怎么用 |
|---|---|
| 历史小说/剧本 | kg/events/ 查事件时间线，kg/relations/ 查人物关系 |
| 历史游戏 | ontology/skus/ 的241项技能直接转化为游戏技能卡 |
| 短剧/短视频 | ontology/eureka.md 里的洞见就是现成的选题 |
| 教学备课 | 实体索引页面按类别浏览，配合三家注弹窗 |
| 学术研究 | 事件关系做一致性检验，自动发现记载矛盾 |
知识结构化之后，会发生什么
项目在知识提取过程中意外发现了20多个跨章洞察——这些不是预设的研究假设，而是知识图谱结构化后自然涌现的模式。
核心价值
这个项目的核心价值不是"给《史记》加了颜色"——是把"书变成知识库"这件事的完整方法论开源了。
26个Skill、9大阶段、每个工序都有lint和validate工具。一个人加AI，用同一条管线，可以处理任何书籍。《史记》57万字是第一个试验田，二十四史4,600万字是下一步。
最终愿景：建立一个由AI Agent维护和持续进化的知识网络，让任何人都能以问答、可视化、推理的方式探索数千年的智慧。
GitHub：https://github.com/baojie/shiji-kb