dbskill 问题单元模板深度解析：从 YAML frontmatter 到 QST 内容单元的实战指南

dbskill 问题单元模板深度解析：从 YAML frontmatter 到 QST 内容单元的实战指南

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导读

dbs-content-system 是 dontbesilent 内容结构化系统的核心 skill，它把本地大量文稿、推文、选题、案例和课程稿搭成一个可持续生长的内容工程，而**问题单元（QST）**是其中定义「内容要回答什么问题」的骨架单元。本篇以仓库中的 问题单元模板 为蓝本，结合同目录下的概念、观点、案例、方案四份模板、内容单元字段规范 与 generate-unit-draft.js 等源码，完整讲解 QST 单元的字段语义、手写/脚本生成两种落盘方式、与其他单元的关系建立，以及它在「审计 → 样本 → 批量 → 全量」四档工作流中的实际用途。读完你将能够独立创建一份合格的问题单元，并理解它如何支撑主题地图与选题装配。

一、问题单元在内容结构化系统中的定位

1.1 五类内容单元的最小语义对象

dbs-content-system的第四原则是「对象不是文件，而是内容单元」：内容不被当作文件夹来整理，而是被拆成可复用的最小语义对象。首期只保留 5 类：

前缀	类型	职责
QST	问题单元	记录一个值得回答的问题原句、问题类型与适用人群
CON	概念单元	固定一个概念的稳定定义与其功能
OPI	观点单元	固定核心判断、适用范围与重要性
CAS	案例单元	记录案例主体、摘要、过程与结果
SOL	方案单元	记录目标问题、方案摘要、动作步骤与预期结果

其中QST处于抽取链路的最前端：在 首批样本自动抽取协议 中，每篇样本文稿强制抽取的第一个单元就是「1 个主问题单元QST」，随后才是观点OPI、概念CON、案例CAS与方案SOL。

1.2 QST 单元要回答的两个问题

从模板与字段规范看，问题单元回答两个问题：

1. 内容在问什么——由question_text（问题原句）与question_type（问题类型）承载；
2. 这个问题为谁、为哪些选题而存在——由user_stage（用户阶段）与applicable_topics（适用选题）承载。

二、问题单元模板逐字段解析

2.1 完整模板原文

仓库中的 问题单元模板 全文如下：

--- id: QST-YYYYMMDD-001 type: 问题单元 title: 标题 source_documents: - SRC-* source_authors: - 待补 themes: - 主题 keywords: - 关键词 status: 待核对 canonical: true version: 1 created_at: YYYY-MM-DD updated_at: YYYY-MM-DD question_text: 问题原句 question_type: 认知问题 user_stage: 起步期 applicable_topics: - 适用选题 relationships: [] --- ## 核心内容 ## 来源依据 ## 使用场景 ## 关联单元 ## 备注

2.2 通用字段（五类单元共用）

根据 内容单元字段规范，每个内容单元必须包含以下 13 个通用字段：

字段	含义	取值建议
id	单元唯一标识	QST-YYYYMMDD-001形式，日期+三位序号
type	单元类型	固定为问题单元
title	标题	一句话概括问题主题
source_documents	来源文档 ID	默认SRC-*，后替换为真实来源
source_authors	来源作者	默认待补
themes	所属主题	一个或多个主题词
keywords	关键词	供检索与聚类
status	状态	默认待核对
canonical	是否主单元	合并去重时true者为主单元
version	版本号	语义变化才递增
created_at/updated_at	创建/更新时间	YYYY-MM-DD
relationships	关联关系	空为[]

2.3 类型专属字段（问题单元独有）

除通用字段外，问题单元多出 4 个专属字段：

字段	含义	示例
question_text	问题原句	用户真实提出的问题，尽量保持原话
question_type	问题类型	认知问题/方法问题（见 2.4 判定规则）
user_stage	用户所处阶段	起步期、成长期等
applicable_topics	适用选题	该问题可以支撑的选题列表

2.4question_type的判定口径（来自抽取器源码）

虽然模板中question_type默认写认知问题，但 extract-sample-units.js 中的detectQuestionType函数给出了可操作的判定规则：

• 命中为什么 / 本质 / 根本 / 误区 / 错在→认知问题；
• 命中怎么 / 如何 / 怎样 / 步骤 / 路径 / 开始 / 落地→方法问题；
• 两者都不命中 →待人工复核。

这提醒我们：手工填写时也应遵循同一口径，保证全库判断一致。

三、从模板到真实单元：两种落盘方式

3.1 手工填写：最小合格样例

把模板中的占位符替换为真实内容即可：

--- id: QST-20260602-192 type: 问题单元 title: 什么样的兴趣能真正变现 source_documents: - SRC-20260602-011 source_authors: - dontbesilent themes: - 兴趣变现 keywords: - 生产型兴趣 - 变现 status: 待核对 canonical: true version: 1 created_at: 2026-06-02 updated_at: 2026-06-02 question_text: 什么样的兴趣属于可以变现的生产型兴趣，以及怎样把兴趣、能力和具体业务接起来，做成可持续增长？ question_type: 认知问题 user_stage: 起步期 applicable_topics: - 年轻人怎么赚钱 relationships: [] --- ## 核心内容 什么样的兴趣可以变成钱，是内容库里反复出现的主问题。本单元将其固定为可复用问题节点，供主题地图与装配稿引用。 ## 来源依据 来源文稿《兴趣变现实操》核心段落；`SRC-20260602-011`。 ## 使用场景 - 兴趣变现主题地图的主问题 - 「年轻人怎么赚钱」选题装配稿的开场问题 ## 关联单元 - [[CON-20260602-190|生产型兴趣]]（解释） - [[OPI-20260602-200|兴趣变现三要素]]（回应） ## 备注 `question_type` 按规则命中「为什么/本质」判为认知问题；待人工核对 `user_stage` 是否覆盖成长期人群。

注意：模板中question_text: 问题原句、question_type: 认知问题、user_stage: 起步期等默认值应当被替换为真实内容；relationships: []在建立关系后要按 内容单元关系规则 的格式改写。

3.2 脚本生成：generate-unit-draft.js

手工从零写空文件容易出错。dbs-content-system自带 generate-unit-draft.js，它会读取模板并替换占位符。用法：

node 07-脚本与工具/generate-unit-draft.js <QST|CON|OPI|CAS|SOL> <YYYYMMDD> <序号3位> <标题> [sourceId] [theme] [keyword] [author]

生成 QST 单元的例子：

node 07-脚本与工具/generate-unit-draft.js QST 20260602 192 什么样的兴趣能真正变现 SRC-20260602-011 兴趣变现 生产型兴趣 dontbesilent

从源码看该脚本的核心行为：

• id拼接规则为${prefix}-${date}-${seq}，即QST-20260602-192；
• 类型前缀映射（typeMap）把QST指向问题单元/问题单元模板.md；
• 输出目录为02-内容单元库/问题单元/，文件名固定为ID_标题.md，例如QST-20260602-192_什么样的兴趣能真正变现.md；
• 通过正则替换模板中的QST-YYYYMMDD-001、title: 标题、SRC-*、待补、主题、关键词、created_at、updated_at等占位符；
• 若目标文件已存在会直接报错退出，避免覆盖。

3.3 样本抽取：extract-sample-units.js 自动产出 QST

在首批样本阶段，推荐直接用 extract-sample-units.js 从样本文稿批量抽取：

node 07-脚本与工具/extract-sample-units.js --files '完整副本/兴趣变现.md,完整副本/找生意.md'

从源码可以推断，该脚本会：先对每个来源做分类（成稿、短稿、推文合集等），再从正文中提取问题原句（buildMainQuestion），调用detectQuestionType判定question_type，用inferTheme推断themes，并自动生成nextId序号（扫描02-内容单元库/问题单元/下已有QST-YYYYMMDD-前缀文件取最大值 +1），最后落盘到02-内容单元库/问题单元/并更新抽取日志与处理状态总览。脚本产出的仍是「草稿」，需要按 新增文稿进入系统流程 人工复核。

四、问题单元如何与其他单元建立关系

4.1 四种允许的关系类型

内容单元关系规则 规定第一期只允许 4 类关系：

关系	语义	典型方向
回应	直接回应另一个问题、判断或方案	回应方 → 被回应对象
解释	概念解释问题、观点或方案	概念单元 → 被解释对象
证明	案例证明观点、方案或问题判断	案例单元 → 被证明对象
冲突	判断方向、适用边界或结论直接冲突	建议双向建立并补note

4.2 relationships 的两种写法

空关系（模板默认）：

relationships: []

存在关系时（内容单元字段规范 示例）：

relationships: - type: 解释 target: CON-20260602-001 note: 用于定义判断边界

问题单元最常见的两种关系是：

• 被解释：概念单元（CON）用解释指向问题单元，把问题中出现的术语边界固定下来；
• 被回应：观点单元（OPI）用回应指向问题单元，表示该观点是对这个问题的直接回答。

4.3 正文中的链接纪律

SKILL.md 明确：frontmatter 中的id、relationships.target保留结构化 ID；正文里引用其他内容单元、主题地图、装配稿时统一写[[文件名]]。对应地，fill-obsidian-links.js 会把正文中的结构化 ID 补成[[文件名]]，方便在 Obsidian 中看到节点关系。

五、问题单元在四档工作流中的用途

dbs-content-system固定分为审计、样本、批量、全量四个模式，默认永远从审计模式进入，闸门全过才升档。QST 单元在其中的角色：

阶段	QST 的产出要求
审计模式	不产出单元，只锁定边界与规模
样本模式	每篇样本文稿至少强制抽取 1 个主 QST，并补齐source_documents、themes、keywords、relationships
批量模式	按批次推进，来源分类器先分流，每批复盘字段/关系/去重是否变动
全量模式	以既有规则滚动扩展覆盖率，不得重新发明字段、关系或去重类型

进入「样本模式 → 批量模式」的闸门中，明确要求「QST / CON / OPI / CAS / SOL的判断口径已经稳定」以及「回应 / 解释 / 证明 / 冲突的关系口径已经稳定」，因此问题单元的question_type判定规则与关系方向纪律，直接决定系统能否安全升档。

在 Phase 5 建立主题地图与选题装配稿时，QST 通常作为主题地图的主问题节点；在 assemble-topic-from-units.js 组装新选题时，问题单元通过--question 'QST-...,QST-...'参数被装配进新稿的骨架。

六、版本、去重与状态管理

6.1 canonical 与 version

内容单元去重与版本规则 规定：

• 去重类型第一期只允许完全重复 / 同义重复 / 近似重复 / 重复讲述4 类；
• 完全重复与同义重复默认合并，合并时必须指定canonical: true的主单元作为当前有效对象；
• 只有语义边界、适用范围、核心结论或关键步骤发生变化，才提升version。

对问题单元而言，「问题原句」就是它的语义边界——如果两个 QST 的问题原句只是措辞不同而指向同一问题，应合并并保留一个canonical: true的主单元。

6.2 状态流转

status: 待核对是模板默认状态，配合03-处理状态/下的已处理清单、待处理清单与 处理状态总览 一起跟踪。新抽取的 QST 草稿在人工复核后，将status从待核对提升为可用态，同时把version保持在当前有效版本，历史变化交给 Git 管理。

七、填写检查清单（自检）

新建或复核一份 QST 单元时，逐项确认：

• id满足QST-YYYYMMDD-三位序号且不与库内已有 ID 重复
• type: 问题单元未写错
• question_text是问题原句，而不是一段结论
• question_type按「为什么/本质→认知问题，怎么/如何→方法问题」口径判定
• user_stage与目标读者阶段一致
• source_documents、source_authors已替换SRC-*/待补占位符
• themes、keywords可被检索与聚类
• relationships为空则写[]，非空则符合 4 类关系之一并保留结构化 ID
• 正文引用一律用[[文件名]]，不用裸 ID
• created_at/updated_at格式为YYYY-MM-DD

八、相关文件速查

• 模板：问题单元模板（本文主体）、概念单元模板、观点单元模板、案例单元模板、方案单元模板
• 规则：内容单元字段规范、内容单元关系规则、内容单元去重与版本规则、处理流程
• 工具：generate-unit-draft.js（单单元落盘）、extract-sample-units.js（批量抽取）、fill-obsidian-links.js（ID 转[[文件名]]）、assemble-topic-from-units.js（选题装配）
• 总览：SKILL.md、快速上手

掌握问题单元模板，等于掌握了整个内容结构化系统的入口语义：先锁定「问什么」，才能谈观点、概念、案例与方案的组装。

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