用途：构建或重建 .gauntlet/knowledge.json 知识库，为代码库挑战提供知识基础。
主要能力：识别目标目录（当前工作目录或用户指定路径）；运行 AST 提取脚本；对每条提取条目用自然语言增强 detail 字段，解释业务逻辑、数据流、架构角色与理由；按导入、共享类型和数据流路径跨模块交叉引用；合并 .gauntlet/annotations/ 中已有的精选条目而不覆盖；保存到 .gauntlet/knowledge.json；输出按类别统计、覆盖缺口和难度分布的摘要。
使用方式：执行 python3 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/extractor.py <target-dir> 进行 AST 提取，随后完成 AI 增强、交叉引用、合并与保存。
适用场景：初始化或刷新代码库知识，用于挑战类任务。
限制：不适用于解析器无法看到的隐性知识（应使用 gauntlet:curate），也不用于构建代码图（应使用 gauntlet:graph-build）。完成标准包括 knowledge.json 存在且为有效 JSON、annotations 条目被合并且未被覆盖、报告按全部 7 个类别（business_logic、architecture、data_flow、api_contract、pattern、dependency、error_handling）给出条目数与覆盖缺口、每条条目 detail 含自然语言解释、相关条目间存在交叉引用链接。类别优先级权重依次为 7、6、5、4、3、2、1。