用途：从 AI 模型的训练知识中抽取结构化领域知识或带数值阈值的 IF-THEN 决策规则，构建可累积、去重的领域知识库。适用构建细分领域参考库、提取决策/监控/自动化规则、跨会话复用答案、为下游微调准备数据。
主要能力：两种模式——knowledge（问答参考类）与 rules（IF-THEN 规则，含数值阈值）；默认开启对抗式验证，对答案提出 CHALLENGE、EDGE_CASE、CONTRADICTION 等质询，另可做跨条目矛盾检测。结果按分数分为 verified、solid、approximate，低于 0.5 不写入。同一领域名跨会话、跨模型追加到同一 JSONL 文件实现知识复利，条目带 source_model，按内容哈希去重。
使用方式：有 MCP 时调用 bdistill_distill_start、bdistill_distill_respond、bdistill_distill_export（知识模式）或 bdistill_rules_start、bdistill_rules_respond、bdistill_rules_export（规则模式），循环问答直至服务端提示完成。无 MCP 时使用零依赖脚本 scripts/extract_engine.py，命令如：python extract_engine.py generate-questions --terms "term1" "term2" --mode rules；python extract_engine.py challenge --answer "the answer text" --depth thorough --kb-path data/rules/base/domain.jsonl；python extract_engine.py score --answer "original" --challenge-responses "resp1" "resp2" "resp3"；python extract_engine.py write-entry --domain "aml-compliance-brazil" --mode rules --entry '{...}'。
输出路径：knowledge 为 data/knowledge/base/{domain}.jsonl，rules 为 data/rules/base/{domain}.jsonl。条目字段含 question/answer 或 conditions/action、domain、confidence、tier、validated、tags、source_model、extracted_at。
限制与注意：领域名必须保持一致，否则知识库会被拆分；术语应具体，包含地理、法规与数值锚点；平均质量低于 0.5 应改用更窄术语；模型表示不知道时跳过，不得编造；不同模型可能用不同术语导致去重不完全。收费、价格等事实资料未提供。