用途：处理 ingestion 流程（signal-detector、idea-ingest、voice-note-ingest）产生的大量概念页。这些页面往往存在重复或近重复、时间线重复、缺少合成与分层、缺少聚类。该技能把原始素材整理为经过策展的知识地图。
主要能力与阶段： 阶段1 去重合并（确定性）：Jaccard 词重叠、子串匹配、LLM 语义去重，合并时间线与别名至规范页，N 个草稿约收缩为 N/4。 阶段2 评分分层：按频率（不同来源数）、时间跨度、月份广度、参与度评分，写入 T1 Canon｜T2 Developing｜T3 Speculative｜T4 Riff。 阶段3 合成（仅 T1+T2，LLM）：演变叙事、最佳表述、相关概念、语境与对立观点。 阶段4 聚类映射（LLM）：按领域自动命名分组、生成聚类摘要页、构建 concepts/README.md 总地图、识别思想谱系。 阶段5 策展剔除：6 轴评分（Insight、Originality、Specificity 权重 2x；Voltage、Representative、Powerful 权重 1x），加权百分比对应 ELITE / KEEP / MERGE-REWRITE / DELETE；含最低实质门槛、硬删除触发条件、VERIFIED/OPINION/NEEDS_SOURCE/UNSAFE 接地标签、声誉风险门、聚类预算与操作型重复测试。合并采用可逆的 merge-with-backlinks，记录 merge_count、independent_sources、backlinks，并以独立来源数作为显著度指标触发涌现式分层晋升。
使用方式：该技能是 markdown agent 指令，通过 gbrain 现有操作与 LLM 处理运行。示例： gbrain query "type:concept" --limit 10000 --json gbrain search "concept title + first paragraph" --limit 10 gbrain put concepts/canonical-slug gbrain delete concepts/absorbed-stub 回退：gbrain restore <slug>、_merged/ 副本、gbrain history、gbrain revert。
适用场景：个人知识库中概念页的去重、分层、合成、聚类与策展清理，尤其适合长期积累导致大量空心草稿稀释有效概念的语料。
限制：去重质量要求不存在“同一观点不同措辞”的页面；合并需 LLM 判定确认同一机制，默认不合并；相似度寻找为质性判断，不应硬编码阈值；合并质量门拒收不完整合并；事实性概念需接地标签；有声誉风险的概念需改写或删除。分类依据用途归为写作与研究。