该技能旨在将代理在会话中获知的事实持久化到知识库，避免知识丢失、重复、覆盖仍为真的事实，或把机密信息泄露到共享语料库。其核心是一套强制的合并规则与捕获工作流。
主要能力包括：强制先扫描所有相关实体（通过 kb_scan.py），确保原位更新而非追加；对事实矛盾进行分类（过时、第二维度、新事实歧义）后再调和；每条合并声明必须引用会话来源（谁说的或哪个工具调用呈现）；配置缺失或目标仓库缺少 .agents/knowledge-base.yaml 或路径不一致时停止操作；默认采用最私密层级，中性事实与敏感表述可拆分存储；事实的存储位置由机密层级决定，而非学习地点；发布前需通过两层 OKF 验证（一致性及元数据一致性），并在 log.md 记录变更与来源；最后通过 synthesis-kb-edit 按指定文件列表提交，提交信息仅命名区域而非具体内容，检查远程后根据策略推送。
使用方式：按顺序执行捕获工作流——提取会话中的持久事实（人物、角色、汇报线、产品归属、决策及理由、稳定技术事实等），排除临时性信息，每条作为原子声明并注明来源；根据配置按机密层级路由到目标知识库；对涉及实体运行 kb_scan.py 获取所有现有提及位置；在拥有该事实的概念中原位合并；运行两层验证；追加 log.md 条目；通过 synthesis-kb-edit 发布。工具 kb_scan.py 支持实体扫描、概念清单列举及过期检查，仅依赖标准库且只读。
适用场景：需要将会话中稳定事实安全、可审计地并入 OKF 知识库的代理工作流。限制：缺少配置或目标仓库约定时无法使用；必须遵循全部合并规则，不可跳过扫描步骤；不涉及具体收费、平台或效果信息，暂未提供。