用途：将任意格式文档摄入为持久化结构化知识维基，支持知识融合、跨源矛盾检测与多源聚合查询。
主要能力：多模态摄入 PDF、图片、视频、Word、Excel、PPT、HTML、Markdown；新文档摄入时与已有实体/概念页合并；摄入后对比新旧 claims 报告跨源冲突；查询时展示多源视角、共识与分歧；自动构建交互式 vis.js 知识图谱。
使用方式（斜杠命令）：/pipeline-ingest <文件路径> 摄入文档；/pipeline-query <问题> 多源聚合查询；/pipeline-lint 检查孤立页面、断链、矛盾；/pipeline-graph 构建知识图谱；/pipeline-config 配置 LLM API。核心操作优先调用 Python 脚本，如 python <skill-dir>/tools/pipeline_ingest.py <文件路径>；脚本失败可回退到 Claude 内置能力手动执行。首次使用前需配置 LLM：运行 python tools/pipeline_config.py，或手动创建 .llm_config.json，填入 base_url、model、api_key。支持 OpenAI、DeepSeek、火山引擎、Ollama 等提供商。
数据存放于技能安装目录 SKILL_DIR 下，按优先级检测 ~/.agents/skills/knowledge-pipline 或 ~/.claude/skills/knowledge-pipline。
适用场景：构建个人或团队知识库、文档分析、多模态理解、数据管道、一致性检查与知识图谱可视化。
限制：需 Python 环境与可用 LLM API；PDF 策略由 PIPELINE_PDF_STRATEGY 控制；视频音频转写需 ffmpeg；其他功能细节与价格暂未提供。