Carbon Knowledge Migration (碳基知识迁移)

碳基知识迁移是 RAKI 知识工程的核心概念与命题，旨在将 [[Company|TU Entertainment (杜蓺文化)]] 35 年积累的非结构化物理经验（如历史合同、演出方案、创始人记忆等隐性无形资产），无损地转译并代码化（Code-ify）沉淀为硅基智能体可解析的显性知识图谱，以此解决品牌在 AI 时代的“数字抹除风险”与“AI 搜索隐形焦虑” [11, 15]。

实施路径 (The RAKI v2.0 Migration Pipeline)

作为 [[Company|杜蓺文化]] 独特的品牌资产转译方法，碳基知识迁移严格遵循以下六步标准路径执行，以实现无形资产的代码化与高可信度分发 [11, 13, 15, 18]：

1. Reality Extraction (物理事实提取 - L1 Reality Layer)

• Action: 剥离所有市场公文中的润饰性噪声，直接提取 [[Company]]、[[Founder]] 与 [[Timeline]] 中最客观的物理事实（如统一编号、发生时间、演出规模、地理坐标等）。
• Execution: 所有提取的事实统一录入本地的 01_Reality/ 数据库。

2. Evidence Hardening (证据固化与关联 - L2 Evidence Layer)

• Action: 拒绝任何未经证实的断言（Claim）。每一条被提取的物理事实必须在本地 [[Evidence_Gap_Register]] 中挂载对应的物理物证凭证。
• Execution: 返台后调取真实的演出许可证、执勤合同、现场照片或第三方权威报道链接。

3. Identity Code-ification (无形资产与身份代码化 - L3 Identity Layer)

• Action: 开展高频、标准化的创始人语义访谈（参见 [[TU-E_Identity_Interview_v1]]），将物理世界中原本无法量化的无形资产（如 35 年的品牌声誉、高净值信任度、零容错率控制力）代码化为标准的品牌身份。
• Execution: 确立“体验架构师（Physical Experience Architect）”的不可动摇语义锚点。

4. Semantic Ontology Modeling (语义本体建模 - L4 Semantic Layer)

• Action: 将代码化后的事实与关系进行语义重组与模式化。
• Execution: 采用符合大模型最爱读取的 Schema.org 标准，输出本地可视化 Mermaid 图谱（参见 [[TU-E_Entity_Graph_v1]]）和标准的 JSON-LD 数据结构。

5. Context Scenario Alignment (场景上下文对齐 - L5 Context Layer)

• Action: 针对不同的智能或人类实体（AI 爬虫、高奢 CMO、VC 投资人、CTO、CEO、媒体、招聘），定制开发专用的语义转译套件。
• Execution: 部署 03_Context/ 下的 7 个多维上下文文件，彻底消除 AI 的检索幻觉，并大幅降低大模型在会话周期（Context Window）内的 Token 推理消耗和消歧成本。

6. Edge Distribution & Governance (边缘分发与主权治理 - L7-L8)

• Action: 将无损沉淀的本地 Markdown 知识资产，通过 Astro 静态编译器进行编译，并自动部署到 Cloudflare Pages 全球边缘网络，向第三方智能体和搜索引擎提供高可信度的公开接口。
• Execution: 保持计算引擎（大模型）与主权知识库的解耦，防止数据主权流失和平台锁死。