所有能力共用同一套 profile 目录结构：

data/profiles/<profile>/
├── *.md  *.txt                  # KB 原始文档
├── chunks/
│   └── *.jsonl                  # KB 预切分的 chunk
├── triplets/
│   └── *.jsonl                  # 图谱三元组
├── tables/
│   └── *.sql                    # DB 种子脚本（可选）
└── images/                      # （未来）多模态素材

通过 DATAMIND__DATA__PROFILE=<name> 切换，索引会落到 storage/<name>/ 下。

KB — chunks/*.jsonl

一行一个 JSON：

{"id": "ch-1", "text": "chunk 内容…", "source": "manual_v3.pdf", "metadata": {"page": 4}}
{"text": "没显式 id 会自动用 hash", "source": "faq.md"}

字段：

• text（必填）—— chunk 正文
• id（可选）—— 不给会用 sha1(source\0text)
• source（可选）—— 来源路径，检索结果里会带
• metadata（可选）—— 任意 JSON，原样保留

KB — 原始文档

把 .md / .txt / .markdown 放在 profile 根下任意位置即可。切分会优先沿段落，超长段落硬切（带 overlap）。相对路径会作为 metadata.source。

保留子目录名（不会当原始文档）：chunks/、triplets/、tables/、images/。

Graph — triplets/*.jsonl

一行一个三元组：

{"subject": "Ann", "relation": "leads", "object": "Search platform"}
{"subject": "Acme", "relation": "located_in", "object": "Shanghai", "confidence": 1.0}
{"subject": "X", "relation": "related_to", "object": "Y", "properties": {"since": "2023"}}

Pydantic schema：

class GraphTriple(BaseModel):
    subject: str
    relation: str
    object: str
    subject_type: str = "entity"
    object_type: str = "entity"
    confidence: float = 1.0
    source: str | None = None
    properties: dict[str, Any] = {}

非法行会被跳过并打 WARNING，其余正常加载。

Database — tables/*.sql（可选）

如果你想让 DB 有可复现种子：

-- data/profiles/customer_a/tables/001_employees.sql
CREATE TABLE employees (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    name TEXT NOT NULL,
    department TEXT,
    salary INTEGER
);
INSERT INTO employees VALUES (1, 'Ann', 'Eng', 15000);

当前的新 service 不会自动应用这些文件（legacy 才会）。手动应用：sqlite3 storage/<profile>/demo.db < data/profiles/<profile>/tables/001_employees.sql，或者像 hello_db.py 那样通过 DBService.engine 灌数据。

Skills — .claude/skills/<name>/SKILL.md

放在 profile 树之外（skills 是跨 profile 共享的）。每个 skill 一个目录：

---
name: code-review
description: 代码审查流程、审查要点、反馈规范。用户询问 code review / PR 审查时使用。
keywords: [code review, 代码审查, PR, pull request]
---

# 正文 …

frontmatter 解析器手写，接受标量字符串和方括号列表——不需要装 PyYAML。

Memory —— 自动管理

你不需要手动写这些文件。SQLiteMemoryStore 会创建 storage/<profile>/memory.db，表结构 memory(id, namespace, content, metadata, embedding, created_at)。通过 forget(namespace, id) 删除，或者你懂 SQL 的话直接 DELETE FROM memory WHERE namespace = ?。

v0.1 兼容

v0.1 的 data/profiles/<profile>/ 目录原封不动可用 —— 新版 indexer 读完全相同的结构。唯一新增的只有 .claude/skills/ 存放 SDK 风格 skill manifest，legacy 版不会碰它。