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meta/schemas —— 结构本体设计稿（23 型）
与 专题-06 §4 的 23 型一一对应：型名、domain×scope 两轴、本体分组、边界判据照抄 SoT；字段部分是本仓的实战设计稿——在真实创作中试出对错，修订后回填 design-docs 与 W1 种子（回填后在对应文件标「已回填@日期」）。
使用规则
- 两轴：
domain∈ content / world / narrative / knowledge / ai_context；scope∈ work / chapter / block / entity / relation / event / agent。 - aiContext 控制项（阶段一只用这一个）：
true任何用途都可入 AI 上下文；false一律不入；[用途…]仅列出的用途可入。用途取值：planning/generation/detection/extraction。其余控制项（uiVisible/userEditable 等）阶段二随真后端启用。 - 基础字段（所有型共有，各 schema 不再重复）：
名称、别名、一句话摘要、标签、来源（手工 / 抽取@第N章 / 拆书@书名）、状态（草稿 / 已确认）。 - 状态：23 型均已启用。
generation_context已于正文实验台启用；范式五型与参考书档案已于拆书场景（A8）启用并补全字段合同。 - 演进：增删型或字段先过专题-06 §4.4 的四判据与降级规则；变更靠 git 追溯。
实例落点（哪个型的实例长在哪）
正式实例一律落 PostgreSQL（muse-example）：范式、实体、关系等知识型实例在 muse_knowledge_draft（草稿）与 muse_knowledge_entity（已确认），结构与字段合同以库内 muse_meta_schema 为权威（入库状态见文末）；检索与消费经 检索知识 授权面。历史文件形态（works/<书>/设定.md、知识/**.md 等）是迁移前留痕，不再是实例载体；本地 data/muse.db 的 cards 表是卡片与向量的运行态镜像，不是独立权威。
知识卡「值得立卡」的门槛：有跨章戏份或跨章履约；一次性龙套与单场景道具不立卡，写在章内即可。
跨型设计发现（待回填 design-docs；逐型发现见各 yaml 的「设计发现」）
- 2026-07-09 拆书首轮——「例证出处」五型统一设计有效（隔离抽象范式与出处、支撑脱敏）；建议可选增「反例出处（哪里用砸了）」强化检测。
- 范式卡模板可考虑可选「边界」字段（本卡为何不是邻型），缓解复用时五型互混；需权衡卡片负担。
- 2026-07-13 A3 种子入库——主仓
muse_meta_field无「字段说明」列（仅 display_name），字段语义合同只能靠 version 的field_contract_snapshot承载；建议主仓补 description 列或钉死 snapshot 为字段语义 SoT（回填候选）。 - 2026-07-13 A3 种子入库——字段级+用途级 aiContext（专题-06 §7 裁剪所需粒度）在主仓无显式列：
muse_meta_visibility_policy.ai_context是版本级布尔。实验约定细则落policy_snapshot.fieldAiContext（true/false/[用途]），建议主仓明确该 JSONB 的 schema 合同（回填候选）。
A3 入库状态（2026-07-13）
23 型已全部入库 muse_meta_schema(+version/field/visibility_policy)，此后拆书/抽取一律读库内 schema（经 访问数据库 Skill），本目录 YAML 退为设计稿与种子来源；字段增删先改 YAML 再重跑 seed_schemas.py（幂等），保持两侧一致。