做 AI 命理系统时，很多问题不是“知识太少”，而是知识混在一起。古籍原文、现代解释、案例分析、站内教程、FAQ、风险提示，如果没有层级，模型最后很容易把不同性质的内容混成一个口径。
知识源分层规范要解决的，就是不同来源在系统里应该怎么放、怎么标记、怎么被调用。
因为不同知识源承担的角色完全不同：
如果这些内容没有层级，模型很容易把规则当建议、把案例当定律、把原文当现代结论。
建议至少分成五层：
主要放经典原文、古籍片段、条文性内容。
这一层的价值是保留传统依据，但不适合直接生成现代建议。
主要放现代整理、术语解释、教学型说明。
这一层适合支撑问答、总结和教学类回答，但应和原典层明确区分。
主要放可验证、可计算、可结构化的规则，例如：
这一层更适合被程序或规则引擎调用。
主要放命例、专题案例、失败案例、对照案例。
案例层很重要，但它的角色是帮助模型理解现实问题映射，不应直接当作规则替代品。
边界层主要包括：
如果没有这一层，系统会更容易输出过满结论。
更稳的方式通常是：
会让模型把历史语境误当现代建议。
会让模型把个案经验当成通用规律。
系统看起来知识很多，但实际缺乏克制能力。