llm-wiki-技能文档

Karpathy 的 LLM Wiki — 构建并维护持久化、相互链接的 Markdown 知识库

来源：Hermes Agent 中文社区 — 技能文档
标签：knowledge-base, research, markdown, rag-alternative, obsidian

核心理念

以相互链接的 Markdown 文件形式构建并维护一个持久化、不断累积的知识库。

与传统的 RAG（每次查询都从头重新发现知识）不同，Wiki 一次性编译知识并保持其最新状态。交叉引用已经存在。矛盾之处已被标记。综合内容反映了所有摄取的信息。

分工： 人类负责策划来源和指导分析。代理负责总结、交叉引用、归档并保持一致性。

三层架构

wiki/
├── SCHEMA.md           # 规范、结构规则、领域配置
├── index.md            # 内容目录，按类型分节
├── log.md              # 操作日志（追加式，按年轮转）
├── raw/                # Layer 1：不可变的原始来源
│   ├── articles/       # 网页文章
│   ├── papers/         # PDF、arXiv 论文
│   ├── transcripts/    # 会议记录、访谈
│   └── assets/         # 图片、图表
├── entities/           # Layer 2：实体页面（人物、组织、产品、模型）
├── concepts/           # Layer 2：概念/话题页面
├── comparisons/        # Layer 2：并排分析
└── queries/            # Layer 2：值得存档的查询结果

Layer 1 原始来源：不可变，代理只读不改
Layer 2 Wiki：代理拥有的 Markdown 文件，由代理创建、更新和交叉引用
Layer 3 Schema：SCHEMA.md 定义结构、约定和标签分类法

恢复现有 Wiki（每次会话必须）

读 SCHEMA.md — 理解领域、约定和标签分类法
读 index.md — 了解已有页面和摘要
读 log.md 最近 20-30 条 — 了解近期活动

大型 Wiki（100+ 页面）还应针对主题运行 search_files。

核心操作

1. 导入（Ingest）

用户给来源（URL/文件/粘贴）→ 整合到 wiki：

捕获原始来源：URL 用 web_extract 获取 markdown 存到 raw/；加 frontmatter（source_url, ingested, sha256）
讨论要点：什么有趣、什么对领域重要
检查现有内容：搜索 index.md 和 search_files 找已有页面
编写或更新 wiki 页面：
- 新实体/概念：满足页面阈值才创建（2+ 来源提及或核心内容）
- 已有页面：追加新信息，更新事实
- 交叉引用：每个页面至少 2 个 [[wikilinks]]
- 标签：只用 SCHEMA.md 分类法中的标签
- 来源标记：3+ 来源的页面附加 ^[raw/articles/source.md]
更新导航：index.md 加新页面，log.md 记录操作
报告变更

单个来源可触发 5-15 个 wiki 页面的更新 — 这是复合效应。

2. 查询（Query）

读 index.md 识别相关页面
大型 Wiki 还需 search_files 全文搜索
读相关页面，综合答案
引用 wiki 页面：” 基于 [[page-a]] 和 [[page-b]]…”
有价值的答案归档到 queries/ 或 comparisons/
更新 log.md

3. 检查（Lint）

孤立页面：没有入站 [[wikilinks]] 的页面
断链：指向不存在页面的 [[links]]
索引完整性：每个页面应出现在 index.md
Frontmatter 验证：必需字段齐全
过时内容：updated 超过最新来源 90 天
矛盾信息：共享标签但事实冲突的页面
可信度信号：confidence: low 和单一来源页面
来源漂移：sha256 不匹配
页面大小：超过 200 行的页面
标签审计：不在分类法中的标签
日志轮转：超过 500 条时轮转

页面类型

实体页面

每个值得注意的实体一个页面。包含：概述、关键事实和日期、与其他实体的关系（[[wikilinks]]）、来源引用。

概念页面

每个概念或话题一个页面。包含：定义/解释、当前知识状态、开放问题或辩论、相关概念（[[wikilinks]]）。

对比页面

并排分析。包含：比较内容和原因、比较维度（表格优先）、结论或综合、来源。

前置信息（frontmatter）

---
title: 页面标题
created: YYYY-MM-DD
updated: YYYY-MM-DD
type: entity | concept | comparison | query | summary
tags: [来自分类法]
sources: [raw/articles/source-name.md]
confidence: high | medium | low    # 可选
contested: true                     # 可选，标记矛盾
contradictions: [other-page-slug]   # 可选
---

标签分类法示例（AI/ML）

Models: model, architecture, benchmark, training
People/Orgs: person, company, lab, open-source
Techniques: optimization, fine-tuning, inference, alignment, data
Meta: comparison, timeline, controversy, prediction

规则：每个标签必须出现在分类法中。新标签先加到 SCHEMA.md 再使用。

更新策略

新信息与已有内容矛盾时：

比较日期，新的通常覆盖旧的
确实矛盾则两方都保留，标注日期和来源
标记 contradictions: [page-name]
在 lint 报告中标记供用户审查

与 Obsidian 的集成

Wiki 目录可以直接作为 Obsidian vault 使用：

[[wikilinks]] 渲染为可点击链接
Graph View 可视化知识网络
YAML frontmatter 支持 Dataview 查询
raw/assets/ 存放图片通过 ![[image.png]] 引用