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LLM Wiki
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摘要
LLM Wiki 是一种知识组织模式：让 LLM 在稳定的原始资料与下游问题之间维护一层持久的 markdown wiki，从而让综合结果随时间复利，而不是每次查询都从零重新构建。
核心想法
- 大多数文档工作流更像 RAG：查询时搜索原始文件，然后临时拼出答案。
- LLM Wiki 把综合步骤提前。新资料只读一次，但会被整合进 markdown 页面，并随着语料增长持续维护。
- 被维护的 wiki 会成为默认的回答层，而原始文件只在验证和深度复读时再使用。
关键主张
- wiki 应该是持久、可复利的产物，而不是一次性查询结果。
- 交叉引用、矛盾和不断演化的总结，都应该直接维护在 markdown 中。
- 这个抽象模式可以被打包成可复用 skill bundle，只要脚本仍然只是狭义辅助工具，而综合与编辑判断仍由模型承担。
- 周期性 consolidation 应在源头修正矛盾、把相对日期改成绝对日期，并让顶层索引保持足够紧凑，以便持续廉价加载。
- raw 来源的实质内容应保持稳定，但它的目录布局仍可演化，只要在同一轮把移动后的路径、局部链接和 source page 引用一起修好。
- raw 的译文 sibling 应忠于原文；总结、压缩和编辑性提炼应放在被维护的 wiki 层，而不是写回
raw/*.zh.md。 - 截图密集型来源不应该长期停留在“只能看图”的状态，而应通过 OCR 和编辑性综合被转成可维护的文字证据；只要来源需要，就应启用支持中文的 OCR。
AGENTS.md不是元数据，而是把模型变成纪律化维护者的 schema。- 在规模还不大时，
index.md、index.zh.md和log.md就是一线操作文件，不应被视为附属品。
典型用途
- 个人知识管理，例如日记、文章、健康或自我追踪记录。
- 研究型工作流，例如长期积累论文、报告和演化中的论点。
- 书籍或影视陪伴 wiki，用于跟踪人物、主题和情节线索。
- 团队或业务知识库，把文档、对话和项目产物沉淀成持续可维护的仓库。