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# Wiki Schema（知识库配置规范）
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> 这个文件告诉 AI 如何维护你的知识库。你和 AI 可以一起调整它。
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## 知识库信息
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- 主题：{{TOPIC}}
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- 创建日期：{{DATE}}
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- 语言：{{LANGUAGE}}
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- 版本：1.1
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## 目录结构
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```
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{{WIKI_ROOT}}/
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├── raw/ # 原始素材（AI 只读，不会修改）
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│ ├── articles/ # 网页文章
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│ ├── tweets/ # X/Twitter 内容
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│ ├── wechat/ # 微信公众号文章
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│ ├── xiaohongshu/ # 小红书内容
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│ ├── zhihu/ # 知乎内容
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│ ├── pdfs/ # PDF 文件
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│ ├── notes/ # 手写笔记
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│ └── assets/ # 图片等附件
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├── wiki/ # 知识库主体（AI 写，你看）
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│ ├── entities/ # 实体页（人物、组织、概念）
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│ ├── topics/ # 主题页（研究主题、知识领域）
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│ ├── sources/ # 素材摘要页（每个素材一篇摘要）
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│ ├── comparisons/ # 对比分析页
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│ └── synthesis/ # 综合分析页
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├── index.md # 内容索引（目录）
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├── log.md # 操作日志（时间线）
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└── .wiki-schema.md # 本文件（配置规范）
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## 页面命名规范
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- 实体页：`wiki/entities/{名称}.md`
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- 例：`wiki/entities/知识构建.md`、`wiki/entities/Transformer.md`
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- 主题页：`wiki/topics/{主题名}.md`
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- 例：`wiki/topics/AI编程工具.md`、`wiki/topics/大语言模型.md`
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- 素材摘要：`wiki/sources/{日期}-{短标题}.md`
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- 例：`wiki/sources/2026-04-05-karpathy-llm-wiki.md`
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- 对比分析：`wiki/comparisons/{对比主题}.md`
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- 例：`wiki/comparisons/工具选型.md`
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- 综合分析：`wiki/synthesis/{分析主题}.md`
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- 例：`wiki/synthesis/AI工具选型建议.md`
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## 交叉引用规范
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- 页面间使用 `[[页面名]]` 语法（Obsidian 兼容的双向链接）
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- 素材引用格式：`[来源: 素材标题](../sources/xxx.md)`
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- 每个页面底部维护"相关页面"列表
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## 页面格式规范
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每个 wiki 页面应包含：
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```markdown
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tags: [标签1, 标签2]
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created: YYYY-MM-DD
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updated: YYYY-MM-DD
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sources: [关联素材列表]
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# 页面标题
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> 一句话摘要
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## 正文内容
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...
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## 相关页面
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- [[另一个页面]]
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- [[又一个页面]]
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## Ingest（消化素材）规则
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### 分级处理
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根据素材长度和信息密度自动分级：
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**完整处理**（素材 > 1000 字）：
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1. 每个新素材**必须**生成摘要页（`wiki/sources/` 下）
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2. 从素材中提取 3-5 个关键概念
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3. 检查是否需要创建新的实体页（`wiki/entities/`）
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4. 检查是否需要创建或更新主题页（`wiki/topics/`）
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5. 更新 `index.md`（添加新条目）
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6. 更新 `log.md`（记录操作）
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7. 更新 `overview.md`（如果知识库全貌有变化）
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**简化处理**（素材 < 1000 字，如短推文、小红书笔记）：
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1. 生成摘要页（`wiki/sources/` 下）
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2. 提取 1-3 个关键概念
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3. 如果关键概念已有实体页，追加信息；如果没有，在摘要页中标记 `[待创建]`
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4. 更新 `index.md` 和 `log.md`
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5. 跳过主题页和 overview 更新
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### 来源边界
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这套边界和安装输出、状态说明、回归测试保持一致。
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| 分类 | 当前来源 | 处理原则 |
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| 核心主线 | `PDF / 本地 PDF`、`Markdown/文本/HTML`、`纯文本粘贴` | 不依赖外挂，直接进入主线 |
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| 可选外挂 | `网页文章`、`X/Twitter`、`微信公众号`、`YouTube`、`知乎` | 先自动提取；失败时退回手动入口 |
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| 手动入口 | `小红书` | 只接受用户手动粘贴 |
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### 素材类型路由
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| 来源 | raw 目录 | 提取方式 |
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|------|----------|----------|
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| 网页文章 | `raw/articles/` | baoyu-url-to-markdown skill |
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| X/Twitter | `raw/tweets/` | baoyu-url-to-markdown skill（需 Chrome 登录） |
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| 微信公众号 | `raw/wechat/` | wechat-article-to-markdown |
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| YouTube | `raw/articles/` | youtube-transcript skill |
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| 小红书 | `raw/xiaohongshu/` | 用户手动粘贴内容 |
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| 知乎 | `raw/zhihu/` | 用户手动粘贴内容 或 baoyu-url-to-markdown skill |
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| PDF / 本地 PDF | `raw/pdfs/` | 直接读取 |
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| Markdown/文本/HTML | `raw/notes/` | 直接读取 |
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| 纯文本粘贴 | `raw/notes/` | 直接使用 |
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## 别名词表（Alias Table）
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用于 query 和 digest 时自动展开搜索。搜索任意一个词，会同时搜索同一行的所有别名。
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AI 在 ingest 时如果发现新的同义词关系，可以建议用户添加。
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格式：每行一组同义词，用 `=` 分隔。
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LLM = 大语言模型 = 大模型 = Large Language Model
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RAG = 检索增强生成 = Retrieval Augmented Generation
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fine-tuning = 微调 = 精调
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prompt engineering = 提示工程 = 提示词工程
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维护原则：
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- 只收录在你的知识库里**实际出现过**的同义词，不要预填一堆用不到的
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- 每组控制在 5 个以内，太多说明概念本身需要拆分
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- 中英文混用时把最常用的放第一个
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- ingest 发现新的同义词关系时，AI 应主动建议添加到此表
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## Query（查询）规则
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1. 先读 `index.md`，定位相关条目
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2. 用 Grep 在 `wiki/` 下搜索关键词
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3. 阅读相关页面后综合回答
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4. 回答中标注来源页面（引用链接）
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5. 有价值的分析建议保存为新的 wiki 页面
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## Lint（健康检查）规则
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1. 检查范围：随机抽查 10 个页面 + 最近更新的 10 个页面
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2. 检查项：
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- 页面间矛盾（不同页面说法不一致）
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- 孤立页面（没有其他页面链接到它）
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- 缺失概念页（被 `[[某概念]]` 链接但实际不存在）
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- 缺少交叉引用（相关页面之间没有互相链接）
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- index 一致性（index.md 记录与实际文件是否对应）
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3. 输出中文报告，对每个问题给出修复建议
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4. 如果发现问题，询问用户是否自动修复
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## 关系类型词汇表（可选，用于手动标注知识图谱）
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这张表提供 graph 工作流生成的 `wiki/knowledge-graph.md` 里**可选**的关系类型词汇。
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AI 生成图谱时默认全部用 `-->`（无标注），不自动判断关系类型。如果你想让图谱
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更清楚地表达节点之间的语义，可以用编辑器把最重要的几条箭头改写成带标注的形式：
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| 类型关键词 | 含义 | Mermaid 写法示例 |
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|-----------|------|-----------------|
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| 实现 | A 是 B 的具体实现 | `A -->|实现| B` |
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| 依赖 | A 依赖 B 才能工作 | `A -->|依赖| B` |
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| 对比 | A 与 B 是同类可以比较 | `A -->|对比| B` |
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| 矛盾 | A 与 B 存在观点冲突 | `A -->|矛盾| B` |
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| 衍生 | A 从 B 演化而来 | `A -->|衍生| B` |
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使用原则：
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- 只标最重要的 3-5 条关系，不要强行给所有箭头打标
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- 不确定的关系保持默认 `-->` 箭头
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- 自定义类型控制在 2 个以内，避免词汇表膨胀
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- 标注后在 Obsidian / VS Code（Markdown Preview Enhanced）/ Typora 里重新渲染就能看到标签
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