修改1

Hermes/xingzhi/llm-wiki-sync_公众号稿.md

@@ -14,7 +14,7 @@ Prompt（给图像生成模型）：
 
 ## 导语（钩子）
 
-你是不是遇到过这样的痛点：团队里有大量会议记录、研究笔记和创意草稿，但真正可以复用、检索并产出持续价值的“知识”却屈指可数？今天介绍一个可落地的思路：用 LLM 驱动的自动化同步（llm-wiki-sync），把 raw/ 目录里的原始素材，系统化为结构化 Wiki、内容包与可发布的公众号稿件。7 分钟读完，你就能知道如何开始落地。
+你是不是遇到过这样的痛点：你有大量自己研究笔记，收藏的技术文章，公司文件，会议记录和创意草稿，但真正可以复用、检索并产出持续价值的“知识”却屈指可数？今天介绍一个可落地的思路：用 LLM 驱动的自动化同步（llm-wiki-sync），把 raw/ 目录里的原始素材，系统化为结构化 Wiki、输出内容可转化成真正的wiki站点便于分享和自己阅读。读完后，你就能知道如何开始落地。
 
 在开始之前，必须说明两点来源与灵感：
 - LLM Wiki 的概念直接受到了 Andrej Karpathy 的影响，他在这篇著名的 gist 中提出了把知识库交给大模型驱动并持续同步的思想：https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f
@@ -45,9 +45,9 @@ Prompt（给图像生成模型）：
 
 ## 三、核心思路（3 步落地流程）
 
-1. 统一入口：把所有原始资料放进 raw/ 目录（文件名用 kebab-case）  
-2. 自动同步（llm-wiki-sync）：触发 ingest → 生成 wiki/sources/<slug>.md → 更新 wiki/index、overview 与 entities  
-3. 导出内容包：由 agent（如 Marketing Content Creator）从 wiki 生成公众号稿、图文摘要与三条社媒文案
+1. 统一入口：把所有原始资料放进 raw/ 目录 
+2. 自动同步（llm-wiki-sync）：触发 wiki-ingest → 生成 wiki/sources/<slug>.md → 更新 wiki/index、overview 与 entities  
+3. llm-wiki-sync 可以动态的察觉raw目录下文章的变化，比如有些原始内容过时了，你进行了修改，删除了一些文章，某些段落进行了修改。llm-wiki-sync都可以自动识别并更新manifest.json文件，以便于在后续的cron job里识别这些变化进行再次 ingest更新内容。
 
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