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Hermes/xingzhi/llm-wiki-sync_公众号稿.md

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 # 用 AI 把零散资料变成可复用的知识库 —— llm-wiki-sync 的实现与示例解析
 
-**副标题**：如何把 raw/ 里的每一份素材，通过 llm-wiki-sync 自动分析与提炼成结构化的 source 页面、实体与概念，以便长期检索与复用。
+**副标题**：如何把 raw/ 里的每一份素材，通过 llm-wiki-sync 自动分析与提炼成结构化的页面、实体与概念，以便长期检索与复用。
 
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-## 从笔记到 Source Page：以 RTO vs RPO 为例
+## 从笔记到 Source Page
 
-仓库中的源页面：wiki/sources/RTO-vs-RPO-Key-Differences-for-Modern-Disaster-Recovery.md
+仓库中的源页面：wiki/sources/RTO-vs-RPO-Key-Differences-for-Modern-Disaster-Recovery.md 
 
 下面逐项展示 llm-wiki-sync 针对该文档所做的提取结果（摘自生成的 source 页面）：
 
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 7) Contradictions（冲突检测）
 - 当前文档无明显与现有 wiki 冲突的声明；若检测到冲突，llm-wiki-sync 会把冲突条目列出并标注来源，供人工审查。
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+![[Pasted image 20260420145132.png|872]]
+![[Pasted image 20260420145158.png]]
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 ## llm-wiki-sync 的典型运行步骤（工程视角）
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 - llm-wiki-sync 把 Karpathy 关于 LLM Wiki 的理念落地为可执行的工程流程：把知识以结构化表征保存，使得大模型既是“读者”也是“执行者”。
 - 我们的实现基于 SamurAI 的 llm-wiki-agent，并在其上加入了企业级的同步、审计与 Hermes skill 封装，最终通过 Quartz 静态站把生成的 wiki 内容对外展示与分享。
 
-如果你想，我可以把上面 RTO vs RPO 的 source 页面再跑一遍演示：展示原始 raw 文件、模型的中间输出（提取断言、实体的置信度、连接候选），以及最终写入 wiki 的 diff。要我现在生成演示输出吗？