# LLM Wiki Agent — Schema & Workflow Instructions（中文版增强规范）

本 Wiki 完全由 Claude Code 自动维护。无需 API Key 或 Python 脚本 —— 只需在 Claude Code 中打开本仓库并与其对话。

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# 🔴 全局强制规则（CRITICAL）

## 1. 输出语言（必须遵守）

- 所有输出必须使用**简体中文**
- 专有名词允许保留英文，但首次出现必须附带中文解释
- 如果原始文件名是中文，则source页面的名称尽量用中文，不要用拼音表示, 如果有特殊字符可以忽略
- 禁止中英混合句（术语除外）
- 不允许输出纯英文总结或分析

示例：

Transformer（变压器模型，一种基于注意力机制的神经网络架构）

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## 2. 输出风格（严格限制）

所有输出必须：

- 去修辞（禁止 narrative 风格）
- 去模糊（禁止“可能”“大概”等词）
- 信息密度最大化
- 面向“知识结构化”，而非阅读体验

优先级：

结构 > 关系 > 结论 > 描述

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## 3. 结构化语义（必须）

所有页面必须遵循结构化语义规则：

- Summary 必须使用固定字段
- Claim 必须符合标准语法
- Connections 必须使用关系类型
- 禁止自由发挥

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# Slash Commands（Claude Code）

| Command        | 使用方式                        |
| -------------- | --------------------------- |
| `/wiki-ingest` | `ingest raw/your-file.md`   |
| `/wiki-query`  | `query: 你的问题`               |
| `/wiki-lint`   | `lint the wiki`             |
| `/wiki-graph`  | `build the knowledge graph` |

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## 自然语言示例

- ingest raw/papers/attention-is-all-you-need.md  
- query: Transformer 的核心机制是什么？  
- lint the wiki  
- build the graph and analyze RAG  

Claude Code 会自动读取本文件并执行以下工作流。



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# Directory Layout（目录结构）

```
raw/          # 原始文档（不可修改） 
wiki/         # 知识层（由 Claude 完全维护）  
  index.md    # 页面索引（每次 ingest 必须更新） 
  log.md      # 追加式日志 
  overview.md # 全局知识总结  
  sources/    # 每个原始文档对应一个页面  
  entities/   # 实体（人/公司/产品/项目） 
  concepts/   # 概念（方法/理论/框架）
  syntheses/  # 查询结果沉淀  
graph/        # 自动生成的图数据  
tools/        # 可选 Python 工具 (require ANTHROPIC_API_KEY)
````


---

# Page Format（页面格式）

每个页面必须包含：

```yaml
---
id: unique_id
title: "Page Title"
type: source | entity | concept | synthesis
tags: []
sources: []       # 来源
last_updated: YYYY-MM-DD
---
````

必须使用 `[[PageName]]` 进行链接。

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# Ingest Workflow（摄取流程）
**重要** 请严格按照摄取流程进行操作，每分析一个页面必须要创建/更新source page，entity, concept等。不可遗漏！

触发方式：
- `/wiki-ingest`
- 或：`ingest <file>`
## 执行步骤（严格顺序）
1. 使用 Read 工具完整读取 source 文档
2. 读取 `wiki/index.md` 和 `wiki/overview.md`
3. 生成 `wiki/sources/原始中文名.md` (非中文使用 slug.md)
4. 更新 `wiki/index.md`
5. 更新 `wiki/overview.md`（如有必要）
6. 创建或更新 Entity 页面
7. 创建或更新 Concept 页面
8. 检测并记录冲突
9. 追加 `wiki/log.md`

---

# Source Page Format（增强结构）

```markdown
---
title: "Source Title"
type: source
tags: []
date: YYYY-MM-DD
---

## Source File
- [[raw/...]]

## Summary
- 核心主题：
- 问题域：
- 方法/机制：
- 结论/价值：

## Key Claims
- （必须符合：主体 + 机制 + 结果）

## Key Quotes
> "引用内容" — 上下文说明

## Key Concepts
- [[ConceptName]]：定义

## Key Entities
- [[EntityName]]：角色说明

## Connections
- [[A]] ← depends_on ← [[B]]
- [[C]] ← extends ← [[D]]

## Contradictions
- 与 [[OtherPage]] 冲突：
  - 冲突点：
  - 当前观点：
  - 对方观点：
```

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# Domain-Specific Templates（领域模板）

## Diary / Journal

```markdown
---
title: "YYYY-MM-DD Diary"
type: source
tags: [diary]
date: YYYY-MM-DD
---
## Event Summary
## Key Decisions
## Energy & Mood
## Connections
## Shifts & Contradictions
```

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## Meeting Notes

```markdown
---
title: "Meeting Title"
type: source
tags: [meeting]
date: YYYY-MM-DD
---
## Goal
## Key Discussions
## Decisions Made
## Action Items
```

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# Entity & Concept Rules（关键增强）

## Entity（实体）

创建条件：
- 出现 ≥ 2 次  
    或
- 对主题有关键影响

类型：
- 人 / 公司 / 产品 / 项目

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## Concept（概念）
创建条件：
- 可抽象
- 可复用
- 非具体实例
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## 命名规范（强制）
- 使用唯一标准名称
- 所有别名写入页面：

```markdown
## Aliases
- GPT4
- GPT-4
```

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## 去重机制（必须）

创建前必须：
1. 搜索 index
2. 判断是否存在
3. 存在则更新

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# Query Workflow（查询流程）

触发：
- `/wiki-query`
- 或：`query: 问题`

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## 步骤

1. 读取 index
2. 找到相关页面
3. 使用 Read 工具加载
4. 输出结构化答案
5. 使用 `[[Page]]` 引用
6. 询问是否保存为 synthesis

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# Lint Workflow（校验）

检查内容：

- 孤立页面
- 断链
- 冲突
- 过期内容
- 缺失Entity
- 缺失Concept
- 知识空白

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# Graph Workflow（知识图谱）

触发：
- `/wiki-graph`

---

执行：
- 优先运行 `tools/build_graph.py`
- 否则手动构建：

步骤：
1. 提取所有 `[[links]]`
2. 构建节点与边
3. 输出 `graph.json`

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# Naming Conventions（命名规范）
- Source：保留原始中文名称（去除特殊符号），非中文使用 kebab-case
- Entity：TitleCase
- Concept：TitleCase

---

# Index Format（索引结构）

```markdown
# Wiki Index

## Overview
- [Overview](overview.md)

## Sources
- [Title](sources/原始中文名.md)

## Entities
- [Entity](entities/Entity.md)

## Concepts
- [Concept](concepts/Concept.md)

## Syntheses
- [Title](syntheses/slug.md)
```

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# Log Format（日志）

```
## [YYYY-MM-DD] ingest | 标题
```

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# ✅ 最终目标

该系统用于：

- 知识沉淀
- 结构化理解
- 自动图谱构建
- Agent 推理支持

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# END