llm_wiki

用于把原始资料持续沉淀为可演化知识库的 Markdown 仓库。 该仓库面向 LLM 协作维护，强调可追溯、可复审和小步更新。

项目目标

• 让原始资料在 raw/ 中保留原貌，知识沉淀在 wiki/ 中演进。
• 用统一模板和流程，保持新增内容结构一致。
• 通过日志与索引管理，降低后续查询与维护成本。

目录说明

• raw/：原始资料区（inbox/ 待处理，processed/ 已处理，assets/ 附件）
• wiki/：知识区（sources/、entities/、concepts/、syntheses/、queries/）
• templates/：来源、实体、概念、综合、查询模板
• scripts/：自动化脚本（ingest、query、lint）
• AGENTS.md：项目操作规则与工作流约束

核心约束

• 除 ingest 成功后从 raw/inbox/ 移动到 raw/processed/ 外，不修改 raw/ 原文。
• 优先更新已有页面，避免同主题重复建页。
• 每次 ingest 必须同步更新来源页、wiki/index.md、wiki/log.md。
• 内容需区分 Facts、Interpretations、Open Questions。
• 新证据与旧结论冲突时，必须显式记录“冲突/修订”。
• 除 raw/ 原文外，新增或修改 Markdown 默认使用中文。

快速开始

• 把新资料放入 raw/inbox/。
• 执行 ingest：

• 在 wiki/sources/ 新来源页基础上补全事实、解读与待解问题。
• 视需要更新 wiki/entities/、wiki/concepts/、wiki/syntheses/。
• 检查 wiki/index.md 与 wiki/log.md 是否已反映本次变更。
• 执行 lint：

python scripts/lint_repo.py

查询工作流

python scripts/query.py --title "你的问题"

• 一次性执行“建查询 + 回答沉淀 + lint”：

python scripts/query_and_settle.py --title "你的问题"

• 查询时遵循顺序：先读 wiki/index.md，优先读 wiki 页面，再回溯 raw/。