llm-wiki

基于 LLM Wiki 模式 (wiki/concepts/llm-wiki.md) 构建的个人知识库：人类负责收集资料、提问、把关方向；LLM（Claude Code）负责全部的写作、摘要、交叉引用与归档。目标是让每一份读过的资料、每一次有价值的思考，都能沉淀成可复用、可追溯、可自检的知识网络，而不是读完就忘。

raw/ 原始资料，人类收集，LLM 只读不改 assets/ 本地化图片/附件 wiki/ 知识库本体，LLM 全权维护 concepts/ 概念、方法、模式、技术要点 notes/ 来源摘要、专题总结 entities/ 人物、项目、组织 synthesis/ 跨来源的综合对比分析 index.md 内容目录，每次操作后更新 log.md 操作日志，只追加 .claude/skills/ 三大工作流的可执行 Claude Code Skill CLAUDE.md 操作手册：目录约定、frontmatter 规范、写作风格

工作流没有停留在"跟 AI 聊了几句"的层面，而是封装成了三个正式的 Claude Code Skill（SKILL.md，含 argument-hint、结构化步骤、可执行的验证脚本），保证每次执行都可复现：

• /ingest [来源文件] — 消化 raw/ 中的新资料：通读全文 → 与用户对焦重点 → 写摘要页 → 建/改概念与实体页 → 更新索引与日志。单个来源平均触达 10-15 个页面，新旧信息冲突时用 [!warning] 显式标注而不是静默覆盖。
• /query [问题] — 基于已有知识库回答问题，逐条论点标注依据页面；有沉淀价值的答案（对比、分析、新联系）会反过来写成新页面，让探索本身也能复利。
• /lint — 健康检查，脚本扫死链、孤立页、index 缺项、frontmatter/status 字段缺失、命名与链接风格问题，再人工复核矛盾与过时声明，按 🔴 直接修复 / 🟡 待确认 / 💡 待探索 三级出报告。

• 用 Obsidian 打开本目录作为 vault，靠 graph view 浏览知识连接
• 新资料放进 raw/，跑 /ingest
• 想了解什么就直接问，跑 /query
• 定期跑 /lint 做体检