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2026-04-15 14:48:14 +08:00

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Wiki 操作与自动化

概述

原始 LLM Wiki 定义了三个基础操作：ingest（摄入）、query（查询）、lint（清理）。在规模化运营中，这三个操作需要扩展为事件驱动架构：每个事件类型触发预定义的自动化钩子，人只做 curation，bookkeeping 全自动化。

本页描述扩展后的操作模型及其在本 wiki 中的实践。

源自 LLM Wiki v2。

三层操作模型

Layer 1：原始来源层（Raw Sources）

raw/ 目录，保存未处理的原始文档：

新闻报道、白皮书、官方文档
每次摄入注明来源、日期、URL

Layer 2：Wiki 层（Semantic Memory）

concepts/、entities/、comparisons/ 中的页面：

经过处理的结构化知识
从 raw sources 提取、整合、标注关系

Layer 3：Schema 层（Procedural Memory）

SCHEMA.md 和 log.md：

元知识、工作流、命名规范
从 wiki 操作中积累的模式

事件钩子（Event Hooks）

标准钩子矩阵

事件	自动触发动作
On new source	存档至 `raw/` → 运行 entity extraction → 更新 `entities/index.md` → 检查 supersession → 更新 index.md
On session start	根据最近 `log.md` 条目加载相关上下文
On session end	将会话压缩为 episodic 条目写入 `log.md`
On query	检索时检查答案是否值得写回 wiki（quality score > threshold）
On memory write	检查矛盾，触发 supersession，更新 confidence
On schedule（定时）	全量 lint、consolidation tier 检查、confidence decay、遗忘处理

On New Source — 完整流程

收到新来源（用户提供 URL / Gist / 文件）
    ↓
1. 下载并保存至 raw/articles/[slug]-[date].md
    ↓
2. 自动 entity extraction
    - 识别：机场名、供应商、硬件型号、系统名
    - 提取 Typed Relationships
    - 分配 confidence 初值（来源权威性 × 时效性）
    ↓
3. 矛盾检测
    - 与现有 entities 比较
    - 若发现矛盾 → 触发 supersession 流程
    - 旧版本 → _archive/，标记 status: stale
    ↓
4. 更新目录
    - 新增 entities → entities/index.md
    - 新增 concepts → index.md 对应 section
    - 更新 log.md
    ↓
5. 通知（如有重大矛盾）
    - 标记待用户审核

On Session End — 压缩流程

会话结束信号
    ↓
1. 提取本次会话的关键结论
    - "新了解到 …"
    - "已验证 …"
    - "仍有疑问 …"
    ↓
2. 写入 log.md（Episodic Memory）
    条目格式：
    - 日期 + session id
    - 来源：本次对话
    - 新知识：<压缩后的结论>
    - 开放问题：<下次需验证>
    ↓
3. 评估是否升级至 Semantic Memory
    - 同一实体在 2+ session 中出现？
    - 是 → 创建/更新 entities/ 或 concepts/ 页面

On Schedule — 定期维护

每日/每周定时任务
    ↓
1. Confidence decay
    - 所有 entities/concepts 按时间衰减
    - 衰减率：架构决策 0.1%/月，供应商信息 1%/月，进度信息 5%/月
    ↓
2. Orphan check
    - 没有入站链接的页面 → 标记 review
    - 入站链接多但内容少的"薄页" → 合并或扩展
    ↓
3. Broken link scan
    - 检查所有 wikilink 有效性
    - 检查所有 raw source 文件是否存在
    ↓
4. Supersession review
    - 标记为 stale > 3 个月且无访问 → 移至 _archive/

自动化实现方案

当前状态 vs 目标状态

操作	当前（手动）	目标（自动）
来源摄入	用户触发	On new source hook
Session 摘要	无	On session end → log.md
矛盾检测	无	On memory write → supersession
定期 lint	偶尔手动	On schedule cron
置信度衰减	无	On schedule cron

近期可实现步骤

会话结束自动写 log
- 在 hermes-agent 中增加 post-session hook
- 自动压缩本次对话结论写入 log.md
建立 supersession 工作流
- ingestion 时检测矛盾
- 自动创建旧版本 archive + 链接新版本
Cron 定期 lint
- 使用 hermes cron 每日运行 lint 脚本
- 检测断链、orphaned pages、confidence decay

实施优先级

P0（立即）：建立 _archive/ 目录 + supersession 流程
P1（本周）：entity extraction 脚本（基于正则/NER）
P2（本月）：session end hook → log.md
P3（下月）：定时 cron lint + confidence decay

质量评分（Quality Scoring）

每次 LLM 生成内容时，给出质量分数：

分数	含义	行动
`quality > 0.9`	高质量，直接写入 wiki	自动写入
`quality 0.7–0.9`	可接受，需人工审核	写入草稿，待 review
`quality < 0.7`	低质量，不写入	记录但不持久化

质量维度：

结构化程度（是否遵循 frontmatter 规范）
来源引用（是否有 sources 字段）
wikilink 密度（是否有足够的交叉引用）
长度合理性（不过短/不过长）
事实一致性（与已知知识不矛盾）

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