Synapse Wiki 知识网络

笔记越积越难找时

个人或项目文档常见状态是：raw/ 里堆着会议纪要、摘录和草稿，检索靠全文搜索，概念之间没有稳定链接。时间一长，同一主题散落在多处，矛盾表述也难发现——维护成本全压在人工整理上。

技能如何组织知识

Synapse Wiki 把「原始资料 → 结构化页面 → 可查询网络」做成固定流水线，而不是单次对话里临时总结。

• 摄取（Ingest）：用 scripts/ingest.py 把新资料编译成 Wiki 页面，按模板区分概念页（约 400–1200 词）、实体页（200–500 词）和 Summary 页（150–400 词）。
• 查询（Query）：scripts/query.py 在已有网络上综合答案；新 Session 里习惯先读 index.md 再查，避免重复从零推理。
• 健康检查（Lint）：scripts/lint_wiki.py 扫描死链接、孤立页和表述矛盾，相当于给知识图做 CI。
• 脚手架：scripts/scaffold.py 初始化目录树；index.md 做索引，log.md 记录增量变更，便于跨 Session 接续。

文档里还规定了 Session 启动顺序：读 CLAUDE.md 确认规范 → 看 log.md 最近条目 → 有新 raw 则 Ingest → 用户提问则 Query → ingest 多次未 lint 则跑 Lint。核心是增量编译 + 交叉引用，由 AI 承担编译与归档，人主要决定喂什么料、问什么问题。

适用边界

它适合需要长期复利的主题（技术概念、项目 Wiki），不适合一次性交付、写完即弃的短文。页面长度和模板有约束，极短备忘或高度非结构化素材可能需要先清洗再 ingest。团队协同时要约定 CLAUDE.md 与命名规范，否则自动交叉引用可能连到错误粒度。