LLM 维基构建器

要解决什么问题

团队或个人想把 PDF、Office、网页摘抄等原始资料沉淀成可检索、可版本管理的知识库，常见做法是上数据库或专用 SaaS。一旦要离线编辑、用 Obsidian/VS Code 写 Markdown，或在 git 里做 diff，结构就容易和工具绑死。本技能描述的是一种只靠文件夹 + 一份规则文件的维基方法论：无数据库、无独立应用，由 AI 按约定维护 wiki/ 词条，原始件只进只读的 raw/。

技能如何工作

架构分三层：raw/ 存不可改写的来源副本；wiki/ 放带 frontmatter 的词条（title、type、tags、source、时间戳）；schema/AGENTS.md 是编译与链接的操作契约（可从模板脚手架复制）。

技能识别四类意图并走对应流程：

• Action 1：用 scripts/init_wiki.py 搭好目录、index.md 与规则文件，可选 git 初始提交。
• Action 2：把新资料放入 raw/，在 wiki 根目录外的临时目录做文本抽取，规划词条后写入 wiki/，补全 [[wikilink]] 落地页，同步 index.md，再跑健康检查并汇报变更。
• Action 3：仅用 wiki/ 内容回答问题，缺信息要明确说明，文末列出实际引用的 [[词条]]。
• Action 4：运行 scripts/wiki_healthcheck.py 检查断链、index 遗漏与未解析链接（代码块内链接不计）。

五条铁律贯穿全程：raw/ 只读、每条目可追溯到来源、无悬空 wikilink、index.md 与词条一致、提炼而非堆砌短词条。

适用边界与注意点

编译流程细节以仓库内 references/compile-guide.md 与当前 wiki 的 schema/AGENTS.md 为准；用户可按项目微调规则，但编译前应先读该文件。本技能不负责替你选型 Obsidian 插件或托管服务，也不把网外常识混入「基于 wiki 作答」——知识库没有的内容应直说，并指出需要补哪些 raw/ 材料。