OVERVIEW — 知识库总入口与综合现状

最后更新：2026-06-23 状态锚点：全库总入口，只负责导航、约束与分发，不重复各主题页正文。

先读什么

如果你第一次进入这个仓库，按这个顺序读：

1. [[wiki/SOUL]] + [[wiki/CRITICAL_FACTS]]：先确认身份、范围和核心事实。
2. [[wiki/hot]]：看最近的动态、规模快照和常用入口。
3. [[wiki/index]]：按主题找到你要深入的页面。
4. [[wiki/overview]]：把仓库整体工作方式看明白，再下钻具体页面。
5. 进入具体目录前，先读对应的 _context.md。

这个仓库怎么工作

这个知识库不是笔记堆，也不是 RAG 向量库，而是一套分层编译系统。

• raw/ 是不可变源，负责保存原始证据。
• wiki/ 是编译后的知识层，负责结构化、交叉链接和持续维护。
• outputs/ 是查询和分析产物，负责承接一次性的输出，不直接替代 wiki。

这套分层和后面的摄入 / 维护循环，直接对应 LLM Wiki 的原始模式与后续实践：先把资料编译成可复用知识，再靠反向链接和定期检查维持结构稳定。[[raw/2026-05-20/兔兔AGI/LLM Wiki 架构解析：Karpathy 的 Markdown 知识库模式.md|来源: LLM Wiki 架构解析]] [[raw/2026-05-11/腾讯程序员/Harness不是目的，知识才是护城河 —— 一个AI工程交付团队的知识沉淀实践.md|来源: 知识沉淀实践]]

如果你要理解这套分层为什么成立，先读：

• [[wiki/concepts/Obsidian、LLM Wiki 与个人知识管理]]
• [[wiki/concepts/SEA 原则]]
• [[wiki/concepts/CLAUDE.md 写法指南]]

三个操作循环

1. 摄入

新来源进入仓库时，不是只写摘要，而是先判断：

• 现有页面能否直接更新或改写
• 是否需要补反向链接和冲突标记
• 是否要同步 wiki/index.md 和 wiki/log.md
• 是否应该把结果留在 outputs/，而不是提前晋升到 wiki/

2. 晋升

outputs/ 里的内容只有在可复用、可归档、可维护时才晋升到 wiki/。

• 短问答更适合 concepts/ 或 entities/
• 深度分析更适合 syntheses/
• 对比、分类、索引更适合 references/
• 原始产物需要保留时，继续留在 outputs/

3. 审计

仓库需要定期做结构审计，不然就会慢慢烂掉。

• 查断链、孤立页、桩页和重复概念
• 查过大页面和需要拆分的总页
• 查 raw/ 完整性
• 查矛盾是否仍然有效
• 查 wiki/log.md 是否能追溯变更轨迹

当前最重要的入口

• AI Agent 编程主线：[[wiki/concepts/AI Agent 编程治理分水岭]]
• 知识管理方法论：[[wiki/concepts/Obsidian、LLM Wiki 与个人知识管理]]
• 规范与写作约定：[[wiki/hints]]
• 近期动态：[[wiki/hot]]
• 页面目录：[[wiki/index]]

不要做什么

• 不要修改 raw/
• 不要把 outputs/ 直接复制成 wiki/
• 不要为了“完整”去重写整个仓库
• 不要把一个入口页写成大杂烩

读到这里就够了

如果你是来找具体内容的，去 [[wiki/index]]。 如果你是来理解仓库怎么运作的，先读这页，再按目录下钻。