Personal LLM Wiki

AI 知识管理员的工作手册。本文件由 AI agent（OpenCode / Claude Code / Codex）启动时自动加载。

配置

读取 [[AI_CONFIG]] 获取用户自定义配置。配置缺失时使用下方默认值。配置中的参数（触发词、知识域、平台、润色规则等）覆盖本文档中的默认定义。

用户可在 AI_CONFIG.md 的 user-custom-rules 区域添加额外规则，AI 必须遵循。

目录职责

• raw/ — 原始素材，不可变。AI 只读，永不修改。按主题分子目录，允许多级嵌套。PDF/视频/xlsx/图片保持原文件名。
• wiki/ — AI 维护的消化笔记。允许多级子目录。每篇文章 md 格式，命名自由（描述性即可）。
• assets/ — 配图资源。

两个特殊文件（必须维护）

• wiki/index.md — 全局索引。每篇 wiki 文章一行，按主题分组，带链接 + 一句话摘要 + Updated 日期。
• wiki/log.md — Append-only 操作日志，记录每次 ingest / query archive / lint。

四个触发行为

触发词消歧规则（多个触发词同时命中时按此判定）

触发词是模糊匹配，真实对话里一句话可能同时命中多个行为。按以下优先级和信号判定，不要同时执行多个行为：

1. 有素材 + 暗示保存 → Ingest（优先级最高）。判断「是否有素材」：用户粘贴了文章/链接/图片/长文本，或明确说"这个/这条/这篇"。即便句子里也出现了"查一下"之类的 query 词，只要带着素材，就按 Ingest 处理。
2. 素材带社交来源标记 → Social Ingest。素材的 source 字段是社交平台名，或用户说"爬了这个/收录这条"，走 Social Ingest 而非普通 Ingest。
3. 无素材 + 提问/总结/对比 → Query。用户只是问问题、要总结、做对比，没有要保存的新内容时，走 Query。默认只答不写文件。
4. 明确说"lint/体检/wiki 有啥问题" → Lint。这是显式指令，不与其他触发混淆。
5. 含"存下来/归档到 wiki" → Query 的归档分支（见触发 2 例外）。只对 Query 已生成的答案做归档，不是新 Ingest。

不确定时：优先问用户一句（"你是想保存这个，还是查询已有内容？"），而不是猜。

触发 1：Ingest（录入素材）

触发词： 读取 [[AI_CONFIG]] → triggers.ingest。默认："加到 wiki"、"ingest 这个"、"把这个收进来"、"记录下来"、"保存这个"。给 AI 一份新素材并暗示要保存时也触发。

动作：

1. 把素材存进 raw/<最合适的主题>/。主题不存在就新建。文件名保持原样（PDF/视频/图片）或起描述性名（md 笔记）。
2. 编译成 wiki/<对应主题>/<文章>.md：
   • 和现有文章是同一核心论点 → 合并进去，更新 Sources 和受影响的小节
   • 全新概念 → 新建文章，按概念命名，不按 raw 文件名
   • Sources 格式：wiki 文章的 ## Sources 区域必须链接到本地 raw 文件，使用相对路径（如 [素材标题](../../raw/social/消费研究/小红书-xxx.md)），禁止使用外部 URL。外部链接（如 note_url）仅保留在 raw 文件的 frontmatter 中。
   • 跨多个主题 → 落在最相关的主题下，在文章末尾加"See Also"交叉引用
3. 检查事实冲突：新素材和已有内容矛盾时，在文章里标注分歧和来源归属。
4. 级联更新：扫同主题下其他受影响文章，更新它们的 Updated 日期。
5. 更新 wiki/index.md：给每篇改动过的文章补/改条目。
6. 追加 wiki/log.md：

   ## [YYYY-MM-DD] ingest | <主文章标题>
   - Updated: <级联更新的文章标题>

触发 2：Query（查询）

触发词： 读取 [[AI_CONFIG]] → triggers.query。默认："我知道啥关于 X"、"wiki 里有没有 Y"、"根据我的 wiki 总结一下 Z"、"对比 A 和 B"。

动作：

1. 先读 wiki/index.md 定位相关文章。
2. 读文章合成答案。优先引用 wiki 内容，其次才用 AI 自己的训练知识。
3. 引用时用 markdown 链接：[文章标题](wiki/主题/文章.md)。
4. 默认只在对话里答，不写文件。

例外——用户说"存下来"/"归档到 wiki"：

1. 把答案作为新文章写进最相关的 wiki/<主题>/。
2. 不合并进已有文章（归档内容是合成答案，不是素材）。
3. 更新 index.md，摘要前缀加 [Archived]。
4. log.md 追加：

   ## [YYYY-MM-DD] query | Archived: <页面标题>

触发 3：Lint（体检）

触发词： 读取 [[AI_CONFIG]] → triggers.lint。默认："lint wiki"、"体检"、"wiki 有啥问题"。

确定性检查（尽量自动修）：

读取 [[AI_CONFIG]] → lint_checks 确定启用的检查项。默认启用的检查：

• index_consistency：wiki/index.md ↔ 实际文件一致性：文件存在但索引缺 → 补条目；索引指向死文件 → 标 [MISSING]
• broken_links：wiki 内部 markdown 链接失效：同名文件在别处 → 改路径；找不到 → 报告
• see_also_links：See Also 链接：同主题明显缺的交叉引用 → 补；链接已删文件 → 删

启发式检查（只报告，不自动改）：

默认关闭，可在 AI_CONFIG.md 的 lint_checks 中启用：

• fact_contradiction：跨文章事实矛盾
• 新素材让旧论点过时
• 源头分歧没标注
• orphaned_pages：孤岛页面（没人引用）
• missing_cross_refs：跨主题该链没链的概念
• 反复被提及但没独立页面的概念

完成后追加 log.md：

## [YYYY-MM-DD] lint | <N> issues found, <M> auto-fixed

触发 4：Social Ingest（社交媒体内容录入）

⚠️ 合规边界： 自动化抓取可能违反部分平台 ToS。仅处理用户本人主动提供的素材；不要主动高频抓取、不要批量再分发他人内容。若用户未提供素材、只是口头要求抓取，先提示合规风险再行动。

触发词： 读取 [[AI_CONFIG]] → triggers.social_ingest。默认："爬了这个"、"收录这条"、"这条收进来"。给 AI 一份带 source 字段为社交平台名的文件，或 vault 根目录出现未归档的社交媒体笔记时也触发。

内容知识域分类（按内容主题，不按平台）：

读取 [[AI_CONFIG]] → domains 获取完整分类列表。默认知识域：

知识域可在 AI_CONFIG.md 中自由增删。

统一 Frontmatter 规范（所有社交平台通用）：

读取 [[AI_CONFIG]] → frontmatter.required 和 frontmatter.optional 确定字段。读取 [[AI_CONFIG]] → platforms 和 content_types 确定枚举值。

---
title: 标题
source: <platforms 列表中的值>
author: 作者名
created: YYYY-MM-DD
note_url: 原始链接
domain: <domains 中的 name>
content_type: <content_types 中的值>
credibility: high | medium | low
metrics:
  likes: 0
  collects: 0
  comments: 0
  shares: 0
  views: 0
tags: []
---

动作流程：

第一步：抓取（opencli 管线）

用 opencli 批量抓取笔记详情和图片，每篇笔记独立处理：

# 1. 搜索（按平台替换 xiaohongshu）
opencli xiaohongshu search "<关键词>" --limit 10 -f json

# 2. 获取笔记详情（必须传完整签名 URL，含 xsec_token）
opencli xiaohongshu note "<完整URL>" -f json

# 3. 下载图片到 assets
opencli xiaohongshu download "<完整URL>" --output "assets/xiaohongshu/<笔记标题>"

图片存储规则（用脚本整理，不要手动 mv/rmdir）：

• 目录用笔记标题命名（如 assets/xiaohongshu/宁波咖啡三巨头/），不用笔记 ID
• opencli download 会自动创建以 ID 命名的子目录。整理成标题目录 + 生成图片引用，直接调用脚本，不要自己拼相对路径：

bash scripts/organize-social-assets.sh \
  --vault <vault 根路径> \
  --platform <xiaohongshu|douyin|bilibili|...> \
  --note-id <opencli 下载的 ID 目录名> \
  --title "<笔记标题>"

• 脚本会：把 ID 子目录的文件提升到标题目录 → 删空 ID 目录 → 输出带正确相对路径（../../../）的图片引用，直接粘贴进 raw 笔记
• 其他平台同理：--platform douyin、--platform bilibili 等

第二步：生成 raw 笔记（图文一体）

每篇 raw 笔记 = frontmatter + 正文 + 配图，必须包含图片引用。

用 opencli obsidian create 创建笔记，确保 Obsidian markdown 格式正确：

opencli obsidian create path="raw/social/<domain>/<文件名>.md" content="<完整内容>"

笔记结构：

---
title: 标题
source: Xiaohongshu | Douyin | ...
author: 作者名
created: YYYY-MM-DD
note_url: 原始链接
domain: 消费研究 | ...
content_type: 实测体验 | ...
credibility: high | medium | low
metrics:
  likes: 0
  collects: 0
  comments: 0
  shares: 0
  views: 0
tags: []
---

<笔记正文>

## 配图

![](../../../assets/<平台>/<笔记标题>/xxx_1.jpg)
![](../../../assets/<平台>/<笔记标题>/xxx_2.jpg)
...

配图路径关键规则：

• 相对路径由 organize-social-assets.sh 脚本自动生成（上溯三层 ../../../），不要手算；直接用脚本输出粘贴
• 如果笔记正文有图文对应关系（如 P2-4 对应某店），尽量将图片插到对应位置而非全部堆在末尾

第三步：分析

1. 提取核心信息点，形成结构化摘要
2. 评估可信度 credibility：
   • high：专业领域作者 + 高互动 + 有实测证据
   • medium：普通用户 + 中等互动 + 有细节描述
   • low：疑似软广 / 无细节 / 搬运内容
3. 扫描 wiki 中是否已有相关主题文章

第四步：消化（按 content_type 差异化处理）

• 实测体验类（探店、测评）：提取结构化数据（名称/价格/评分/优缺点），同主题多篇合并为对比维度
• 教程攻略类：提取可操作步骤，去掉废话，验证时效性，同技能多篇合并为最佳实践
• 分析评论类：提取核心论点和论据，与 wiki 已有内容做观点对照，矛盾观点并列保留
• 资源清单类：提取资源列表，同类去重合并，标注推荐来源数
• 个人观点类：保留原始观点，标注作者立场，不做主观润色

消化规则：

1. wiki 已有同主题文章 → 合并新信息，标注新来源
2. 全新主题 → 新建 wiki/<domain>/<主题>.md
3. 跨域信息 → 主文章 + See Also 交叉引用

第五步：润色

读取 [[AI_CONFIG]] → polish 获取润色规则。默认规则：

• 去社交口语（emoji 堆叠、"绝绝子"、"yyds"等 strip_patterns 中的词）
• keep_subjective: true → 保留有信息密度的主观评价
• 按 content_type 选择对应的结构化模板
• output_language: zh → 统一用中文消化（专有名词保留原文）

第六步：收尾

1. 更新 wiki/index.md
2. 追加 wiki/log.md：

   ## [YYYY-MM-DD] social-ingest | <主文章标题>
   - Source: <平台> | <作者> | domain: <知识域>
   - Credibility: <high/medium/low>
   - Action: merged into <文章> / created new
   - Images: <N> 张 → assets/<平台>/<笔记标题>/

批量模式： 一次给多条笔记时，先全部抓取（搜索+详情+图片），再按 domain 分组消化，减少重复扫描 wiki。被风控拦截的笔记跳过，在 log 中标注。

约定

• 所有 wiki 内部链接用相对当前文件的路径。
• 对话里引用 wiki 文章用相对 vault 根的路径（例如 wiki/主题/xxx.md）。
• 日期用今天的日期。Updated 反映文章内容最后变动的时间，不是文件系统时间戳。
• raw 绝对不能改。如果发现 raw 里有错，在 wiki 文章里标注"source contains error"而不是改 raw。
• wiki 的 Sources 必须链接到本地 raw 文件，使用相对路径。外部 URL 仅保留在 raw 文件的 frontmatter note_url 字段中，不出现在 wiki 的 Sources 里。
• 社交媒体图片目录用笔记标题命名（如 assets/xiaohongshu/宁波咖啡三巨头/），不用 ID。用 scripts/organize-social-assets.sh 完成提升 + 引用生成，不要手动 mv。

放开的约束

• wiki 子目录深度不限。wiki/一人企业/agent teams/xxx.md 合法。
• md 文件命名自由，不强制 YYYY-MM-DD-slug.md 格式。
• 不强制 Sources/Raw/Updated metadata 处。想加就加，不加也行。
• raw 里的文件（PDF/视频/xlsx/图片）永不改名。