LLM Wiki 构建和维护持续复利的个人知识库。LLM 负责所有繁重工作——摘要、交叉引用、归档和记账——而你专注于搜集来源、探索和提出好问题。 核心原则 : 不要把 LLM 当搜索引擎用。要把它当知识编译器用。不是每次查询都从原始文档重新推导知识（RAG），而是由 LLM 增量构建持久化 wiki——结构化、互相链接的 markdown 文件，随着每个来源的添加和每个问题的提出而持续增值。 前置条件 - 具备文件读写能力的 LLM Agent - 用于存储 markdown 文件的文件系统 - Node.js = 18（管理脚本需要） - 可选：Obsidian 用于浏览/图谱视图，Git 用于版本控制 使用时机 | 信号 | 动作 | |------|------| | "收录这个"、"添加这个来源"、"处理这份文档" | 收录 | | "wiki 里怎么说X"、复杂知识问题 | 查询 / 自动查询 | | "保存到wiki"、"记录下来" | 快捷捕获 | | "保存这个模式"、可复用代码片段 | 代码片段捕获 | | "健康检查"、"lint wiki"、"查找矛盾" | 检查 | | "建一个新wiki"、"初始化知识库" | 初始化 | | "从这些文件构建wiki" | 初始化 → 批量收录 | 不应调用的场景： 单次对话洞察（→ ），方法论分析（矛盾/实践/持久…