Prefill

/prefill

将领域基础知识（奠基性方法、common practice、标准架构）作为终端页面沉淀到 wiki/foundations/。 Foundations 设计上单向：其他页面可以链接到 foundation，foundation 不写反向链接。

Trigger

手动：/prefill [domain] 或 /prefill --add "概念名"。

Inputs

• domain（位置参数，可选）：研究领域 — general / NLP / CV / ML Systems / Robotics 之一。未指定时从 wiki/topics/ 标签推断；若 topics 为空则提示用户。
• --add "<概念>"：跳过 catalog，直接为单个概念建立 foundation。

Outputs

• wiki/foundations/{slug}.md — 每个种子一页
• 更新的 wiki/index.md（由 rebuild-index 重生成 foundations 段落）
• wiki/log.md 一条记录

Wiki Interaction

读取

• wiki/topics/*.md — 用于推断 domain（未指定时）
• wiki/foundations/*.md — 跳过已存在的 foundation（幂等）
• .claude/skills/prefill/foundations-catalog.yaml — 种子列表

写入

• wiki/foundations/{slug}.md（仅新建，从不覆盖）
• wiki/index.md（通过 tools/research_wiki.py rebuild-index）
• wiki/log.md（通过 tools/research_wiki.py log）

Workflow

前置条件：当前目录包含 wiki/、tools/、.claude/。WIKI_ROOT=wiki/。

Step 1: 确定 domain

1. 用户传入 domain → 直接使用。
2. 否则若处于 --add 模式 → 默认 general，除非用户额外指定。
3. 否则：读取 wiki/topics/*.md 的 frontmatter tags；若能识别出主导 domain 则用之，否则提示用户。

Step 2: 加载种子

• Catalog 模式：读取 .claude/skills/prefill/foundations-catalog.yaml，取 domains.{domain} 下所有条目，并叠加 domains.general 的全部条目（general foundations 适用所有领域）。
• --add 模式：构造单一种子 {slug: <slugified concept>, title: <concept>, summary: ""}。Slug 用 python3 tools/research_wiki.py slug "<concept>" 生成。

对每个种子，若 wiki/foundations/{slug}.md 已存在则跳过（不覆盖、不警告）。

Step 3: 从 Wikipedia 拉取背景

对每个剩余种子调用 tools/fetch_wikipedia.py：

python3 tools/fetch_wikipedia.py summary "<title>"
python3 tools/fetch_wikipedia.py sections "<title>"
python3 tools/fetch_wikipedia.py section "<title>" --index <N>   # 拉取相关章节

• summary 调用返回 {title, extract, url}。
• sections 调用返回 [{index, line, level}, ...] — 选取 line 包含 Variants / Types / Architecture / History / Limitations / Applications 的章节（大小写不敏感子串匹配）。
• 任意调用退出码为 2 表示页面不存在 — 该种子回退到 LLM 知识，生成的 frontmatter 中 source_url: ""。

Step 4: 组装 foundation 页面

按下方模板渲染。Wikipedia 来源的内容与 LLM 生成的内容需视觉上区分：纯 LLM 段落以 (LLM analysis) 标注。

---
title: "{title}"
slug: "{slug}"
domain: "{domain}"
status: mainstream         # 已被取代的方法填 historical
aliases: []                # 列出 LLM 有把握的常见别名
first_introduced: "{Wikipedia summary 中能提取的年份，否则留空}"
date_updated: "{今天}"
source_url: "{Wikipedia URL，404 时留空}"
---

## Definition
{Wikipedia summary 首段，或 LLM 提供的定义。}

## Intuition
{基于定义的通俗解释。}

## Formal notation
{从 Wikipedia 提取的公式/记号；若无则由 LLM 补充并标注 `(LLM analysis)`。}

## Key variants
{从 Wikipedia "Variants" / "Types" / "Architecture" 章节提炼的列表。}

## Known limitations
{Wikipedia + LLM 综合判断。}

## Open problems
{LLM analysis (LLM analysis)}

## Relevance to active research
{LLM analysis (LLM analysis)}

每页写入 wiki/foundations/{slug}.md。

Step 5: 刷新导航和日志

python3 tools/research_wiki.py rebuild-index wiki/
python3 tools/research_wiki.py log wiki/ "prefill | {N} foundations created for {domain}"

Step 6: 报告

打印分组摘要：

## Prefill Report — {date}

**Domain**: {domain}
**Created**: {N}  **Skipped (already present)**: {M}

### mainstream
- foundations/gradient-descent — Gradient Descent
- ...

### historical
- foundations/recurrent-neural-networks — Recurrent Neural Networks

提醒用户：后续 /ingest 会与这些 foundation 去重，遇到匹配概念时创建 [[foundation-slug]] 链接而非新建 concept 页面。

Constraints

• foundations 是终端节点：foundation 页面禁止写 key_papers、related_concepts 或任何外向引用字段。其他页面可链入。
• 从不覆盖已存在的 wiki/foundations/{slug}.md（幂等）。
• 来源区分：Wikipedia 内容与 LLM 内容必须在页面正文中视觉上区分。
• catalog 是建议性的：seed YAML 由人工维护、不完整，用户可无需改代码自行扩展。
• 仅写入 wiki/foundations/：不会创建 papers/、concepts/、topics/ 等目录下的页面。

Error Handling

• wiki/foundations/ 不存在：先运行 python3 tools/research_wiki.py init wiki/。
• Wikipedia 404：记录缺失页面，该种子回退 LLM 知识（source_url: ""）。
• 网络失败：打印失败的种子，继续处理其余种子，不中断整个批次。
• catalog 文件缺失：报错并指向 .claude/skills/prefill/foundations-catalog.yaml。

Dependencies

工具（通过 Bash）

• python3 tools/fetch_wikipedia.py summary|sections|section|wikitext "<title>" [--index N]
• python3 tools/research_wiki.py slug "<title>"
• python3 tools/research_wiki.py rebuild-index wiki/
• python3 tools/research_wiki.py log wiki/ "<message>"

Catalog

• .claude/skills/prefill/foundations-catalog.yaml