# LLM Wiki

> 个人知识库构建系统（基于 Karpathy llm-wiki 方法论）。让 AI 持续构建和维护你的知识库， 支持多种素材源（网页、推特、公众号、小红书、知乎、YouTube、PDF、本地文件）， 自动整理为结构化的 wiki。 触发条件：用户明确提到"知识库"、"wiki"、"llm-wiki"，或要求对已初始化的知识库执行 消化、查询、健康检查等操作。不要在用户只是要求"总结这篇文章"时触发——必须是明确的 知识库相关意图。

- Skill: `sdyckjq-lab/llm-wiki` (Agent Skill, multi-file: 19 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add sdyckjq-lab/llm-wiki`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/sdyckjq-lab/llm-wiki/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- License: MIT
- Author: sdyckjq-lab (https://skillmd.com/u/sdyckjq-lab)
- Updated: 2026-09-10
- Page: https://skillmd.com/skills/sdyckjq-lab/llm-wiki

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# llm-wiki — 个人知识库构建系统

> 把碎片化的信息变成持续积累、互相链接的知识库。你只需要提供素材，AI 做所有的整理工作。

## 这个 skill 做什么

llm-wiki 帮你构建一个**持续增长的个人知识库**。它不是传统的笔记软件，而是一个让 AI 帮你维护的 wiki 系统：

- 你给素材（链接、文件、文本），AI 提取核心知识并整理成互相链接的 wiki 页面
- 知识库随着每次使用变得越来越丰富，而不是每次重新开始
- 所有内容都是本地 markdown 文件，用 Obsidian 或任何编辑器都能查看

## 核心理念

传统方式（RAG/聊天记录）的问题：每次问问题，AI 都要从头阅读原始文件，没有积累。知识库的价值在于**知识被编译一次，然后持续维护**，而不是每次重新推导。

## 快速开始

告诉用户这两步就够了：

1. **初始化**：说"帮我初始化一个知识库"
2. **添加素材**：给一个链接或文件，说"帮我消化这篇"

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## Script Directory

Scripts located in `scripts/` subdirectory.

**Path Resolution**:
1. `SKILL_DIR` = this SKILL.md's directory
2. Script path = `${SKILL_DIR}/scripts/<script-name>`

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## 依赖检查

核心主线（本地文件、纯文本、已有知识库操作）默认不需要这些提取依赖。

只有当用户给的是 URL 类来源，并且明确要自动提取网页 / X / 微信公众号 / YouTube / 知乎内容时，才检查以下可选依赖。

如果缺失，提示用户运行：

```bash
bash ${SKILL_DIR}/install.sh --platform <当前平台> --with-optional-adapters
```

可选依赖 skill / 工具：
- `baoyu-url-to-markdown` — 普通网页、X/Twitter、部分知乎提取
- `wechat-article-to-markdown` — 微信公众号提取
- `youtube-transcript` — YouTube 字幕提取

即使这些依赖缺失，skill 仍可工作（用户可以直接提供本地文件、粘贴文本，或改走手动入口）。

## 外挂状态模型

外挂失败统一分成 `not_installed / env_unavailable / runtime_failed / unsupported / empty_result` 五类。

所有需要枚举来源、读取 `source_label`、`raw_dir`、`adapter_name`、`fallback_hint` 的地方，都先读来源总表：

```bash
bash ${SKILL_DIR}/scripts/source-registry.sh list
```

需要拿单个来源的定义时，用：

```bash
bash ${SKILL_DIR}/scripts/source-registry.sh get <source_id>
```

对 URL 类来源，先运行：

```bash
bash ${SKILL_DIR}/scripts/adapter-state.sh check <source_id>
```

`adapter-state.sh check` 返回 8 列：

```text
source_id	source_label	state	state_label	detail	recovery_action	install_hint	fallback_hint
```

- `not_installed`：提示用户可补安装，同时允许改走手动入口
- `env_unavailable`：说明缺少的环境条件，同时允许改走手动入口
- `runtime_failed`：说明本次提取执行失败，允许重试一次，再改走手动入口
- `unsupported`：直接给出手动入口，不尝试自动提取
- `empty_result`：说明自动提取没拿到有效内容，请用户手动补全文本

当自动提取实际执行后，再运行：

```bash
bash ${SKILL_DIR}/scripts/adapter-state.sh classify-run <source_id> <exit_code> <output_path>
```

用返回的 `detail`、`recovery_action`、`install_hint`、`fallback_hint` 生成提示。核心主线不因外挂失败而中断。

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## 工作流路由

根据用户的意图，路由到对应的工作流：

| 用户意图关键词 | 工作流 |
|---|---|
| "初始化知识库"、"新建 wiki"、"创建知识库" | → **init** |
| URL / 文件路径 / "添加素材"、"消化"、"整理" / 直接给链接 | → **ingest** |
| "批量消化"、"把这些都整理" / 给了文件夹路径 | → **batch-ingest** |
| "关于 XX"、"查询"、"XX 是什么"、"总结一下" | → **query** |
| "给我讲讲 XX"、"深度分析 XX"、"综述 XX"、"digest XX" | → **digest** |
| "对比一下 X 和 Y"、"比较 X 和 Y"、"整理一下时间线"、"按时间排列" | → **digest**（指定格式） |
| "检查知识库"、"健康检查"、"lint" | → **lint** |
| "知识库状态"、"现在有什么"、"有多少素材" | → **status** |
| "画个知识图谱"、"看看关联图"、"graph"、"知识库地图" | → **graph** |
| "删除素材"、"remove"、"delete source"、"移除" | → **delete** |
| "结晶化"、"crystallize"、"把这个记进知识库"、"总结这段对话" | → **crystallize** |

**重要**：如果用户直接给了一个 URL 或文件，但没有明确说要做什么，默认走 **ingest** 工作流。如果知识库还不存在，先自动走 **init** 再走 **ingest**。

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## 通用前置检查

除 `init` 外，其他工作流默认先执行这段检查：

1. 先检查**当前工作目录**是否包含 `.wiki-schema.md`
   - 如果包含 → 用当前目录作为知识库根路径
   - 如果不包含 → 回退到读取 `~/.llm-wiki-path`
2. 如果两者都没有：
   - `ingest` / `batch-ingest` → 先运行 `init`
   - `query` / `lint` / `status` / `digest` / `graph` / `delete` → 提示用户先初始化知识库
3. 读取知识库根目录下的 `.wiki-schema.md`
4. 从 `.wiki-schema.md` 的"语言"字段判断 `WIKI_LANG`
   - `语言：中文` → `WIKI_LANG=zh`
   - `语言：English` → `WIKI_LANG=en`
   - 字段缺失 → 默认 `WIKI_LANG=zh`

## 输出语言规则

所有面向用户的输出和新写入的 wiki 内容，都按 `WIKI_LANG` 生成：

- `WIKI_LANG=zh` → 使用下文中文示例
- `WIKI_LANG=en` → 保持与中文示例相同的结构、信息量和顺序，仅改为自然英文措辞
- 文件路径、wiki 链接、目录名保持现有约定，不因为语言切换而改动

**术语对照**：
- 素材 → Source
- 实体 → Entity
- 主题 → Topic
- 摘要 → Summary
- 综合 → Synthesis
- 消化 → Ingest
- 对比 → Comparison
- 深度报告 → Deep Dive Report
- 知识图谱 → Knowledge Graph

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## 工作流 1：init（初始化知识库）

### 前置检查（含多知识库 CWD 检查）

1. 先检查**当前工作目录**是否包含 `.wiki-schema.md`
   - 如果包含 → 当前目录已经是一个知识库，提示用户已存在并询问是否要重新初始化
2. 如果当前目录没有 → 读取 `~/.llm-wiki-path` 文件
   - 如果存在 → 提示用户已有一个知识库（显示路径），询问是要新建还是切换到那个
3. 两个都没有 → 进入初始化流程

### 步骤

1. **询问知识库主题**（先向用户提问）：
   - "你的知识库要围绕什么主题？比如'AI 学习笔记'、'产品竞品分析'、'读书笔记'"
   - 如果用户没想法，默认用"我的知识库"

2. **询问知识库语言**（先向用户提问）：
   - "知识库内容用什么语言？中文 / English（默认中文）"
   - 选项：`zh`（中文）或 `en`（English）
   - 如果用户没有明确说，默认 `zh`
   - 将选择记录为 `WIKI_LANG`（`zh` 或 `en`）

3. **询问保存位置**（先向用户提问）：
   - 默认：`~/Documents/我的知识库/`（zh）或 `~/Documents/my-wiki/`（en）
   - 用户可以自定义路径

4. **运行初始化脚本**：
   ```bash
   bash ${SKILL_DIR}/scripts/init-wiki.sh "<路径>" "<主题>"
   ```

5. **补充初始化结果说明**：
   - `init-wiki.sh` 会同时生成 `purpose.md` 和 `.wiki-cache.json`
   - `purpose.md` 和 `.wiki-schema.md` 同级存放，用来记录研究目标、关键问题和研究范围
   - 提醒用户优先填写核心目标和关键问题；这些内容写在 `purpose.md` 里，后续 ingest 会优先参考这里的方向

6. **写入语言配置并本地化种子文件**：
   - 将 `.wiki-schema.md` 中的 `语言：{{LANGUAGE}}` 替换为：
     - `zh` → `语言：中文`（种子文件保持中文，无需额外处理）
     - `en` → `语言：English`，**同时**覆写以下种子文件为英文版：
   - 如果 `WIKI_LANG=en`，读取 `${SKILL_DIR}/templates/index-en-template.md`、`${SKILL_DIR}/templates/overview-en-template.md`、`${SKILL_DIR}/templates/log-en-template.md`，将 `{{DATE}}` 和 `{{TOPIC}}` 替换为实际值后，分别写入 `index.md`、`wiki/overview.md`、`log.md`

7. **记录路径**到 `~/.llm-wiki-path`：
   ```bash
   echo "<路径>" > ~/.llm-wiki-path
   ```

8. **输出引导**（根据 `WIKI_LANG` 切换语言）：

   **中文（zh）**：
   ```
   知识库已创建！路径：<路径>

   接下来你可以：
   - 给我一个链接，我会自动提取并整理（网页、X/Twitter、公众号、知乎等）
   - 小红书内容请直接粘贴文本给我（暂不支持自动提取）
   - 给我一个本地文件路径（PDF、Markdown 等）
   - 直接粘贴文本内容
   - 批量消化：给我一个文件夹路径

   推荐：用 Obsidian 打开这个文件夹，可以实时看到知识库的构建效果。
   ```
   （英文版按「输出语言规则」生成，结构相同。）

---

## 工作流 2：ingest（消化素材）

这是最核心的工作流。用户给一个素材进来，AI 做所有的整理工作。

### 前置检查

执行**通用前置检查**（见上方定义）。

### 隐私自查提示（首次进入 ingest 必须执行）

在开始提取或分析任何内容之前，AI **必须**先对用户说下面这句话，然后等待确认：

> 在开始分析这份素材前，请先快速确认里面**不**包含这些敏感内容：
>
> - 手机号码（如 138xxxxxxxx）
> - 身份证号（18 位数字）
> - API 密钥（`sk-...`、`AIzaSy...`、`OPENAI_API_KEY=`、`ANTHROPIC_API_KEY=`、`Bearer ...`）
> - 明文密码（`password=`、`passwd=`）
> - 其他你不希望进入知识库的个人信息
>
> 如果素材里有上面任何一项，请先用文本编辑器删除或脱敏后再继续。
> llm-wiki **不会**自动过滤这些内容，处理后的内容会进入你的知识库。
>
> 确认无上述内容请回复 `y`，要中止请回复 `n`。

**流程规则**：

- 用户回复 `y`（或"可以"、"继续"、"没有"等明确肯定）→ 继续执行后续步骤
- 用户回复 `n`（或"停"、"取消"等明确否定）→ 终止本次 ingest，提示用户清理后再来
- 其他不明确的回复 → 再问一次，最多两次；两次都不是明确 y/n 则终止
- **绕过规则**：如果用户在当前对话里已经明确说过"素材里没有敏感信息，直接开始"，
  或者用户是在 `batch-ingest` 流程中（已经在顶层确认过一次），AI 可以跳过这一步

**为什么是自查清单而不是脚本**：
- 正则在非结构化文本（聊天记录、笔记）里误报率很高，错过真的敏感词，误报无害的普通词
- 把判断权还给用户，比让脚本决定更可靠
- 对新手更友好，不会遇到看不懂的脚本报错

### 素材提取路由

根据素材类型自动路由到最佳提取方式：

**外挂前置判断**：

- URL 先调用 `bash ${SKILL_DIR}/scripts/source-registry.sh match-url "<url>"`
- 本地文件先调用 `bash ${SKILL_DIR}/scripts/source-registry.sh match-file "<path>"`
- 纯文本粘贴直接调用 `bash ${SKILL_DIR}/scripts/source-registry.sh get plain_text`
- `source-registry.sh` 返回 10 列：`source_id`、`source_label`、`source_category`、`input_mode`、`match_rule`、`raw_dir`、`adapter_name`、`dependency_name`、`dependency_type`、`fallback_hint`
- 调用 `bash ${SKILL_DIR}/scripts/adapter-state.sh check <source_id>`
- 从 `adapter-state.sh check` 的 8 列结果里读取 `state`、`detail`、`recovery_action`、`install_hint`、`fallback_hint`
- 如果 `state=not_installed` / `env_unavailable` / `unsupported` → 不调用外挂，直接按 `detail`、`recovery_action`、`install_hint`、`fallback_hint` 告诉用户下一步
- 只有返回 `available` 时，才继续自动提取

**URL 类素材**（统一走来源总表，不手写域名表）：

> **Chrome 提示**（仅当 `adapter_name=baoyu-url-to-markdown` 时）：
> adapter-state.sh check 会把“提取器可用”与“是否存在 9222 可复用会话”分开表达。
> 如果 check 返回 `available`，正常调用外挂；即使 detail 提示未检测到 9222，也继续执行。baoyu-url-to-markdown 会自己处理 Chrome 启动，**继续执行，不要等待用户确认**。
> 只有在你想复用当前已登录的 Chrome 会话时，才需要手动开启 9222。
> 如果提取仍然失败（通常是页面需要登录态，如 X/Twitter、知乎等），可提示用户开启调试端口复用已登录会话：`open -na "Google Chrome" --args --remote-debugging-port=9222`

- 如果 `source_category=manual_only` → 不调用外挂，直接使用 `fallback_hint`
- 如果 `adapter_name=wechat-article-to-markdown` → 执行 `wechat-article-to-markdown "<URL>"`
- 如果 `adapter_name=youtube-transcript` → 调用 `youtube-transcript`
- 如果 `adapter_name=baoyu-url-to-markdown` → 调用 `baoyu-url-to-markdown`

**本地文件**：
- 统一走 `bash ${SKILL_DIR}/scripts/source-registry.sh match-file "<path>"`
- 命中后直接读取，不调用外挂

**纯文本粘贴**：
- 统一视为 `plain_text`
- 直接使用用户提供的文本

**统一回退规则**：

- 对自动提取结果，统一运行 `bash ${SKILL_DIR}/scripts/adapter-state.sh classify-run <source_id> <exit_code> <output_path>`
- 从 `classify-run` 返回的 8 列结果里读取 `state`、`detail`、`recovery_action`、`fallback_hint`
- 如果返回 `runtime_failed` → 按 `detail`、`recovery_action`、`fallback_hint` 告诉用户“这次自动提取失败，可以先重试一次；如果还不行，就改走手动入口”
- 如果返回 `empty_result` → 按 `detail`、`recovery_action`、`fallback_hint` 告诉用户“自动提取没有拿到有效正文，请手动补全文本后继续”
- 其他状态也使用同一份返回结果，不再手写第二套回退文案

### 内容分级处理

根据素材长度和信息密度自动选择处理级别：

**判断标准**：
- 素材内容 > 1000 字 → **完整处理**
- 素材内容 <= 1000 字（短推文、小红书笔记等）→ **简化处理**

### 完整处理流程（长素材 > 1000 字）

1. **提取素材内容**：按上面的路由获取素材文本

2. **保存原始素材**到 `raw/` 对应目录：
   - 根据素材类型保存到对应目录（articles/、tweets/、wechat/、xiaohongshu/、zhihu/ 等）
   - 文件名格式：`{日期}-{短标题}.md`
   - 如果是 URL 类素材，在文件头部记录原始 URL

   **图片检测与追踪**：保存素材后，扫描内容中是否包含图片引用（`![` 或 `<img` 或 `.png`/`.jpg`/`.gif`/`.svg` URL）。如果检测到图片：
   - 告诉用户："素材包含 {N} 张图片引用。图片链接可能失效，建议手动下载到 `raw/assets/`（Obsidian 用户可在设置中绑定快捷键一键下载附件）"
   - 在后续 source 页面的 frontmatter 中：
     - `images`：记录检测到的图片引用数量
     - `image_paths`：如果用户已将图片下载到 `raw/assets/`，用 YAML block list 格式记录路径；如果尚未下载，保持为空数组 `[]`。示例：
       ```yaml
       image_paths:
         - raw/assets/2026-01-15-fig1.png
         - raw/assets/2026-01-15-fig2.jpg
       ```
   - 不阻塞 ingest 流程，仅做提醒
   - 用户后续下载图片后，可以手动更新 source 页面的 `image_paths`，或在下次 lint 时由 AI 辅助补全

3. **读取上下文**：
   - 优先顺序：`purpose.md` > `.wiki-schema.md` > `index.md`
   - 如果 `purpose.md` 存在，先读取其中的核心目标、关键问题和研究范围
   - 用 `purpose.md` 指导后续实体、主题、关联的取舍和权重

4. **缓存检查**：
   - 在进入 LLM 处理前，先运行：
     ```bash
     bash ${SKILL_DIR}/scripts/cache.sh check “<raw 文件路径>”
     ```
   - 如果返回 `HIT` 或 `HIT(repaired)` → 跳过本次 LLM 调用，直接读取已有 wiki 页面，并告诉用户这是”无变化，直接复用已有结果”
     - `HIT(repaired)` 表示缓存自愈修复成功（上次 update 被跳过但 source 页面存在且 source_path 匹配）
   - 如果返回 `MISS:<reason>` → 继续执行下面的两步流程
     - `MISS:no_entry` — 首次处理此素材（正常情况）
     - `MISS:hash_changed` — 素材内容有变化，需要重新处理
     - `MISS:no_source` — 有缓存记录但 source 页面被删除了
     - `MISS:repaired_needs_verify` — 找到同名 source 页面但 source_path 不匹配，需要重新处理以确认关联正确

5. **Step 1：结构化分析**：
   - 输入：原始内容 + `purpose.md` + 现有 wiki 结构（至少读取 `index.md` 概要）
   - 输出：JSON 格式的分析结果，不持久化，只在当前 ingest 流程里临时传递
   - JSON 至少包含 `entities`、`topics`、`connections`
   - `confidence` 是必需字段，缺失就视为格式异常并触发单步回退

   ```json
   {
     "source_summary": "一句话概括",
     "entities": [{"name": "xxx", "type": "concept", "relevance": "high", "confidence": "EXTRACTED", "evidence": "原文摘录或推理依据"}],
     "topics": [{"name": "xxx", "importance": "high"}],
     "connections": [{"from": "A", "to": "B", "type": "因果", "confidence": "INFERRED", "evidence": "推理依据"}],
     "contradictions": [{"claim_a": "...", "claim_b": "...", "context": "..."}],
     "new_vs_existing": {"new_entities": [], "updates": []}
   }
   ```

   置信度赋值规则（Claude 必须遵守）：
   - EXTRACTED：信息直接出现在原文里，字面可以找到。**应在 `evidence` 字段提供原文摘录**（建议 ≤50 字）；缺失时脚本会发出 WARN 但不阻塞
   - INFERRED：信息是从多处原文推断出来的，原文没有直接说。**应在 `evidence` 字段说明推理依据**；缺失时脚本会发出 WARN 但不阻塞
   - AMBIGUOUS：原文说法不清楚，或者有歧义。`evidence` 可选
   - UNVERIFIED：信息来自 Claude 的背景知识，原文没有证据。`evidence` 可选

   Step 1 完成后，必须执行验证：
   1. mkdir -p {wiki_root}/.wiki-tmp
   2. 将 Step 1 JSON 写入 {wiki_root}/.wiki-tmp/step1-latest.json
   3. 调用 bash ${SKILL_DIR}/scripts/validate-step1.sh {wiki_root}/.wiki-tmp/step1-latest.json
   4. 验证完成后删除 {wiki_root}/.wiki-tmp/step1-latest.json

   如果脚本返回非 0，自动回退到单步 ingest（不进行 Step 2）。

6. **Step 2：页面生成**：
   - 输入：原始内容 + `purpose.md` + Step 1 的分析结果 + 现有相关 wiki 页面
   - **上下文加载规则**：只读取 Step 1 中 `new_vs_existing.updates` 列出的已有页面；如果某页超过 2000 字，只读取 frontmatter + 需要更新的章节
   - 输出：所有需要创建或更新的 wiki 页面内容
   - Step 2 负责完成原流程中的素材摘要、实体页、主题页、index、log 更新

7. **容错回退**：
   - 如果 Step 1 不是有效 JSON，或者缺少 `entities`、`topics`、`confidence` 等必需字段，自动回退到原来的单步流程
   - 回退时，所有本次新生成内容统一加上：
     ```markdown
     <!-- confidence: UNVERIFIED -->
     ```
   - 同时在页面顶部加注释说明本次处理因格式问题降级，避免出现“部分标注、部分没标注”的状态

8. **生成素材摘要页**（`wiki/sources/{日期}-{短标题}.md`）：
   - 参考 `templates/source-template.md` 的格式
   - frontmatter 里保留 `sources: []` 字段；如果这次 ingest 有明确来源，按实际 raw/source 引用填入
   - 包含：基本信息、核心观点、关键概念、与其他素材的关联、原文精彩摘录
   - 对 Step 1 中标记为 `INFERRED` 或 `AMBIGUOUS` 的关系，用 HTML 注释保留置信度：
     ```markdown
     <!-- confidence: INFERRED -->
     <!-- confidence: AMBIGUOUS -->
     ```
   - **写入 source 页面时，必须使用 `create-source-page.sh`**（自动更新缓存）：
     ```bash
     # 先把页面内容写到临时文件
     echo "<页面内容>" > /tmp/source-content.tmp
     # 调用脚本原子写入 + 缓存更新
     bash ${SKILL_DIR}/scripts/create-source-page.sh "<raw 文件路径>" "wiki/sources/{日期}-{短标题}.md" /tmp/source-content.tmp
     ```
   - 如果脚本返回 `SUCCESS` → 写入和缓存都已更新
   - 如果脚本返回 `ERROR` → 写入或缓存失败，检查报错信息后重试

9. **更新或创建实体页**（`wiki/entities/`）：
   - 对每个关键概念，检查 `wiki/entities/` 下是否已有对应页面
   - 如果已有 → 追加新信息，更新"不同素材中的观点"部分
   - 如果没有 → 创建新实体页，参考 `templates/entity-template.md`
   - 使用 `[[实体名]]` 语法做双向链接

10. **更新或创建主题页**（`wiki/topics/`）：
   - 识别素材涉及的主要研究主题
   - 如果已有对应主题页 → 更新素材汇总表和核心观点
   - 如果没有 → 创建新主题页，参考 `templates/topic-template.md`

11. **更新 index.md**：
   - 在对应分类下添加新条目
   - 更新概览统计数字

12. **更新 log.md**：
   - log.md 追加格式：`## {日期} ingest | {素材标题}`
   - 记录新增和更新的页面列表
   - 注意：缓存更新已在 Step 8 通过 `create-source-page.sh` 自动完成，此处无需再调用 `cache.sh update`

13. **向用户展示结果**（按 `WIKI_LANG` 切换语言）：

   **中文（zh）**：
   ```
   已消化：{素材标题}

   新增页面：
   - {素材摘要页}
   - {新实体页1}
   - {新主题页1}

   更新页面：
   - {已有实体页2}（追加了新信息）

   发现关联：
   - 这篇素材和 [[已有素材]] 在 {某概念} 上有联系

   别名建议：（仅当发现新的同义词关系时显示）
   - 建议添加到别名词表：{术语A} = {术语B}
   ```
   （英文版按「输出语言规则」生成，结构相同。）

### 简化处理流程（短素材 <= 1000 字）

适用于短推文、小红书笔记、简短评论等。

1. **保存原始素材**到对应 `raw/` 目录
   - **图片检测与追踪**：同完整处理流程，扫描图片引用并提醒用户；在 source 页面 `images` 和 `image_paths` frontmatter 字段记录数量和路径
2. **读取上下文并检查缓存**：
   - 仍然优先读取 `purpose.md`
   - 仍然先运行 `bash ${SKILL_DIR}/scripts/cache.sh check "<raw 文件路径>"`
   - 如果缓存命中（`HIT` 或 `HIT(repaired)`），直接复用已有结果
3. **生成简化摘要页**（`wiki/sources/`）：
   - frontmatter 里写入 `sources: []`
   - 只包含基本信息和核心观点
   - 不写"原文精彩摘录"部分
   - **写入 source 页面时同样使用 `create-source-page.sh`**（自动更新缓存）
4. **提取 1-3 个关键概念**：
   - 如果对应实体页已存在 → 追加一句话说明
   - 如果不存在 → 在摘要页中用 `[待创建: [[概念名]]]` 标记
5. **更新 index.md 和 log.md**（缓存已由 `create-source-page.sh` 自动更新）
6. **跳过**：主题页创建/更新、overview 更新

7. **向用户展示简化结果**（按 `WIKI_LANG` 切换语言）：

   **中文（zh）**：
   ```
   已消化：{素材标题}（短内容，简化处理）

   新增：
   - 素材摘要页

   待完善：
   - [待创建: [[概念名]]]（积累更多素材后整理）
   ```
   （英文版按「输出语言规则」生成，结构相同。）

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## 工作流 3：batch-ingest（批量消化）

当用户给了一个文件夹路径，或者说"把这些都整理一下"。

### 步骤

1. **确认知识库路径**：
   - 执行**通用前置检查**（见上方定义），获取知识库根路径和 `WIKI_LANG`

2. **列出所有可处理文件**：
   - 支持的格式：`.md`, `.txt`, `.pdf`, `.html`
   - 忽略：隐藏文件、`.git` 目录、`node_modules` 等

3. **展示文件列表**，确认处理范围（按 `WIKI_LANG` 切换语言）：

   **zh**：
   ```
   发现 {N} 个文件待处理：
   1. file1.pdf
   2. file2.md
   3. file3.txt

   预计需要 {N} 轮处理。是否开始？
   ```
   （英文版按「输出语言规则」生成，结构相同。）

4. **逐个处理**：对每个文件执行 ingest 工作流
   - 每个文件先 `cache check`
   - 命中缓存的文件直接跳过，不再进入 LLM 处理
   - 只有 `MISS` 的文件才继续执行完整或简化处理

5. **每 5 个文件后暂停**，展示进度并询问是否继续（按 `WIKI_LANG` 切换语言）：

   **zh**：
   ```
   进度：5/{N} 已完成

   本批处理结果：
   - 新增素材摘要：5
   - 新增实体页：3
   - 更新已有页面：7

   继续处理剩余 {M} 个文件？
   ```
   （英文版按「输出语言规则」生成，结构相同。）

6. **全部完成后**：
   - 运行一次 index.md 全量更新
   - 输出总结报告（按 `WIKI_LANG` 切换语言）：

   **zh**：
   ```
   批量消化完成！

   处理了 {N} 个文件：
   - 已跳过 N 个（无变化），处理 M 个（新增/更新）
   - 成功：{S}
   - 跳过（内容为空/格式不支持）：{K}
   - 失败：{F}

   新增页面：{total_new}
   更新页面：{total_updated}
   ```
   （英文版按「输出语言规则」生成，结构相同。）

---

## 工作流 4：query（查询知识库）

### 步骤

1. **确认知识库路径**：
   - 执行**通用前置检查**（见上方定义），获取知识库根路径和 `WIKI_LANG`
   - 如果没有可用知识库，提示用户先初始化
2. **读取 index.md** 了解知识库全貌
3. **搜索相关页面**：
   - **别名展开**：先读取 `.wiki-schema.md` 中的"别名词表"，如果用户的查询关键词命中了某一组别名，则将该组所有同义词都纳入搜索（如搜"LLM"时同时搜"大语言模型"和"大模型"）
     - 展开规则：只在命中的那一组内展开，不跨组传递（A=B 和 B=C 是两组时，搜 A 只展开第一组，不合并第二组）
     - 去重：展开后的关键词列表自动去重，忽略空项和纯空格项
   - 在 index.md 中定位相关分类和条目（用展开后的全部关键词）
   - 再用 Grep 在 `wiki/` 目录下搜索所有关键词（原始 + 别名展开）
   - 按相关性排序：文件名精确命中 > index.md 条目命中 > 正文关键词命中次数（同一别名组的多个词命中同一页面时只计一次，避免别名密集的页面分数虚高）
   - **段落上限**：展开后每个关键词最多取 3 个命中段落，总段落数不超过 15 个
   - 读取最相关的 3-5 个页面
   - **单页长度上限**：如果某页超过 2000 字，只读取 frontmatter + 前 500 字 + Grep 命中段落（前后各 3 行），避免长页面消耗过多上下文
4. **综合回答**：
   - 按 `WIKI_LANG` 用对应语言回答用户的问题
   - 标注信息来源（引用 wiki 页面，用 `[[页面名]]` 格式）
   - 如果多个素材有不同观点，分别列出并标注来源
5. **判断是否值得持久化**：
   - 如果回答引用了 3 个及以上来源的综合分析，提示用户："是否保存此回答到知识库？"
   - 少于 3 个来源时，默认只做即时回答，不主动建议持久化

6. **重复检测**：
   - 持久化前，先在 `wiki/queries/` 下搜索同主题页面
   - 通过 frontmatter tags 和 title 匹配，判断是否已有同主题 query 页面
   - 如果已有，提示用户是“更新现有页面”还是“新建一页”
   - 如果用户选择更新旧页面，旧版页面增加 `superseded-by` 标记

7. **保存 query 页面**：
   - 用 `templates/query-template.md` 生成页面
   - 保存路径使用 `wiki/queries/{date}-{short-hash}.md`，避免同主题命名冲突
   - frontmatter 必须包含 `type: query` 和 `derived: true`
   - `derived: true` 表示这是衍生内容，不是一手素材

8. **自引用防护**：
   - query 页面在后续 ingest 分析里视为二级来源，不作为主要知识来源
   - 如果后续页面引用 query 页面里的信息，相关关系统一按 `INFERRED` 处理
   - ingest 不主动扫描 `wiki/queries/`；只有当前问题确实需要时，才把 query 页面作为补充材料读取

9. **更新索引和日志**：
   - 保存成功后，在 index.md 中加入 query 条目
   - 同时在 log.md 中追加一条 query 保存记录

---

## 工作流 5：lint（健康检查）

### 触发时机

- 用户主动说"检查知识库"
- 每次 ingest 后，如果素材总数是 10 的倍数，主动建议运行 lint

### 前置检查

执行**通用前置检查**（见上方定义）。如果没有可用知识库，提示用户先初始化。

1. **确定检查范围**：
   - 最近更新的 10 个页面（按文件修改时间排序）
   - 随机抽查的 10 个页面（避免遗漏旧页面的问题）
   - 如果页面总数 <= 20，检查全部

2. **Step 0：调用脚本做机械检查**（必须先做，不要跳过）：

   ```bash
   bash ${SKILL_DIR}/scripts/lint-runner.sh <wiki_root>
   ```

   脚本一次读取后统一检查孤立页、index、图片、来源信息和全部 wikilink。明确路径和唯一裸名会按实际页面路径解析；同名页面不会被合并。歧义链接不猜目标、不计入关系，并列出全部候选；“待创建”和真正断链分开报告，代码示例不会被当成链接。

   普通检查只读并完整报告数据问题，退出码为 `0`；路径、参数、解析或读取失败返回 `1`。需要让 CI 因歧义、真正断链或路径冲突而阻断时，显式运行：

   ```bash
   bash ${SKILL_DIR}/scripts/lint-runner.sh <wiki_root> --strict
   ```

   严格模式完成报告后，有 `error` 返回 `2`，只有“待创建”等提示仍返回 `0`。可在末尾加 `--json` 获取同一份结构化完整报告。所有这些检查都不会修改知识库 Markdown。

3. **逐项检查**（AI 判断类，脚本做不了）：

   **矛盾信息**（阅读相关页面，检查是否有互相矛盾的说法）：
   - 列出发现的矛盾
   - 标注每处矛盾的来源页面

   **交叉引用缺失**（检查相关主题的页面之间是否应该互相链接但没链）：
   - 建议添加的交叉引用

   **置信度报告**（统计 `EXTRACTED` / `INFERRED` / `AMBIGUOUS` / `UNVERIFIED`）：
   - 高亮 `AMBIGUOUS` 条目，提醒用户优先验证
   - 抽查标注为 EXTRACTED 的条目，检查是否能在原始素材里找到对应原文
   - 如果发现 EXTRACTED 无法回溯到原文，提示用户回退为更低置信度或重新整理

   **补充建议**：基于 Step 0 脚本的孤立页/断链输出，给出修复建议（脚本只列问题，不给方案）
   - 孤立页面 → 建议从哪些相关页面添加 `[[链接]]`
   - 断链 → 建议为哪些概念创建新页面，或改写引用为已有页面

4. **输出报告**（按 `WIKI_LANG` 切换语言，整合 Step 0 脚本输出 + Step 3 AI 判断结果）：

   **zh**：
   ```
   知识库健康检查报告

   检查范围：最近更新 10 页 + 随机抽查 10 页（共 {N} 页）

   孤立页面（没有其他页面链接到它）：
   - [[某页面]] → 建议从 [[相关页面]] 添加链接

   断链（被链接但不存在）：
   - [[某概念]] → 建议创建新页面

   矛盾信息：
   - 关于"XX"，[[页面A]] 说是 Y，但 [[页面B]] 说是 Z

   缺失索引：
   - {文件名} 存在但未记录在 index.md 中

   置信度报告：
   - EXTRACTED：{N}
   - INFERRED：{N}
   - AMBIGUOUS：{N}
   - UNVERIFIED：{N}
   ```
   （英文版按「输出语言规则」生成，结构相同。）

5. **询问用户**：要自动修复哪些问题？（按 `WIKI_LANG` 用对应语言提问）

---

## 工作流 6：status（查看状态）

### 前置检查

执行**通用前置检查**（见上方定义）。如果没有可用知识库，提示用户先初始化。

### 步骤

1. 先运行 `bash ${SKILL_DIR}/scripts/source-registry.sh list` 读取来源总表
2. 获取知识库路径（按上面的 CWD 检查逻辑）
3. 统计：
   - 按来源总表中的 `source_label` 和 `raw_dir` 逐项统计 `raw/` 文件数
   - `wiki/entities/` 下的页面数
   - `wiki/topics/` 下的页面数
   - `wiki/sources/` 下的页面数
   - `wiki/comparisons/` 和 `wiki/synthesis/` 下的页面数
   - `purpose.md 是否存在`
4. 读取 `log.md` 最后 5 条记录
5. 读取 `index.md` 获取主题概览
6. 运行 `bash ${SKILL_DIR}/scripts/adapter-state.sh summary-human` 获取外挂状态
7. 运行 `node ${SKILL_DIR}/scripts/source-signal-coverage.js <wiki_root>` 获取来源信号覆盖数据，从返回 JSON 的 `summary` 中读取：
   - `ok`（已参与）、`missing_sources`（缺少 sources）、`empty_sources`（sources 为空）、`invalid_sources`（格式无效）、`not_applicable`（当前不参与）
8. **输出报告**（按 `WIKI_LANG` 切换语言）：

   **zh**：
   ```
   知识库状态：{主题}

   素材分布（按来源总表）：
   - {source_label}：{N}
   - {source_label}：{N}
   ...

   Wiki 页面：{总数} 页
     - 实体页：{N}
     - 主题页：{N}
     - 素材摘要：{N}
     - 对比分析：{N}
     - 综合分析：{N}

   图谱来源信号覆盖：
   - 已参与：{ok}
   - 缺少 sources：{missing_sources}
   - sources 为空：{empty_sources}
   - 格式无效：{invalid_sources}
   - 当前不参与：{not_applicable}

   研究方向：
   - purpose.md 是否存在：{是/否}

   最近活动：
   - {日期} ingest | {素材标题}
   - {日期} ingest | {素材标题}
   ...

   外挂状态：
   {summary-human 原文}

   建议：
   - 你可能想深入了解 {某主题}，已有 {N} 篇相关素材
   - {某实体} 被 {N} 篇素材提到，值得整理成独立页面
   ```
   （英文版按「输出语言规则」生成，结构相同。）

   外挂状态直接使用 `bash ${SKILL_DIR}/scripts/adapter-state.sh summary-human` 的输出，不要自己再重写一套来源清单。

---

## 工作流 7：digest（深度综合报告）

**区别于 query**：query 是快速问答，不生成新页面；digest 是跨素材深度综合，生成持久化报告。

### 触发关键词

- 默认深度报告格式：`"给我讲讲 XX"、"深度分析 XX"、"综述 XX"、"digest XX"、"全面总结一下 XX"`
- 对比表格式：`"对比一下 X 和 Y"、"比较 X 和 Y"、"X 和 Y 有什么区别"`
- 时间线格式：`"整理一下时间线"、"按时间排列"、"时间顺序"`

### 前置检查

执行**通用前置检查**（见上方定义）。如果没有可用知识库，提示用户先初始化。

1. **搜索相关页面**：
   - **别名展开**：同 query 工作流，先读取 `.wiki-schema.md` 中的"别名词表"展开同义词（不跨组传递，自动去重）
   - 用 Grep 在 `wiki/` 下搜索所有关键词（原始 + 别名展开），同一别名组命中同一页面只计一次
   - 列出将要综合的页面（让用户了解报告覆盖范围）

2. **深度阅读所有相关页面 + 选择输出格式**：
   - 读取找到的所有相关 wiki 页面（sources/、entities/、topics/）
   - **单页长度上限**：如果某页超过 3000 字，优先读取 frontmatter + 核心观点章节 + 与主题直接相关的段落，跳过"原文精彩摘录"等冗长引用部分
   - 归纳每个页面的核心观点和来源信息
   - **根据触发关键词决定输出格式**：
     - 用户说"对比"/"比较"类 → 使用**对比表格式**（见下方模板 B）
     - 用户说"时间线"/"按时间"类 → 使用**时间线格式**（见下方模板 C）
     - 其他默认 → 使用**深度报告格式**（见下方模板 A）

3. **生成结构化深度报告**，保存到 `wiki/synthesis/{主题}-{格式}.md`（按 `WIKI_LANG` 切换语言）：

   > 文件名规则：默认格式用 `{主题}-深度报告.md`，对比表用 `{主题}-对比.md`，时间线用 `{主题}-时间线.md`

   **模板 A：深度报告格式（默认）**

   **zh**：
   ```markdown
   # {主题} 深度报告

   > 综合自 {N} 篇素材 | 生成日期：{日期}

   ## 背景概述
   （简要说明这个主题的背景和重要性）

   ## 核心观点
   （按重要性排列，每个观点标注来源）
   - 观点一（来源：[[素材A]]、[[素材B]]）
   - 观点二（来源：[[素材C]]）

   ## 不同视角对比
   （如有多个素材观点不同，在此对比）
   | 维度 | 来源A的观点 | 来源B的观点 |
   |------|------------|------------|

   ## 知识脉络
   （按时间或逻辑顺序梳理该主题的发展）

   ## 尚待解决的问题
   （现有素材中尚未回答的问题，可作为下次搜集素材的方向）

   ## 相关页面
   （列出所有综合来源的链接）
   ```
   （英文版按「输出语言规则」生成，结构相同。）

   **模板 B：对比表格式**（触发词：对比 / 比较）

   ```markdown
   # {对比主题} 对比分析

   > 对比 {N} 个对象 | 生成日期：{日期}

   ## 对比对象
   - [[对象 A]]
   - [[对象 B]]
   - [[对象 C]]（如有）

   ## 对比表

   | 维度       | [[对象 A]] | [[对象 B]] | [[对象 C]] |
   |-----------|-----------|-----------|-----------|
   | 核心观点   | ...       | ...       | ...       |
   | 适用场景   | ...       | ...       | ...       |
   | 优点       | ...       | ...       | ...       |
   | 缺点 / 限制 | ...       | ...       | ...       |
   | 来源素材   | [[素材1]] | [[素材2]] | [[素材3]] |

   ## 关键差异
   （用 1-2 句话说清最重要的差异点）

   ## 相关页面
   ```

   **模板 C：时间线格式**（触发词：时间线 / 按时间）

   ```markdown
   # {主题} 时间线

   > 时间跨度：{起始年} ~ {结束年} | 生成日期：{日期}

   ```mermaid
   gantt
     title {主题} 时间线
     dateFormat YYYY-MM-DD
     section 主要事件
       事件 A : 2023-01-01, 1d
       事件 B : 2024-03-15, 1d
       事件 C : 2025-06-20, 1d
   ```

   ## 事件说明
   - **2023-01-01 — 事件 A**：简要说明（来源：[[素材A]]）
   - **2024-03-15 — 事件 B**：简要说明（来源：[[素材B]]）
   - **2025-06-20 — 事件 C**：简要说明（来源：[[素材C]]）

   ## 相关页面
   ```

   > **时间线格式注意事项**：
   > - `gantt` 要求 `YYYY-MM-DD` 精度
   > - 如果素材只有年份（如 "2023 年"），把日期补为该年第一天（`2023-01-01`）
   > - 如果连年份都不确定，改用**纯文字时间线**（无序列表按时间排序），不用 Mermaid gantt
   > - 如果事件超过 15 个，建议按 section 分组，避免图太长

4. **更新 index.md 和 log.md**：
   - index.md 的"综合分析"分类下添加新报告条目
   - log.md 追加：`## {日期} digest | {主题}`

5. **向用户展示结果**（按 `WIKI_LANG` 切换语言）：

   **zh**：
   ```
   已生成深度报告：{主题}

   综合了 {N} 篇素材：
   - [[素材1]]、[[素材2]]...

   报告已保存：wiki/synthesis/{主题}-深度报告.md

   发现这些待解决问题，可以继续搜集素材：
   - {问题1}
   - {问题2}
   ```
   （英文版按「输出语言规则」生成，结构相同。）

---

## 工作流 8：graph（知识图谱 · Mermaid + 交互式 HTML）

### 触发关键词

"画个知识图谱"、"看看关联图"、"graph"、"知识库地图"、"展示知识关联"

### 前置检查

执行**通用前置检查**（见上方定义）。如果没有可用知识库，提示用户先初始化。

1. **扫描双向链接**：
   - 遍历 `wiki/` 下所有 `.md` 文件
   - 提取每个文件中的 `[[链接]]` 语法，建立关系列表：`页面A → 页面B`

2. **生成 Mermaid 图表文件** `wiki/knowledge-graph.md`：
   ````markdown
   # 知识图谱

   > 自动生成 | {日期} | 共 {N} 个节点，{M} 条关联

   ```mermaid
   graph LR
     A[概念1] --> B[概念2]
     A --> C[素材1]
     D[主题1] --> A
     D --> E[概念3]
   ```

   查看方式：用 Typora、VS Code（Markdown Preview Enhanced）、或直接在 GitHub 上查看。
   ````

   **生成规则**：
   - 节点名用中括号 `[名称]`，名称太长则截断到 10 字
   - 只展示有双向链接关系的节点（孤立节点不纳入图谱）
   - 如果关系超过 50 条，只保留被引用次数最多的 30 个节点，避免图谱过于密集
   - **默认全部使用 `A --> B` 无标注箭头**，不自动判断关系类型

   **可选：手动美化图谱**（生成后由用户自己做，AI 不自动处理）：

   生成的 `wiki/knowledge-graph.md` 默认只有 `-->` 箭头。如果用户希望图谱更清楚地
   表达关系类型，可以：

   1. 用编辑器打开 `wiki/knowledge-graph.md`
   2. 参考 `.wiki-schema.md` 里的"关系类型词汇表"（实现 / 依赖 / 对比 / 矛盾 / 衍生）
   3. 把最重要的 3-5 条箭头改写成 `A -->|实现| B` 之类的带标注写法
   4. 保存后用 Obsidian / VS Code / Typora 重新渲染

   AI 在 graph 工作流里**不自动打标**——因为自动判断关系类型需要额外阅读整段上下文，
   成本高且准确率难保证。人类对"哪些关系最值得打标"的判断更可靠。
   用户如果明确要求 AI 给某几条边打标，可以单独说"把 A 和 B 之间的关系标成'实现'"，
   AI 再手动修改 `wiki/knowledge-graph.md` 对应的那一行。

2b. **生成交互式图谱数据**（`wiki/graph-data.json`）：

   ```bash
   bash scripts/build-graph-data.sh "$WIKI_ROOT"
   ```

   脚本会递归扫描 `wiki/{entities,topics,sources,comparisons,synthesis,queries}/**/*.md`，
   解析 wikilink 与 `<!-- confidence: EXTRACTED|INFERRED|AMBIGUOUS -->` 注释，
   调用本地 Node helper 计算 3 信号边权重（共引强度 / 来源重叠 / 类型亲和度）、Louvain 社区和规则 insights，
   并把 `wiki/graph-data.json` 与同目录唯一的 `wiki/graph-warnings.json` 成对写入（内容 >2MB 自动降级，单节点只留 500 行；图规模超预算时 insights 自动降级）。节点身份使用实际知识库相对路径，因此六类正式目录中的同名页面都会保留。明确路径和唯一裸名正常建边；歧义链接不建边并报告候选；“待创建”和真正断链分别报告。

   正常构建即使发现数据问题也返回 `0`，只有工具、输入或写入失败返回 `1`，并且绝不修改 Markdown。CI 要阻断数据错误时，另运行 `node scripts/wiki-link-cli.js check "$WIKI_ROOT" --strict`；严格检查有 `error` 返回 `2`。自定义输出必须仍在知识库内、文件名保持 `graph-data.json`，并使用自己的目录；该目录中的 `graph-warnings.json` 是它唯一的配对详情文件，两个自定义输出要放在两个不同目录。
   依赖 `jq` + `node`（如缺失可运行 `brew install jq node`）。

2c. **图谱运行时说明**：
   - 图谱基础构建现在依赖 `jq` + `node`
   - 不需要额外 `npm install`
   - `node` 只用于运行随仓库分发的本地预构建 helper

2d. **生成交互式图谱 HTML**（东方编辑部 × 数字山水风）：

   ```bash
   bash scripts/build-graph-html.sh "$WIKI_ROOT"
   ```

   生成 `wiki/knowledge-graph.html`。脚本会先验证成对告警，再安全内嵌图谱和最多 2 MiB（gzip level 9）的告警详情，离线双击即可打开。详情超过上限时会稳定精简并保留全部总数；详情缺失或与图谱不是同一代时仍显示图谱，并提示重新构建。
   页面保持三栏国风布局：左侧文献索引，中间数字山水图谱，右侧常驻节点详情。
   包含搜索、社区筛选、节点视觉分层、首屏推荐预览、摘要、正文、相邻节点、洞察、小地图和关系置信度图例。
   离线页只负责解释告警，不提供改名、解决或其他写入操作。

3. **读取 insights 并向用户展示结果**（按 `WIKI_LANG` 切换语言）：

   先读取 insights：
   ```bash
   jq '.insights' "$WIKI_ROOT/wiki/graph-data.json"
   ```

   **zh**：
   ```
   知识图谱已生成！

   共 {N} 个节点，{M} 条关联

   图谱洞察：
   - 惊人连接：{from} ↔ {to}（跨社区，权重 {weight}）{如有}
   - 桥节点：{node}（连接 {count} 个社区）{如有}
   - 知识缺口：{node}（度数 {degree}，建议补充素材）{如有}
   - 稀疏社区：{community}（密度 {density}）{如有}

   查看方式：
   - 交互式（推荐）：双击 wiki/knowledge-graph.html
     （建议 Chrome / Firefox；Safari 若提示"已阻止脚本"，
      可在 wiki/ 下跑 `python3 -m http.server 8000` 再访问）
   - Mermaid 静态图：wiki/knowledge-graph.md
     （Obsidian / VS Code Markdown Preview Enhanced / GitHub / Typora 均可渲染）

   孤立页面（未纳入图谱）：
   - [[某页面]]（建议添加到相关实体页或主题页）
   ```

   （英文版按「输出语言规则」生成，结构相同。各洞察类别为空时省略该行。）

---

## 工作流 9：delete（删除素材）

### 触发关键词

"删除素材"、"remove"、"delete source"、"移除"

### 前置检查

执行**通用前置检查**（见上方定义）。如果没有可用知识库，提示用户先初始化。

### 步骤

1. **识别目标素材**：
   - 在 `raw/` 下搜索用户提到的素材名
   - 如果匹配到多个候选，先列出候选文件让用户确认

2. **扫描影响范围**：
   - 先运行：
     ```bash
     bash ${SKILL_DIR}/scripts/delete-helper.sh scan-refs "<wiki 根目录>" "<素材文件名>"
     ```
   - 用脚本返回的页面列表作为引用扫描结果
   - 逐页判断是“删除整页”还是“保留页面但移除该素材引用”

3. **安全确认**：
   - 如果影响超过 5 个页面时，先把受影响页面完整列给用户，再做二次确认
   - 如果某个实体或主题只被这个素材引用，提示用户是否连同页面一起删除

4. **执行级联清理**：
   - 删除 `raw/` 下对应原始文件
   - 删除 `wiki/sources/` 下对应素材摘要页
   - 对 `wiki/entities/`、`wiki/topics/`、`wiki/comparisons/`、`wiki/synthesis/` 中仍需保留的页面，只移除该素材相关的引用段落
   - 更新 `index.md`
   - 在 `log.md` 追加删除记录
   - 标记 `wiki/overview.md` 需要重新生成

5. **清理缓存**：
   - 删除完成后，对对应 raw 文件运行：
     ```bash
     bash ${SKILL_DIR}/scripts/cache.sh invalidate "<raw 文件路径>"
     ```

6. **断链检查**：
   - 用 grep 或 `delete-helper.sh` 再扫一遍指向已删除页面的链接
   - 清理明确可判定的断链；如果归属不清，保留原文并提示用户后续人工确认

7. **向用户报告结果**：

   **zh**：
   ```
   已删除：
     - raw/articles/2024-01-15-ai-article.md
     - wiki/sources/2024-01-15-ai-article.md
   已更新（移除引用）：
     - wiki/entities/AI-Agent.md
     - wiki/topics/大语言模型.md
   需要重新生成：
     - wiki/overview.md
   ```
   （英文版按「输出语言规则」生成，结构相同。）

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## 工作流 10：crystallize（结晶化）

**触发条件**：
用户说"结晶化"、"crystallize"、"把这个记进知识库"、"这段对话很有价值"

**输入**：
用户主动提供的内容（文字粘贴进对话，或明确引用某段上下文）。
用户必须主动提供内容，Claude 不自动提取当前会话。

**处理步骤（MVP）**：

1. 用户提供内容（文字粘贴进对话）
2. Claude 从内容中提取：
   - 核心洞见（3-5 条）
   - 关键决策和原因
   - 值得记录的结论
3. 生成 `wiki/synthesis/sessions/{主题}-{日期}.md`，格式参考 `templates/synthesis-template.md`
   - 本轮不要求 crystallize 页面补 `sources`，默认不参与 graph source overlap
4. 更新 `log.md`（记录本次结晶化操作）

> MVP 版本不自动创建 entity 页面，不自动更新 index.md。

**confidence 规则**：
结晶化来源的内容默认标记为 `INFERRED`（来自推断/对话，非原始文档）。

**输出示例**：
已创建 wiki/synthesis/sessions/AI-agent-设计决策-20260413.md
已更新 log.md