用 LLM Wiki + Obsidian 构建个人 AI 知识图谱

  Collect（收集）        Compile（编译）        Compound（复利）
  ┌──────────┐         ┌──────────┐         ┌──────────┐
  │ 原始素材  │  ────▶  │ 结构化    │  ────▶  │ 知识网络  │
  │ 碎片化    │         │ 实体/概念 │         │ 互相链接  │
  │ 无关联    │         │ 双向链接  │         │ 持续增值  │
  └──────────┘         └──────────┘         └──────────┘
     人做                Agent 做              人和 Agent 共用

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│                   人类浏览层                      │
│              Obsidian Desktop App               │
│         (Graph View, Wikilinks, Search)         │
└──────────────────────┬──────────────────────────┘
                       │ 读写 ~/wiki 目录
┌──────────────────────▼──────────────────────────┐
│                  知识库层                         │
│                    ~/wiki/                      │
│                                                 │
│  SCHEMA.md    ← 领域定义、标签分类、页面规则       │
│  index.md     ← 索引（按类型分节，一行一条）        │
│  log.md       ← 操作日志（追加式，按年轮转）       │
│                                                 │
│  entities/    ← 实体页面（人、组织、产品、模型）   │
│  concepts/    ← 概念页面（技术、方法论、理论）     │
│  comparisons/ ← 对比分析页面                      │
│  queries/     ← 有价值的查询结果                   │
│                                                 │
│  raw/         ← 原始素材（不可变）                │
│    ├── blog/        ← symlink → 博客文章         │
│    ├── Clippings/   ← symlink → Obsidian 笔记    │
│    └── Wukong/      ← symlink → 悟空 Agent 记录  │
└──────────────────────┬──────────────────────────┘
                       │ 定时扫描 + 自动 ingest
┌──────────────────────▼──────────────────────────┐
│                 自动化层                          │
│                                                 │
│  wiki-ingest.sh  ← 检测新文件 + 触发 Agent       │
│       │                                         │
│       ▼                                         │
│  wiki-new-files.py  ← 预扫描脚本                 │
│    分类文件：New / Updated / Drift / Skipped     │
│       │                                         │
│       ▼                                         │
│  Hermes Agent (llm-wiki skill)                  │
│    读取 → 提取 → 建页 → 链接 → 更新索引          │
└─────────────────────────────────────────────────┘

~/wiki/
├── SCHEMA.md              # 领域定义：AI/ML 研究、工程实践、个人生产力
├── index.md               # 索引：9 个实体 + 40 个概念 + 1 个对比
├── log.md                 # 操作日志
│
├── entities/              # 9 个实体
│   ├── hermes-agent.md
│   ├── obsidian.md
│   ├── claude-code.md
│   ├── tailscale.md
│   ├── raspberry-pi.md
│   ├── gemini.md
│   ├── mcp.md
│   ├── arduino.md
│   └── notebooklm.md
│
├── concepts/              # 40 个概念
│   ├── llm-wiki.md
│   ├── rag-retrieval-augmented-generation.md
│   ├── agent-loop.md
│   ├── agent-memory.md
│   ├── ai-knowledge-management.md
│   ├── compression-as-intelligence.md
│   ├── self-drive-ai-100x-efficiency.md
│   └── ... (更多)
│
├── comparisons/           # 1 个对比
│   └── openclaw-vs-hermes-agent.md
│
├── queries/               # 查询结果（待积累）
│
└── raw/                   # 原始素材（symlink 到外部目录）
    ├── blog        → ~/Documents/Obsidian/hugozhu/blog
    ├── Clippings   → ~/Documents/Obsidian/hugozhu/Clippings
    └── Wukong      → ~/Documents/Obsidian/hugozhu/Wukong

---
title: LLM Wiki 知识管理模式
created: 2026-04-17
updated: 2026-05-04
type: concept
tags: [knowledge-management, llm-agent, wiki]
sources: [raw/blog/190-llm-wiki-pattern.md]
---

Step 1: 扫描 raw/ 目录
   └─ wiki-new-files.py 检测新文件
       ├─ New: 没有 frontmatter → 立即 ingest
       ├─ Updated: mtime 比 ingested 新 → 重新 ingest
       ├─ Drift: sha256 不匹配 → 标记审查
       └─ Skipped: 已处理 → 跳过

Step 2: 统计待处理文件数

Step 3: 调用 Hermes Agent
   └─ hermes chat --skills llm-wiki -q "..."
       ├─ 读取 SCHEMA.md 了解规则
       ├─ 读取 index.md 了解已有页面
       ├─ 每批最多处理 5 个文件
       │   ├─ 提取实体和概念
       │   ├─ 检查已有页面（避免重复）
       │   ├─ 创建/更新页面 + [[wikilinks]]
       │   └─ 在源文件 frontmatter 中标记 ingested + sha256
       ├─ 重写 index.md
       └─ 追加 log.md

Step 4: 报告结果

# wiki-new-files.py 的核心逻辑（简化版）
# 分类每个 raw 文件到四个桶之一

def classify_file(filepath: str) -> str:
    """返回: new | updated | drift | skipped"""
    frontmatter = parse_frontmatter(filepath)
    if not frontmatter or "ingested" not in frontmatter:
        return "new"
    
    stored_hash = frontmatter.get("sha256", "")
    current_hash = sha256_of_body(filepath)
    
    if stored_hash and stored_hash != current_hash:
        return "drift"
    
    mtime = os.path.getmtime(filepath)
    ingested_date = datetime.fromisoformat(frontmatter["ingested"])
    if datetime.fromtimestamp(mtime) > ingested_date and not stored_hash:
        return "updated"
    
    return "skipped"
# generated by hugo AI

# wiki-ingest.sh 触发 Agent 处理
hermes chat --skills llm-wiki -q "You are maintaining the llm-wiki at $WIKI.

The pre-run script detected new files in raw/ that need ingestion.

WORKFLOW (automated, no clarify):
1. Read SCHEMA.md at $WIKI/SCHEMA.md
2. Read index.md at $WIKI/index.md to know existing pages
3. Process at most 5 new files per run. Read each, extract entities/concepts,
   check existing pages via index + search_files, create/update wiki pages
   with YAML frontmatter (title, created, updated, type, tags, sources).
   Minimum 2 [[wikilinks]] per page. Tags from SCHEMA taxonomy only.
4. Add ingested + sha256 fields INSIDE the source file's existing frontmatter.
   Do NOT modify body content.
5. Rewrite index.md (bulk write_file, not patch).
6. Append to log.md with summary of files processed and pages created.
7. If no new files remain, report 'Wiki is up to date' and stop."
# generated by hugo AI

TABLE tags, updated
FROM "entities"
WHERE contains(tags, "ai-agent")
SORT updated DESC

# 安装 obsidian-headless（需要 Node.js 22+）
npm install -g obsidian-headless

# 登录 Obsidian 账号（需要 Sync 订阅）
ob login --email <email> --password '<password>'

# 创建远程 vault
ob sync-setup --vault "<vault-id>"

# 通过 systemd 保持后台同步
systemctl --user enable --now obsidian-wiki-sync

cronjob(action='create',
  schedule='every 1h',
  skills=['llm-wiki'],
  script='wiki-new-files.py',
  prompt='Process new files in wiki raw/ directory...')