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e8c22a4794
- 新增 wiki/历史性新机遇分析框架.md — 大镇乡谈政策分析框架（一目标一核心两支柱三周期） - 更新 aw/呸未然_静能量/ — 摄入 6 个章节内容（盘坐、正身、正言、正行、止念、业力） - 新增/更新 wiki/静能量.md、wiki/佛家修行.md — 概念页扩展 - 优化 ools/scripts/validate-frontmatter.py: * 支持根目录 .md 文件（如 AGENTS.md）的 wiki 专用检查 * relations 目标存在性检查扩展到整个 vault（不限于 wiki/） * 添加 is_wiki_file() 判断，避免对非 wiki 文件误报 - 更新 wiki/LLM-Wiki-v2.md — 删除冗余 relation，修正 SCHEMA→AGENTS - 更新 wiki/index.md — 页面数统计（505→506） - 追加 wiki/log.md — ingest 记录
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11 KiB
Markdown
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11 KiB
Markdown
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categories:
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- '[[LLM Wiki]]'
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tags:
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- wiki
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- concept
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- concept/technology
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- LLM
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- Wiki
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- 知识管理
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- 记忆系统
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- 知识图谱
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- 开源
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- agentmemory
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created: '2026-04-14'
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source: https://gist.github.com/rohitg00/2067ab416f7bbe447c1977edaaa681e2
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type: concept
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aliases:
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- LLM Wiki v2
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confidence: 3
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status: active
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last_reviewed: '2026-07-01'
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review_interval_days: 180
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relations:
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- type: extends
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target: '[[涌现]]'
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confidence: 2
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- type: extends
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target: '[[以终为始]]'
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confidence: 2
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- type: extends
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target: '[[新范式]]'
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confidence: 2
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# LLM Wiki v2
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## 概述
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Rohit Ghumare 基于 **Karpathy** 原始理念开发的升级版本，新增记忆生命周期和知识图谱等功能。
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基于 [agentmemory](https://github.com/rohitg00/agentmemory) 项目实践经验总结。
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## 核心理念
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> **停止重新推导，开始积累编译**
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>
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> RAG 是检索和遗忘。Wiki 是积累和复合。
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>
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> The Memex is finally buildable. — *最终，Memex 可以建造了*
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## 缺失的层级：记忆生命周期
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### 置信度评分 (Confidence Scoring)
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每个事实应携带置信度评分：
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- 有多少来源支持
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- 最近何时被确认
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- 是否有矛盾
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```
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"项目X使用Redis缓存"
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→ 来自2个来源
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→ 上次确认3周前
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→ 置信度 0.85
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```
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置信度随时间衰减，随确认强化。
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### 超替 (Supersession)
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新信息与旧信息矛盾时：
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- 旧信息不删除，标记为过时
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- 新信息显式替代旧信息
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- 保留时间戳和关联
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### 遗忘 (Forgetting)
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非永久保留机制：
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- 基于艾宾浩斯遗忘曲线
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- 重要但长期未访问的内容逐渐淡化
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- 不删除，降级优先权
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- 架构决策衰减慢，临时Bug衰减快
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### 整合层级 (Consolidation Tiers)
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```
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原始观察 → 工作记忆 → 情景记忆 → 语义记忆 → 程序记忆
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↓ ↓ ↓ ↓ ↓
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最新/未处理 单会话摘要 跨会话压缩 跨会话事实 工作流/模式
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```
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## 超越平面页面：知识图谱
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### 实体提取
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-ingest 时提取结构化实体：
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- 人 (People)
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- 项目 (Projects)
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- 库 (Libraries)
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- 概念 (Concepts)
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- 文件 (Files)
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- 决策 (Decisions)
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### 类型化关系
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| 关系类型 | 说明 |
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|----------|------|
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| uses | 使用 |
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| depends on | 依赖 |
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| contradicts | 矛盾 |
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| caused | 导致 |
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| fixed | 修复 |
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| supersedes | 替代 |
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### 图遍历查询
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不同于关键词搜索，从节点向外遍历：
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```
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Redis → depends on → 下游依赖
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→ uses → 使用它的项目
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```
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## 搜索扩展
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### 混合搜索
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| 搜索类型 | 能力 |
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|----------|------|
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| **BM25** | 关键词匹配、词干、同义词扩展 |
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| **向量搜索** | 语义相似度 (Embeddings) |
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| **图遍历** | 实体感知关系行走 |
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融合方式：Reciprocal Rank Fusion (RRF)
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## 自动化：事件驱动
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| 事件 | 自动执行 |
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|------|----------|
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| 新来源 | auto-ingest, 提取实体, 更新图谱 |
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| 会话开始 | 加载相关上下文 |
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| 会话结束 | 压缩为观察, 归档洞察 |
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| 查询时 | 检查是否值得归档 (质量分数>阈值) |
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| 记忆写入 | 检查矛盾, 触发超替 |
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| 定时 | lint, 整合, 遗忘衰减 |
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## 质量与自愈
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### 评分系统
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每个LLM生成的内容都应有质量分数：
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- 结构是否良好
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- 是否引用来源
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- 是否与Wiki其他部分一致
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### 自愈 (Self-healing)
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Lint操作应自动修复：
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- 孤立页面链接或标记
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- 陈旧声明标记
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- 修复断裂的交叉引用
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### 矛盾解决
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1. 标记矛盾
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2. LLM提议哪个更可能正确（基于来源时效性、权威性、观察数量）
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3. 人类可覆盖
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## 多智能体与协作
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### 网格同步
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多智能体并行观察合并：
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- Last-write-wins (大多数情况)
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- 时间戳解决冲突
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- 支持手动覆盖
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### 共享 vs 私有
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| 类型 | 说明 |
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|------|------|
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| 私有 | 我的偏好、工作流 |
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| 共享 | 项目架构、团队决策 |
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### 工作协调
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- 谁在做什么
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- 什么被阻塞
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- 什么完成了
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## 隐私与治理
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###-ingest 时过滤
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自动剥离敏感信息：
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- API密钥
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- Token
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- 密码
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- 标记为私有的内容
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### 审计追踪
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每次操作记录：
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- 时间戳
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- 变更内容
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- 变更原因
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## 结晶化 (Crystallization)
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将完成的工作链自动提炼为结构化摘要：
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```
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探索结果 → 问题 → 发现 → 涉及实体 → 教训
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```
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探索是来源，与文章/论文同等对待。
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## 实现光谱
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| 层级 | 组件 | 适用规模 |
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|------|------|----------|
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| **最小可用** | 原始来源 + Wiki页面 + index.md + Schema | ~50页 |
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| **+生命周期** | 置信度、超替、基本遗忘 | ~100页 |
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| **+结构** | 实体提取、类型关系、知识图谱 | ~200页 |
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| **+自动化** | Hooks、自动-ingest、自动lint | ~500页 |
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| **+扩展** | 混合搜索、整合层级、质量评分 | 500+页 |
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| **+协作** | 网格同步、共享/私有、工作协调 | 多用户 |
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## Schema 是真正的产品
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**CLAUDE.md / AGENTS.md** 是系统最重要的文件：
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- 定义存在的实体和关系类型
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- 如何-ingest 不同来源
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- 何时创建新页面 vs 更新现有页面
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- 应用什么质量标准
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- 如何处理矛盾
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- 整合计划是什么
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- 什么是私有 vs 共享
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## 相关链接
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| 项目 | 地址 |
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| **LLM Wiki v2** | [gist.github.com/rohitg00](https://gist.github.com/rohitg00/2067ab416f7bbe447c1977edaaa681e2) |
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| **Karpathy原始版** | [gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f](https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f) |
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| **agentmemory** | [github.com/rohitg00/agentmemory](https://github.com/rohitg00/agentmemory) |
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## 本地研究
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学习资料：`~/.openclaw/workspace/llm-wiki-v2-study/README.md`
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## 家族新成员：Google Open Knowledge Format (OKF)
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> **验证日期**：2026-06-16
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> **结论**：**不投入**。作为导出格式保留，作为生产格式放弃。
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### 它是什么
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Google 2026-06 发布的开放规范，把 Karpathy LLM Wiki + Rohit v2 的"Markdown + YAML frontmatter + 互相链接"模式抽成正式标准。v0.1 核心：
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- 唯一硬性要求：`type` 字段
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- 约定字段 6 个：`type` / `title` / `description` / `resource` / `tags` / `timestamp`
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- 概念之间用普通 Markdown 链接（不是 `[[wikilink]]`）
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- 可选 `index.md`（导航）+ `log.md`（变更历史）
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- 完整规范一页纸写完
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GitHub: `GoogleCloudPlatform/knowledge-catalog/tree/main/okf`
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### 真实验证（教育AI研究 corpus）
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把 `/root/.openclaw/workspace/教育AI研究/`（121 个 .md）按 OKF 规范导出，10 秒脚本化完成，121/121 满足硬性要求。但暴露 7 个 friction：
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1. **type 命名空间碎片化** — 49 个无 frontmatter 文件需要重写，OKF 不约束
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2. **wikilink 不会自动变 Markdown link** — 61 个内部链接需手工翻译
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3. **自定义字段（你用 20+ 字段）超出 OKF 6 字段** — 跨厂商只 `tags` 真互操作
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4. **`resource` 字段对研究型语料语义模糊** — OKF 假设指向 DB/API 链接
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5. **tag 表述不统一** — `LLM` / `大语言模型` / `生成式AI教育` 三个 tag 指同一概念
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6. **`log.md` 完全可选** — 你的 `outputs/` 时间序列报告对 consumer 是黑盒
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7. **40% 文件无 frontmatter** — OKF 之外的 tool 拿不到元数据
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### 与现有体系的关系
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| 维度 | 你的 LLM Wiki v2 | OKF |
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| frontmatter 字段 | 20+ 自定义 | 6 个约定（可扩展） |
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| 链接语法 | `[[wikilink]]` Obsidian 风格 | 普通 Markdown |
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| 互操作 | 自给自足 | 跨厂商设计 |
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| 演化速度 | 个人决定 | 慢（一旦标准化） |
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| type 系统 | 无强制 | 强制但自定义空间大 |
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### 不投入的理由
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- **生产层没有迁移收益**。你现有 Obsidian 风格 + 自定义 frontmatter 体系已经能跑
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- **导出层有保留价值**。需要给外部 consumer 时，OKF 是个体面的交付物形态
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- **Google 立场可疑**。"中立"是策略不是信仰，参考实现全部跑在 GCP 上
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- **type 命名空间是规范层隐患**。OKF 文章刻意回避，落到具体语料立刻显形
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### 何时重评
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以下任一信号出现，重启这条线：
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- Google/Cloud 之外出现独立的 OKF type 字典
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- 有外部组织真正要求你交付 OKF 格式
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- OKF v0.2 / v1.0 解决 type 命名空间问题
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- 你开始"对外交付"知识（不是给 agent 内用，而是给合作机构/公众）
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验证产物保留：
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- Bundle：`/root/教育AI研究_okf/`（30MB）
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- 脚本：`/tmp/build_okf.py`（可重跑）
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*最后更新：2026-06-30（追加"4 级记忆在老何 wiki 落地"章节 + frontmatter 修正）*
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## 4 级记忆架构在老何 wiki 的落地（2026-06-30）
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> **背景**：2026-06-30 老何在 [[AGENTS]] 重构时，把 LLM Wiki v2 文档里的"整合层级 (Consolidation Tiers)" — 原始观察 → 工作记忆 → 情景记忆 → 语义记忆 → 程序记忆 — **正式落地为 vault 目录结构**。
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### AGENTS 里的 5 层映射
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| LLM Wiki v2 概念 | 老何 wiki 目录 | 关键特征 |
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| **Working Memory**（原始观察） | `raw/` | 不可变输入（HTML/PDF/转录） |
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| **Working Memory**（AI 可读提炼） | `sources/` | AI 摘要版本 |
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| **Episodic Memory** | `Daily/` | 每日笔记 + Dataview 视图 |
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| **Semantic Memory** | `concepts/` `entities/` `syntheses/` | 概念、实体、综合报告 |
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| **Procedural Memory** | `AGENTS.md` `log.md` `scripts/` | 规则、流程、工具 |
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| **自动生成** | `reports/` `_openclaw/` | 系统诊断 + agent 缓存 |
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### 与原 LLM Wiki v2 设计的差异
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| 维度 | LLM Wiki v2 原始设计 | 老何 wiki 实际落地 |
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| 记忆层级数 | 5 层 | 5 层 + 1 个自动生成层 |
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| 工作记忆命名 | Working Memory | 拆成 `raw/`（不可变）+ `sources/`（可编辑提炼） |
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| 程序记忆 | 不强调 | 4 个固定文件（AGENTS/SCHEMA/log/scripts）显式建模 |
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| 写入分区 | 单端 | 双端（PC + 腾讯云），按目录分区 |
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| 同步机制 | 不强调 | Gitea 双端同步（详见 wiki-gitea-sync skill） |
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### 实际跑过的验证
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2026-06-30 修复 wiki ↔ Gitea 同步时，本文档被作为"4 级记忆架构"的活样本使用：
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- **Working Memory 层**：`raw/articles/` 接收老何下载的讲座转录、HTML 原文
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- **Episodic Memory 层**：`Daily/2026-06-30.md` 记录当天会话事件流
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- **Semantic Memory 层**：本文档（`concepts/LLM-Wiki-v2.md`）作为概念层锚点
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- **Procedural Memory 层**：`AGENTS.md` 第 §五节编码了本文档里的 Consolidation Tiers 思想
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- **自动生成层**：`_openclaw/sync-events.jsonl` 记录 14 条维护事件，机器可读
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### 与 [[以终为始]] 的关系
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[[以终为始]] 是习惯七律的第一条——先定终态再行动。本文是"终态是什么"的元描述：当习惯 → 流程 → 工具 → 目录都按 4 级记忆架构搭建，[[以终为始]] 才有了具体的承载结构。
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